Musiclang 4k

🚀 MusicLang Predictモデル

MusicLang Predictは、生成AIモデルを用いてオリジナルのMIDIサウンドトラックを作成するためのモデルです。このモデルを使うことで、様々なシチュエーションに対応したサウンドトラックの生成が可能です。

🚀 クイックスタート

MusicLang Predictは、生成AIモデルを用いてオリジナルのMIDIサウンドトラックを作成するためのモデルです。以下のような様々なユースケースに対応しています。

• ゼロから新しい曲を予測する（固定バー数）
• プロンプトから曲を続きを予測する
• テンプレートから新しい曲を予測する（下記の例を参照）
• プロンプトとテンプレートから曲を続きを予測する

テンプレート生成のユースケースを解決するために、既存のMIDIファイルからテンプレートを作成するインターフェースを提供しています。

予測を行うために、以下の推論パッケージを利用できます。 MusicLang Predict これは、MusicLang言語に基づいています。 MusicLang

✨ 主な機能

• ゼロからの新曲予測
• プロンプトに基づく曲の続き予測
• テンプレートを用いた新曲予測
• プロンプトとテンプレートを組み合わせた曲の続き予測
• 既存のMIDIファイルからテンプレートを作成するインターフェースの提供

📦 インストール

pipを使ってmusiclang-predictパッケージをインストールします。

pip install musiclang-predict

💻 使用例

基本的な使用法

ゼロから2バーの新しい曲を作成する例です。

from musiclang_predict import predict, MusicLangTokenizer
from transformers import GPT2LMHeadModel

# Load model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('musiclang/musiclang-4k')
tokenizer = MusicLangTokenizer('musiclang/musiclang-4k')
soundtrack = predict(model, tokenizer, chord_duration=4, nb_chords=2)
soundtrack.to_midi('song.mid', tempo=120, time_signature=(4, 4))

高度な使用法

既存のMIDI曲を曲構造のテンプレートとして使用する例です。

from musiclang_predict import midi_file_to_template, predict_with_template, MusicLangTokenizer
from transformers import GPT2LMHeadModel

# Load model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('musiclang/musiclang-4k')
tokenizer = MusicLangTokenizer('musiclang/musiclang-4k')

template = midi_file_to_template('my_song.mid')
soundtrack = predict_with_template(template, model, tokenizer)
soundtrack.to_midi('song.mid', tempo=template['tempo'], time_signature=template['time_signature'])

また、プロンプトとテンプレートを組み合わせて曲を作成することもできます。

from musiclang_predict import midi_file_to_template, predict_with_template, MusicLangTokenizer
from transformers import GPT2LMHeadModel
from musiclang import Score

# Load model and tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('musiclang/musiclang-4k')
tokenizer = MusicLangTokenizer('musiclang/musiclang-4k')
template = midi_file_to_template('my_song.mid')
# Take the first chord of the template as a prompt
prompt = Score.from_midi('my_prompt.mid', chord_range=(0, 4))
soundtrack = predict_with_template(template, model, tokenizer, 
                                   prompt=prompt,  # Prompt the model with a musiclang score
                                   prompt_included_in_template=True  # To say the prompt score is included in the template
                                   )
soundtrack.to_midi('song.mid', tempo=template['tempo'], time_signature=template['time_signature'])

詳細なテンプレート形式については、MusicLang templatesを参照してください。

📄 ライセンス

MusicLang predictパッケージ（このパッケージ）とそれに関連するモデルは、GPL - 3.0ライセンスの下でライセンスされています。MusicLangベース言語（musiclangパッケージ）は、BSD 3 - Clauseライセンスの下でライセンスされています。

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