pop2piano

Pop2Piano项目介绍

Pop2Piano是一个Transformer网络，旨在通过流行音乐的波形生成钢琴伴奏。这项创新的技术由Jongho Choi和Kyogu Lee在论文《Pop2Piano : Pop Audio-based Piano Cover Generation》中提出。人们普遍喜欢流行音乐的钢琴演奏版本，但要直接从音频生成这样的伴奏并非易事，通常需要对钢琴和音乐特性有深入的了解。然而，Pop2Piano通过其独特的方法，能够直接从歌曲音频中生成钢琴伴奏。

模型细节

Pop2Piano是首个可以直接从流行音乐音频生成钢琴伴奏的模型，它不需要传统的旋律与和弦提取模块。该模型基于T5的编码器-解码器Transformer架构。输入音频会被转换为波形，然后传入编码器进行隐藏表示的转换。解码器则利用这些隐藏表示以自回归的方式生成token id。每个token id对应四种不同的token类型：时间、力度、音符和“特殊”。这些token id最终会被解码为对应的MIDI文件。

模型资源

• 学术论文
• 原始代码库
• HuggingFace空间演示

使用方法

为使用Pop2Piano，需要安装🤗 Transformers库及以下第三方模块：

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install pretty-midi==0.2.9 essentia==2.1b6.dev1034 librosa scipy

注意，安装后可能需要重启运行环境。

将流行音乐转换为钢琴伴奏

代码示例

• 使用自定义音频

import librosa
from transformers import Pop2PianoForConditionalGeneration, Pop2PianoProcessor

audio, sr = librosa.load("<your_audio_file_here>", sr=44100)  # 可根据需要改变采样率
model = Pop2PianoForConditionalGeneration.from_pretrained("sweetcocoa/pop2piano")
processor = Pop2PianoProcessor.from_pretrained("sweetcocoa/pop2piano")

inputs = processor(audio=audio, sampling_rate=sr, return_tensors="pt")
model_output = model.generate(input_features=inputs["input_features"], composer="composer1")
tokenizer_output = processor.batch_decode(
    token_ids=model_output, feature_extractor_output=inputs
)["pretty_midi_objects"][0]
tokenizer_output.write("./Outputs/midi_output.mid")

• 从Hugging Face Hub获取音频

from datasets import load_dataset
from transformers import Pop2PianoForConditionalGeneration, Pop2PianoProcessor

model = Pop2PianoForConditionalGeneration.from_pretrained("sweetcocoa/pop2piano")
processor = Pop2PianoProcessor.from_pretrained("sweetcocoa/pop2piano")
ds = load_dataset("sweetcocoa/pop2piano_ci", split="test")

inputs = processor(
    audio=ds["audio"][0]["array"], sampling_rate=ds["audio"][0]["sampling_rate"], return_tensors="pt"
)
model_output = model.generate(input_features=inputs["input_features"], composer="composer1")
tokenizer_output = processor.batch_decode(
    token_ids=model_output, feature_extractor_output=inputs
)["pretty_midi_objects"][0]
tokenizer_output.write("./Outputs/midi_output.mid")

示例

以下为生成的MIDI实例：

• 实际流行音乐

<audio controls> <source src="https://datasets-server.huggingface.co/assets/sweetcocoa/pop2piano_ci/--/sweetcocoa--pop2piano_ci/test/0/audio/audio.mp3" type="audio/mpeg"> 您的浏览器不支持音频播放。 </audio>

• 生成的MIDI

<audio controls> <source src="https://datasets-server.huggingface.co/assets/sweetcocoa/pop2piano_ci/--/sweetcocoa--pop2piano_ci/test/1/audio/audio.mp3" type="audio/mpeg"> 您的浏览器不支持音频播放。 </audio>

小贴士

1. Pop2Piano是基于T5的编码器-解码器模型。
2. Pop2Piano可用于为给定的音频序列生成MIDI文件。
3. 在Pop2PianoForConditionalGeneration.generate()中选择不同的作曲者可能会导致多样化的结果。
4. 加载音频文件时将采样率设为44.1 kHz可获得良好性能。
5. 虽然Pop2Piano主要通过韩国流行音乐进行训练，但在其他西方流行音乐或嘻哈歌曲上也表现良好。

引用

BibTeX:

@misc{choi2023pop2piano,
      title={Pop2Piano : Pop Audio-based Piano Cover Generation}, 
      author={Jongho Choi and Kyogu Lee},
      year={2023},
      eprint={2211.00895},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SD}
}