機械知能ワタナベ（2）

Machine Intelligence Watanabe-2

データの前処理

『ワタナベ』の最終目的は音符のシーケンス予測をおこなうことです。そのため時系列順にラベル付けされたデータが必要になります。

『Music21』をつかってMidiデータの音符を「音階」と「拍数」にパースし、それらを入力データとしてつかいます。学習用データのもとになるMidiファイルは、以下のサイトよりダウンロードしました。

データの前処理は以下のようにおこないました。

python

from music21 import *

# Midiファイルを読み込み
inputMidi = converter.parse('./data/NorwegianWood.mid')
# 2番目の楽器を使用
parseMidi = inputMidi.parts[1].recurse()
# 音階（Midi番号）と拍数を配列に格納
notes = []
for element in parseMidi:
    if isinstance(element, note.Note):
        notes.append([int(element.pitch.ps),float(round(element.quarterLength,6))])

# 辞書型に格納
notesDict={}
for i in range(len(notes)):
    notesDict[i]=notes[i] 
print(notesDict)

複数の楽器で構成されているMidiファイルから recurse() メソッドをつかい主旋律を抽出します。この場合は2番目の楽器です。音符は note.Note メソッドで格納されているので、そこから「音階」と「拍数」をパースし、それぞれ配列に格納します。各音符のラベルが必要になるため、配列を辞書型に格納します。

terminal

{0: [71, 1.5], 1: [71, 0.333333], 2: [73, 0.25], 3: [71, 0.5], 4: [69, 0.333333],(略),131: [64, 1.5], 132: [62, 0.5], 133: [69, 0.5], 134: [61, 0.5], 135: [59, 1.5]}

ラベル数135の辞書型が取得できました。せっかくなので楽譜を生成し、サウンドを再生してみましょう。

python

# ストリーミングデータを定義
s1 = stream.Stream()

# 辞書型から音階（Midi番号）と拍数を音符に代入し、ストリーミングデータへ入力する
for n in range(len(list(notesDict))):
    noteMidi = notesDict[n][0]
    noteLength=notesDict[n][1]
    n = note.Note(midi=noteMidi,quarterLength = noteLength)

    s1.append(n)

# ストリーミングデータをもとに楽譜を生成    
s1.show()
# ストリーミングデータをサウンド再生
StreamPlayer=midi.realtime.StreamPlayer(s1)
StreamPlayer.play()

『Music21』と連携させた楽譜生成アプリ『musescore』により出力された楽譜は以下のようになります。

同時に『Music21』と連携させたゲームエンジン『pygame』によってサウンドが再生されます。

エンコード（Encode）

辞書型のバリュー要素は「音階」と「拍数」の配列が格納されています。これらをSDR形式に変換します。『htm.core』のSDR() メソッドと ScalarEncoder() メソッドを利用します。

python

import numpy as np

from htm.bindings.sdr import SDR
from htm.bindings.encoders import ScalarEncoder, ScalarEncoderParameters
from htm.algorithms import SpatialPooler as SP
from htm.algorithms import TemporalMemory as TM
from htm.bindings.algorithms import Predictor

必要なライブラリをインポートします。

python

# 「音階」をサイズ24、オンビット3のSDRに変換するエンコーダーを定義
pitchParams = ScalarEncoderParameters()
pitchParams.minimum = 48
pitchParams.maximum = 83
pitchParams.activeBits = 3
pitchParams.size = 24
pitchParams.clipInput  = True

encPitch = ScalarEncoder(pitchParams)

# 「拍数」をサイズ24、オンビット3のSDRに変換するエンコーダーを定義
lengthParams = ScalarEncoderParameters()
lengthParams.minimum = 0
lengthParams.maximum = 1
lengthParams.activeBits = 3
lengthParams.size = 24
lengthParams.clipInput  = True

encLength = ScalarEncoder(lengthParams)

SDRのサイズとオンビットの数、入力データの最大値・最小値を指定します。ここでは音階48度〜83度、拍数0〜1（4/4拍子を1とする）の2つのエンコーダーを作成しました。SDRサイズは24、オンビット3と指定しています。

エンコードのメソッドはScalarEncoder.encode(入力データ)でSDR形式にエンコードされます。今回は2種類エンコードしますので、2つのSDRはnumpyの concatenate() メソッドをつかい結合させます。データをストリーミング状に入力したものを可視化してみます。

可視化するとこのようになります。可視化のためにSDRを8x6サイズで表示していますが、実際は48ビット、オンビット6の1次元配列であることに注意してください。可視化した図でいうと上半分が音階、下半分が拍数をあらわしています。この様にSDRはひとつのデータで複数の表現を含めることができます。

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最終更新 5 年前