Here is the structured solution formatted:
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### **1. Datensatz (Trainingsmenge)**
- **Quelle**:
- MIDI-Dateien von Musikstücken, die **Melodien (Notenfolgen)** und zugehörige **Harmonien (Akkordfolgen)** enthalten.
- Beispiele: [Lakh MIDI Dataset](https://colinraffel.com/projects/lmd/), [MuseScore](https://musescore.org/), [Kaggle MIDI-Sammlungen](https://www.kaggle.com/datasets).
- **Aufbereitung**:
- Extrahiere Melodien (z. B. rechte Hand in Klavierstücken) und Harmonien (linke Hand oder Akkordsymbole).
- Kodiere Noten und Akkorde in ein maschinenlesbares Format (z. B. One-Hot-Vektoren, MIDI-Nummern, oder Embeddings).
- **Beispiel**:
`python
# MIDI zu Sequenzen konvertieren
import pretty_midi
midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI("beispiel.mid")
melody_notes = [note.pitch for note in midi_data.instruments[0].notes]
chords = [chord.root for chord in midi_data.chords] # Vereinfacht
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### **2. Netzarchitektur**
Ein **rekurrentes neuronales Netz (RNN)** oder **Transformer** ist geeignet, da Musik sequenziell ist.
**Vorschlag**:
- **Encoder-Decoder-Modell** (Seq2Seq) mit **LSTM**- oder **GRU**-Layern:
- **Encoder**: Verarbeitet die Melodie-Sequenz.
- **Decoder**: Generiert schrittweise die Harmonie-Sequenz.
- **Alternative**: Transformer mit Self-Attention für lange Abhängigkeiten.
#### **Beispielcode (PyTorch)**:
python
import torch
import torch.nn as nn
class MelodyToHarmony(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super().__init__()
self.encoder = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
self.decoder = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, melody, harmony_init):
# Encoder: Verarbeite Melodie
_, (hidden, cell) = self.encoder(melody)
# Decoder: Generiere Harmonie
outputs, _ = self.decoder(harmony_init, (hidden, cell))
predictions = self.fc(outputs)
return predictions
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### **3. Training**
- **Eingabe**: Melodie-Sequenz (z. B. `[C4, D4, E4, ...]`).
- **Ziel**: Harmonie-Sequenz (z. B. `[C-Major, G-Major, ...]`).
- **Loss-Funktion**: Kreuzentropie (Klassifikation der Akkorde).
- **Optimierung**: Adam-Optimizer mit Learning-Rate-Scheduling.
#### **Trainingsschritte**:
1. **Datenvorverarbeitung**:
python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(melodies, harmonies, test_size=0.2)
2. **Training**:
python
model = MelodyToHarmony(input_size=128, hidden_size=256, output_size=128)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(100):
for melody, harmony in dataloader:
output = model(melody, harmony[:, :-1]) # Teacher Forcing
loss = criterion(output, harmony[:, 1:])
loss.backward()
optimizer.step()
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### **4. Generierung der Harmonie**
- **Eingabe**: Neue Melodie (als MIDI oder Notenliste).
- **Ausgabe**: Vom Netz generierte Akkordfolge.
- **Beispiel**:
python
def generate_harmony(model, melody):
hidden = model.encoder(melody)
harmony = [START_TOKEN]
for _ in range(MAX_LENGTH):
output = model.decoder(harmony[-1], hidden)
next_chord = torch.argmax(output, dim=-1)
harmony.append(next_chord)
return harmony
`
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### **5. Evaluation und Verbesserungen**
- **Metriken**:
- **Musikalische Plausibilität**: Manuelle Bewertung durch Musiker:innen.
- **Perplexity**: Wie gut das Netz die Harmonie vorhersagt.
- **Erweiterungen**:
- **Attention-Mechanismen** für bessere Kontextverarbeitung.
- **Transfer Learning** mit vortrainierten Modellen (z. B. [MusicTransformer](https://arxiv.org/abs/1809.04281)).
- **Data Augmentation**: Transponiere Melodien in andere Tonarten.
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### **6. Praxisbeispiele und Tools**
- **Bibliotheken**:
- [**Magenta**](https://magenta.tensorflow.org/) (TensorFlow): Enthält Modelle für Musikgenerierung.
- [**Music21**](https://web.mit.edu/music21/): MIDI-Verarbeitung und Musiktheorie.
- **Kaggle-Notebooks**:
- [Generate Music with an RNN](https://www.kaggle.com/code/ashkanforootan/generate-music-with-an-rnn)
- [LSTM Music Generation](https://www.kaggle.com/code/volkandl/lstm-music-generation).
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### **Zusammenfassung**
- **Schritte**: Datensammlung → Kodierung → Encoder-Decoder-Modell → Training → Generierung.
- **Challenges**:
- Harmonische Regeln der Musiktheorie (z. B. Akkordprogressionen) ins Modell integrieren.
- Vermeiden von monotonen Wiederholungen durch Temperatur-Sampling.
Bei weiteren Fragen oder Code-Beispielen können Sie gerne nachhaken!
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