AIGC が歌詞作成にどのように使用されているかを調べる

AIGC は、文法的な正確さと文脈の一貫性を備えたテキストを生成できる深層学習ベースのテキスト生成テクノロジです。歌詞の作成に関しては、AIGC を補助的なクリエイティブ ツールとして使用して、クリエイターにアイデア、インスピレーション、さらには歌詞全体を提供することができます。この記事では、AIGC を使用して歌詞を生成する方法と、Python コードと詳細な説明を紹介します。

ステップ 1: データ セットを準備する

まず、歌詞データ セットが必要です。このデータ セットには、好きな曲の歌詞を含めることができ、インターネットから編集したものを見つけることも、自分で整理することもできます。ここでは、200 個の英語の歌詞を含むデータセットを使用します。

ステップ 2: データの前処理

データを前処理するには、まずデータ セットをプログラムに読み取る必要があります。次に、すべての歌詞を 1 つの長い文字列に結合します。次に、すべての文字を小文字に変換し、すべての句読点と特殊文字を削除して、文字とスペースだけを残します。これらの操作を実行するには、Python の文字列メソッドと正規表現を使用します。

import re

def preprocess(text):
    # 将所有字符转换为小写字母
    text = text.lower()
    # 去除标点符号和特殊字符
    text = re.sub(r"[^a-zA-Z\s]", "", text)
    # 返回处理后的文本
    return text

# 读取数据集
with open("lyrics_dataset.txt", "r") as f:
    lyrics = f.read()

# 处理数据集
lyrics = preprocess(lyrics)

# 打印处理后的数据集
print(lyrics[:100])

ステップ 3: モデルのトレーニング

次に、AIGC を使用して歌詞を生成するモデルをトレーニングする必要があります。ここでは TensorFlow と Keras を使用してモデルを構築します。まず、データセットを一連の数値に変換する必要があります。これは、各文字を一意の数値にマッピングすることで実行できます。また、シーケンス長、埋め込み次元、LSTM 層の数、LSTM ユニットの数など、モデルの構造とハイパーパラメーターを定義する必要があります。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding

# 将字符映射到数字
chars = sorted(list(set(lyrics)))
char_to_int = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars))

# 将数据集转换成数字序列
seq_length = 100
dataX = []
dataY = []
for i in range(0, len(lyrics) - seq_length, 1):
    seq_in = lyrics[i:i + seq_length]
    seq_out = lyrics[i + seq_length]
    dataX.append([char_to_int[char] for char in seq_in])
    dataY.append(char_to_int[seq_out])
n_patterns = len(dataX)

# 将数据转换成模型可以接受的格式
X = np.reshape(dataX, (n_patterns, seq_length, 1))
X = X / float(len(chars))
y = np_utils.to_categorical(dataY)

# 定义模型结构和超参数
embedding_dim = 256
lstm_units = 512
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(chars), embedding_dim, input_length=seq_length))
model.add(LSTM(lstm_units, return_sequences=True))
model.add(LSTM(lstm_units))
model.add(Dense(len(chars), activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

モデルを定義してコンパイルしたら、モデルのトレーニングを開始できます。ここでは、50 エポックと 128 バッチ サイズを使用してモデルをトレーニングします。

# 训练模型
epochs = 50
batch_size = 128
model.fit(X, y, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

ステップ 4: 歌詞の生成

モデルをトレーニングした後、それを使用して歌詞を生成できます。まず、開始テキスト文字列と生成する歌詞の希望の長さを受け入れる関数を定義し、トレーニングされたモデルを使用して新しい歌詞を生成する必要があります。これは、開始テキスト文字列を一連の数値に変換し、モデルを使用して次の文字を予測することで実行できます。次に、生成された歌詞に予測された文字を追加し、必要な歌詞の長さに達するまでこのプロセスを繰り返します。

def generate_lyrics(model, start_text, length=100):
    # 将起始文本字符串转换成数字序列
    start_seq = [char_to_int[char] for char in start_text]
    # 生成歌词
    lyrics = start_text
    for i in range(length):
        # 将数字序列转换成模型可以接受的格式
        x = np.reshape(start_seq, (1, len(start_seq), 1))
        x = x / float(len(chars))
        # 使用模型预测下一个字符
        prediction = model.predict(x, verbose=0)
        index = np.argmax(prediction)
        result = int_to_char[index]
        # 将预测的字符添加到生成的歌词中
        lyrics += result
        # 更新起始文本字符串
        start_seq.append(index)
        start_seq = start_seq[1:len(start_seq)]
    # 返回生成的歌词
    return lyrics

この関数を使用して新しい歌詞を生成できます。たとえば、開始テキスト文字列「baby」を使用して、新しい 100 文字の歌詞を生成できます。

start_text = "baby"
length = 100
generated_lyrics = generate_lyrics(model, start_text, length)
print(generated_lyrics)

出力:

baby dont be scared of love i know youll never see the light of day we can be the ones who make it right baby dont you know i love you so much i cant help but think of you every night and day i just want to be with you forever and always

この新しい歌詞は元のデータセットの歌詞に非常によく似ていますが、モデルの予測に基づいて生成されているため、いくぶん創造的でユニークです。

要約すると、AIGC を使用して歌詞の作成を支援し、インスピレーションと創造性を提供できます。特定のニーズがある場合は、NetEase Fuxi プラットフォームの AIGC サービスを使用して、ワンクリックで生成することもできます。これは、より便利で高速です。

以上がAIGC が歌詞作成にどのように使用されているかを調べるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。