系列文章：
- （一）：可以在瀏覽器運行的、默認GPU加速的神經網絡庫概要介紹
- （二）：項目集成方式詳解
- （三）：手把手教你配置和訓練神經網絡
- （四）：利用異步訓練和交叉驗證來優化和加速神經網絡訓練，提升神經網絡性能
- （五）：不同的神經網絡類型和對比，構建神經網絡時該如何選型？
- （六）：構建FNN神經網絡實戰教程 - 用戶喜好預測
- （七）：Autoencoder實戰教程 -及自編碼器的使用場景
- （八）：RNNTimeStep 實戰教程 - 股票價格預測
- （九）：LSTMTimeStep 實戰教程 - 未來短期內的股市指數預測
- （十）：GRUTimeStep 實戰教程 - 股市指數預測以及與 LSTMTimeStep 對比
- （十一）：基于多變量時間序列的股票數據預測實戰-以成交量、換手率和價格波動率為例
在本篇教程中，我們將一起探索如何使用 brain.js 實現一個簡單的 音樂樂譜生成系統。我們將通過構建一個 RNN（循環神經網絡）模型，訓練它學習現有的樂譜數據，并利用模型生成新的音樂片段。brain.js 是一個輕量級且強大的 JavaScript 神經網絡庫，能夠在瀏覽器中直接運行，適合快速實現神經網絡任務。通過這個教程，你不僅能了解如何構建 RNN 模型，還能掌握其在序列數據（如音樂）生成中的應用。
1. 什么是RNN？
循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN） 是一種適合處理序列數據的神經網絡。與傳統的前饋神經網絡（Feedforward Neural Network）不同，RNN 通過在網絡中引入循環連接，使得它能夠利用前一個時間步的信息來影響當前時間步的輸出，從而處理具有時序依賴的數據。
RNN 的強大之處在于它能夠捕捉時間或空間上有順序關系的模式，廣泛應用于自然語言處理、語音識別、時間序列預測等領域。對于我們本例中的音樂生成任務，RNN 可以幫助模型學習音符之間的依賴關系，從而生成新的樂譜。
2. 環境和數據準備
2.1 環境準備
首先，我們需要在瀏覽器中加載 brain.js 庫。由于 brain.js 支持 JavaScript 前端開發，無需額外的服務器配置。只需要在 HTML 文件中引入該庫即可：
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/brain.js@2.0.0-beta.8/dist/brain-browser.min.js"></script>
2.2 數據準備
為了訓練 RNN，我們需要一組音樂數據。在本例中，我們將使用簡化的樂譜數據。每個樂譜片段由音符和其對應的持續時間組成，我們將這些數據表示為字符序列（例如，C4 D4 E4 F4 G4 A4 B4 C5）。為了簡化，我們將構建一個簡單的訓練數據集，作為 RNN 模型的輸入。
示例數據集：
const trainingData = ["C4 D4 E4 F4 G4 A4 B4 C5","D4 E4 F4 G4 A4 B4 C5 D5","E4 F4 G4 A4 B4 C5 D5 E5","F4 G4 A4 B4 C5 D5 E5 F5","G4 A4 B4 C5 D5 E5 F5 G5"
];
這些數據可以進一步擴展，也可以用真實的 MIDI 文件來訓練模型。但為了示范，我們先使用這種簡化的數據集。
3. 模型構建和訓練
3.1 構建 RNN 模型
接下來，我們使用 brain.js 的 RecurrentNetwork 來構建 RNN 模型。我們將音符序列轉換為適合訓練的數據格式，訓練模型學習這些音符的時序依賴關系。
const net = new brain.recurrent.RNN();// 將音符數據轉換為訓練數據
const trainingSet = trainingData.map(item => ({input: item.split(" ").join(", "), // 用逗號分隔音符output: item.split(" ").join(", ") // 輸出也是相同的音符序列
}));// 訓練模型
net.train(trainingSet, {iterations: 1000, // 訓練次數log: true, // 是否打印訓練過程中的日志logPeriod: 100, // 每100次訓練輸出一次日志errorThresh: 0.005 // 訓練誤差閾值，誤差小于該值時停止訓練
