《MuseGAN: Multi-track Sequential Generative Adversarial Networks for Symbolic Music Generation and Accompaniment》论文阅读笔记

出处：2018 AAAI

SourceCode:https://github.com/salu133445/musegan

abstract：

（写得不错 值得借鉴）重点阐述了生成音乐和生成图片，视频及语音的不同。首先音乐是基于时间序列的；其次音符在和弦、琶音（arpeggios）、旋律、复音等规则的控制之下的；同时一首歌曲是多track的。总之不能简单堆叠音符。本文基于GAN提出了三种模型来生成音乐：jamming model, the composer model and the hybrid model。作者从摇滚音乐中挑选出了10万个bar来进行训练，生成5个轨道的piano-rolls：bass, drums, guitar, piano and strings。同时作者使用了一些intra-track and inter-track objective metrics来衡量生成的音乐质量（？）。

Introduction：

GAN在文字，图片，视频上取得了巨大的成就，音乐方面也有些进展，但问题在于：

（1）音乐有自己的基于时间的架构，如下图所示：

（2）音乐是多轨道/多乐器的

现代管弦乐（orchestra）常常有4个部分:brass, strings, woodwinds and percussion,摇滚乐队常用的是bass, a drum set, guitars and possibly a vocal，音乐理论要求这些元素按时间展开后harmony并且counterpoint.

（3）musical notes are often grouped into chords,arpeggios or melodies.所以，单音（monophonic）的音乐和NLP的生成都不能直接被引入来生成复调（polyphonic）的音乐。

由于上述三个问题，许多已有工作做了一些简化的处理方式，生成单轨单音音乐，introducing a chronological ordering of notes for polyphonic music，组合单音音乐变成复音音乐等。作者的目标是摒弃这些简化手法，1) harmonic and rhythmic structure, 2) multi-track interdependency, and 3) temporal structure。该模型能够产生音乐from scratch (i.e. without human inputs)，也能follow the underlying temporal structure of a track given a priori by human.作者提出了三种方式来处理track之间的交互

（1）每个track独立生成 one generates tracks independently by their private generators (one for each)

（2）所有track由一个生成器生成 another generates all tracks jointly with only one generator

（3）在（1）的基础上，每个track生成时有额外的input信息，以保证harmonious and coordinated

为了突出group的性质，作者关注bars(这点参考了[1])，而不是notes，并使用CNN来提取隐藏特征。

除了刚才提到的测量标准，最后居然找了144个路人来对生成音乐进行评测。

contribution：

接下来介绍了GAN 和WGAN,WGAN-GP并最终选用WGAN-GP。

Proposed Model：

这里再次强调了关注的是Bar[1]，并列举了一些理由。

• 数据表示

使用了multiple-track piano-roll representation表示方式，a piano-roll representation is a binary-valued, scoresheet-like matrix representing the presence of notes over different time steps, and a multiple-track piano-roll is defined as a set of piano-rolls of different tracks。一个有M个track，每个trank有R个time_step，候选bar数量为S的bar记录为X，其数据形式为$X^{RxSxM}$，T个bar则被表示为 $\{X^{t}\}_{t=1}^{T}$。因此每个X的矩阵大小是固定的，有利于CNN训练特征。

• 构建Tranck间的相关性（Interdependency）

提出了三种谱曲方式

 

Jamming Model--每一个Track拥有自己的一组G和D，及独立的隐空间变量Zi。

Composer Model -- 全局一组G和D，公用Z来生成所有的Track

Hybrid Model -- 混合上面两种模式，每个track一个Gi接受独立的Zi（intra-track random vector）及全局的Z（inter-track random vector）共同组合成的输入向量，同时公用一个D来生成track。与Composer Model相比，混合模式更加灵活，可以在G模型中使用不同的参数（如层数，卷积核大小等），将音轨的独立生成和全局和谐结合起来。

• 构建时序相关性（Temporal Structure）

上面提到的结构目的在于怎样在不同音轨中生成单个的bar，bar与bar之间的时序关联需要其他的结构来补充生成。作者采用了两种方式：

 

Generation from Scratch -- 将G分为两个sub network：$G_{temp}$和$G_{bar}$,$G_{temp}$将z映射成一个隐空间向量的序列，作者希望它能承载一些时序信息，随后被送入$G_{bar}$，序列化地生成piano-rolls。

 

 

 

 Track-conditional Generation--这种方式假定了各个track的n个bar已经被给定了，即为，这里添加了一个编码器E，负责将映射为（这个也是从[1]里参考得来的）

 

• MuseGAN

模型的输入由4部分构成：

an inter-track time-dependent random vectors $z_t$        轨道间全局  时间相关 向量

an inter-track time-independent random vectors z            轨道间全局 时间无关 向量

an intra-track time-independent random vectors $z_i$      轨道内单独 时间无关 向量

an intra-track time-dependent random vectors $z_{i,t}$    轨道内单独  时间相关 向量

从该生成公式上可以清楚地看出，各轨道间的输入变量（分为时间相关和无关）和全局输入变量（分为时间相关和无关）如何结合起来，形成MuseGan生成系统

 

