00:00好,这一期也是我们最后一期啊,我们那个深度学习的基础
00:06讲义的那个最后一期,呃,战练第三期吧,然后后续的话要看
00:14我的,呃,反正我先不透露啊,反正因为我有一些人家说事
00:21以逆程嘛,对吧,我要投的一些东西,我要做的一些东西,我不能
00:25透露,等那个东西如果成功的话,那么我们会加一期
00:30嗯,根据那个,就是玩,就是那个有学术背影支撑的一个东西,对,
00:36这东西呢,我不想透露,透露了事以逆程嘛,多数,嗯,所以
00:41暂定我们这一期是我们最后一期,同样我功耗内容很
00:44早就写完了,我们还是对着我们功耗的内容来讲,对着和代
00:48码来讲,最后一期呢,就是我们基于深度学习的方式进
00:52行AI的音乐生成,也是非常有意思的一个东西啊,你看啊,这个当
00:57今人工智能飞速发展时代,对吧,
00:59你看音乐的创作,它已经不完全依赖于手工软件编曲了,
01:03你可以用探索性的用AI和那个Deep Learning,对吧,对那个音乐素
01:07材进行一个训练,然后根据生成的模型进行预测,生成
01:10专属的AI音乐,对不对
01:13很有意思的,这个东西真的很有意思,对吧
01:17但是我们,你要做那种那个精细复杂的好歌曲,那肯定是我们
01:20要用传统的编曲软件,对吧
01:23比如说那个,对吧,那种编曲软件,你怎么样把,那个现在很多很好听的
01:28歌曲,或者说层次很高的歌曲,它那个伴奏啊是非常好的,伴
01:33奏很复杂的
01:34比如说你们可以去听听麦当娜的舞曲,或者说你们可以听听许
01:39宗的一些歌
01:40他们那个伴奏都是真的是非常错综复杂的,许宗那种伴奏他那个
01:44国风感很强,丝足弦业,各种各样的叠加,对吧
01:49各种各样的,各种各样的那个,叠加,对不对
01:54然后麦当娜的舞曲也是很有意思的,对吧,他那个,有弦业,然后有
01:59那个Electronic Pop,对吧
02:01有那个,有那个,就反正各种各样的那种嘛,对,扯远了,扯
02:07远了,因为我也不是音乐专业的,对吧
02:10我就是一个业余的,对吧
02:12当然了,可能啊,我现在可能会搞搞,看看学学编曲,发发,因为我的病,
02:17我也是对音乐很感兴趣的一个人
02:20对,好,那么回归主题啊,我们那个扯远了
02:24对,所以我们这一期呢就讲,深入学题方式AI的音乐生
02:27成
02:28然后我参考的文章啊,是这一篇
02:31是我们的那个,数据派THU的文章,20年的一件文章
02:35这篇文章呢,大家可以去看一看,对
02:38那这篇文章它有,它的原文代码是有问题的
02:40然后我先说一下,它原来呢,是用那个,但是Python3.9
02:45甚至更低的版本,那个时候嘛,20,20年的时候可能就3.7,3.8
02:49那个时候,对
02:50然后,它原来是用Keras和TensorFlux的模型训练
02:54然后在,我,我,我,我装的Python已经3.12,3.13了
02:56所以它就不适配的了
02:58所以我,已经能够对它原来的代码进行一个重构
03:01重构为一个PyTorch版本的代码
03:05它为了适应新版的一个Python,对
03:07同时呢,我们根据PyTorch版本的代码
03:09对模型推理和音乐生产部分的代码做到二次优化
03:12然后原文中的数据集失效
03:13我也在开口上下载一份Classic
03:16Classic PianoMDI Music
03:18对,下载一份钢琴的MDI的数据集
03:23好,那么接下来我们开始将我们的代码
03:25首先呢,我们看一下我们的数据集啊
03:28我们的数据集它里面有很多很多的这种音频
03:31各种各样的音频
03:32对,音频
03:33然后呢,要不我们带大家来听一个吧
03:42嗯
03:44我们带大家来听一个好吧
03:56我们的酷乐队
03:57给大家来听一个
04:29我们的酷乐队
04:57我们的酷乐队
05:27中文字幕志愿者
05:57字幕志愿者
06:27字幕志愿者
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