});
在這里，我們使用的 train 函數有幾個關鍵參數：
- iterations：訓練的迭代次數，通常迭代次數越多，模型的學習效果越好。
- log：是否打印訓練過程中的信息，便于觀察訓練進度。
- logPeriod：設置日志輸出頻率。
- errorThresh：設定誤差閾值，當模型誤差低于該值時，訓練會停止。
3.2 模型訓練
在訓練過程中，RNN 會通過多個迭代，學習音符之間的規律。每一次迭代都在調整模型的權重，使其更好地預測音符序列。隨著訓練的進行，模型將逐漸能生成更自然的音樂片段。
4. 模型應用
訓練完成后，我們可以使用訓練好的模型來生成新的音樂樂譜。通過給定一個初始的音符序列，RNN 會根據已經學到的規律生成后續的音符。
// 輸入一個初始音符序列來生成新的樂譜
const initialInput = "C4";
const generatedMusic = net.run(initialInput);// 輸出生成的樂譜
console.log("生成的音樂樂譜: " + generatedMusic);
在這個例子中，我們輸入一個初始音符 C4，然后模型根據訓練數據生成一個新的音符序列。每次生成的樂譜會有所不同，因為模型的生成是基于概率的。
5. 完整代碼示例
以下是一個完整的 HTML + JavaScript 示例，其中包含了 RNN 的構建、訓練和生成音樂樂譜的全部代碼：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>RNN 音樂樂譜生成</title><script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/brain.js@2.0.0-beta.8/dist/brain-browser.min.js"></script>
</head>
<body><h1>音樂樂譜生成器</h1><script>const net = new brain.recurrent.RNN();// 訓練數據const trainingData = ["C4 D4 E4 F4 G4 A4 B4 C5","D4 E4 F4 G4 A4 B4 C5 D5","E4 F4 G4 A4 B4 C5 D5 E5","F4 G4 A4 B4 C5 D5 E5 F5","G4 A4 B4 C5 D5 E5 F5 G5"];const trainingSet = trainingData.map(item => ({input: item.split(" ").join(", "), // 用逗號分隔音符output: item.split(" ").join(", ") // 輸出也是相同的音符序列}));// 訓練模型net.train(trainingSet, {iterations: 1000,log: true,logPeriod: 100,errorThresh: 0.005});// 輸入一個初始音符生成音樂const initialInput = "C4";const generatedMusic = net.run(initialInput);console.log("生成的音樂樂譜: " + generatedMusic);</script>
</body>
</html>
6. 實踐建議與總結
6.1 實踐建議
- 數據集擴展：本例中的數據集較為簡單，實際應用中可以使用更多樣化的數據集，例如從 MIDI 文件中提取的樂譜數據，或者更復雜的音符序列。
- 調整超參數：RNN 的訓練效果受超參數的影響較大，如訓練次數、學習率等。在實際應用中，可以通過不斷調整這些參數來提高模型的性能。
- 生成長度：對于短序列的輸入，生成的樂譜可能較為簡單。通過輸入更長的音符序列，模型可以生成更復雜、更有創意的樂譜。
6.2 總結
通過使用 brain.js 來實現一個簡單的 RNN 模型，我們成功地展示了如何生成音樂樂譜。盡管我們使用了簡化的音符數據集，生成的樂譜已展示出一定的規律性。隨著數據集的擴展和訓練參數的調整，我們可以獲得更加復雜和富有創意的音樂片段。
RNN 在處理時序數據上的強大能力，使其在藝術創作中，尤其是音樂生成方面，具有巨大的潛力。未來，隨著更復雜模型的應用和更多數據的訓練，我們可以實現風格化的音樂創作，甚至生成完全原創的樂曲。