Dataset

MuseGAN的piano-roll训练数据是基于Lakh MIDI dataset (LMD)[3],原数据集噪声很大，使用了三步来做清理（如下图），midi解析使用了pretty midi[2]

 

要注意的是，(1)一些track上的note非常稀疏，这里作者对这种不平衡数据做了merge操作（merging tracks of similar instruments by summing their piano-rolls，具体可能需要看代码），对于非bass, drums, guitar, piano and strings 这5类的track统一归纳到string上去.[5,6]中对track类型进行了较好的数据预归类;(2)选取piano-roll时选取higher confidence score in matching的，rock标签，4/4拍；（3）piano-roll的segment采用了state_of_art的方式structural features[7]，每4个小节为一个phrase。Notably, although we use our models to generate fixed-length segments only, the track-conditional model is able to generate music of any length according to the input.（4）音域使用C1到C8（钢琴最右键）。

最终输出一首歌的tensor为：4 (bar) × 96 (time step) × 84 (note) × 5 (track)

模型设置：

根据WGAN的理论，update G once every five updates of D and apply batch normalization only to G。其余略。

Objective Metrics for Evaluation：

使用了4个intra-track和1个inter-track（最后一个）度量标准

• EB: ratio of empty bars (in %)
• UPC: number of used pitch classes per bar (from 0 to 12)
• QN: ratio of “qualified” notes (in %) 一个长度不少于3个time_step的音符被认为是qualified的。这个指标可以衡量是否生成的音乐是否过于碎片化。
• DP, or drum pattern: ratio of notes in 8- or 16-beat patterns, common ones for Rock songs in 4/4 time (in %).
• TD: or tonal distance [8]. It measures the hamornicity between a pair of tracks. Larger TD implies weaker inter-track harmonic relations.调式距离？

 [9]:综述 [10]RNN生成music [11]生成chorales [12]:Song from PI [13]:C-RNN-GAN [14]:seqGAN(combined GANs and reinforcement learning to gen sequences of discrete tokens. It has been applied to generate monophonic music, using the note event representation) [15]:midi_net(convolutional GANs to generate melodies that follows a chord sequence given a priori, either from scratch or conditioned on the melody of previous bars)

 

[1]Yang, L.-C.; Chou, S.-Y.; and Yang, Y.-H. 2017. MidiNet: A convolutional generative adversarial network for symbolicdomain music generation. In ISMIR.

[2]Raffel, C., and Ellis, D. P. W. 2014. Intuitive analysis, creation and manipulation of MIDI data with pretty midi. In ISMIR Late Breaking and Demo Papers.
[3]Raffel, C., and Ellis, D. P. W. 2016. Extracting ground truth information from MIDI files: A MIDIfesto. In ISMIR.
[4]Raffel, C. 2016. Learning-Based Methods for Comparing Sequences, with Applications to Audio-to-MIDI Alignment and Matching. Ph.D. Dissertation, Columbia University.

[5]Chu, H.; Urtasun, R.; and Fidler, S. 2017. Song from PI: A musically plausible network for pop music generation. In ICLR Workshop.

[6]Yang, L.-C.; Chou, S.-Y.; and Yang, Y.-H. 2017. MidiNet: A convolutional generative adversarial network for symbolic-domain music generation. In ISMIR.

[7]Serrà, J.; Mller, M.; Grosche, P.; and Arcos, J. L. 2012. Unsupervised detection of music boundaries by time series structure features. In AAAI.

[8]Harte, C.; Sandler, M.; and Gasser, M. 2006. Detecting harmonic change in musical audio. In ACM MM workshop on Audio and music computing multimedia.

[9]Briot, J.-P.; Hadjeres, G.; and Pachet, F. 2017. Deep learning techniques for music generation: A survey. arXiv preprint arXiv:1709.01620.

[10] Sturm, B. L.; Santos, J. F.; Ben-Tal, O.; and Korshunova, I. 2016. Music transcription modelling and composition using deep learning. In Conference on Computer Simulation of Musical Creativity.

[11]Hadjeres, G.; Pachet, F.; and Nielsen, F. 2017. DeepBach:A steerable model for Bach chorales generation. In ICML.

[12]Chu, H.; Urtasun, R.; and Fidler, S. 2017. Song from PI: A musically plausible network for pop music generation. In ICLR Workshop.

[13]Mogren, O. 2016. C-RNN-GAN: Continuous recurrent neural networks with adversarial training. In NIPS Worshop on Constructive Machine Learning Workshop.

[14]Yu, L.; Zhang, W.; Wang, J.; and Yu, Y. 2017. SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient. In AAAI.

[15]Yang, L.-C.; Chou, S.-Y.; and Yang, Y.-H. 2017. MidiNet: A convolutional generative adversarial network for symbolic-domain music generation. In ISMIR.