Terokai cara AIGC digunakan dalam penciptaan lirik

AIGC ialah teknologi penjanaan teks berasaskan pembelajaran mendalam yang mampu menghasilkan teks dengan ketepatan tatabahasa dan koheren kontekstual. Dari segi penciptaan lirik, AIGC boleh digunakan sebagai alat kreatif tambahan untuk memberikan pencipta idea, inspirasi dan juga keseluruhan lirik. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan AIGC untuk menjana lirik, dan memberikan kod Python serta penjelasan terperinci.

Langkah 1: Sediakan set data

Pertama, kami memerlukan set data lirik. Set data ini boleh menjadi mana-mana lirik lagu yang anda suka Anda boleh mencarinya disusun daripada Internet, atau anda boleh menyusunnya sendiri. Di sini, kami akan menggunakan set data yang mengandungi 200 lirik lagu Inggeris.

Langkah 2: Prapemprosesan data

Untuk pramemproses data, mula-mula kita perlu membaca set data ke dalam program. Kemudian, kami menggabungkan semua lirik menjadi satu rentetan panjang. Seterusnya, kami menukar semua aksara kepada huruf kecil dan mengalih keluar semua tanda baca dan aksara khas, hanya meninggalkan huruf dan ruang. Untuk mencapai operasi ini, kita boleh menggunakan kaedah rentetan dan ungkapan biasa dalam Python.

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])

Langkah 3: Latih model

Seterusnya, kita perlu menggunakan AIGC untuk melatih model yang menghasilkan lirik. Di sini kami akan menggunakan TensorFlow dan Keras untuk membina model. Pertama, kita perlu menukar set data kepada urutan nombor, yang boleh dilakukan dengan memetakan setiap aksara kepada nombor unik. Kami juga perlu mentakrifkan struktur dan hiperparameter model, seperti panjang jujukan, dimensi benam, bilangan lapisan LSTM, bilangan unit LSTM, dsb.

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')

Selepas model ditakrifkan dan disusun, kita boleh mula melatih model tersebut. Di sini, kami akan melatih model menggunakan 50 zaman dan 128 saiz kelompok.

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

Langkah 4: Hasilkan lirik

Selepas melatih model, kita boleh menggunakannya untuk menjana lirik. Pertama, kita perlu menentukan fungsi yang akan menerima rentetan teks permulaan dan panjang lirik yang diingini untuk dijana, dan menggunakan model terlatih untuk menjana lirik baharu. Ini boleh dilakukan dengan menukar rentetan teks permulaan kepada urutan nombor dan menggunakan model untuk meramalkan aksara seterusnya. Kami kemudian menambah aksara yang diramalkan pada lirik yang dihasilkan dan ulangi proses ini sehingga panjang lirik yang dikehendaki dicapai.

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

Kita boleh menggunakan fungsi ini untuk menjana lirik baharu. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan rentetan teks permulaan "bayi" untuk menjana lirik 100 aksara baharu.

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

Output:

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

Lirik baharu ini kelihatan sangat serupa dengan lirik dalam set data asal, tetapi ia dijana berdasarkan ramalan model, jadi ia agak kreatif dan unik.

Ringkasnya, kami boleh menggunakan AIGC untuk membantu dalam penciptaan lirik dan memberikan inspirasi dan kreativiti. Jika anda mempunyai keperluan khusus, anda juga boleh menggunakan perkhidmatan AIGC pada platform NetEase Fuxi untuk menjananya dengan satu klik, yang lebih mudah dan lebih pantas.

Atas ialah kandungan terperinci Terokai cara AIGC digunakan dalam penciptaan lirik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!