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本文会展示基于RNN的生成模型如何编写歌词和创作钢琴乐曲。

我们会利用一些最流行的歌星的歌词数据集训练一个RNN字符级语言模型。借助训练过的模型，我们将采样几首歌曲，将歌星们不同风格的作品进行有趣的混搭。之后，我们将模型更新成为一个RNN字符级条件模型，使我们能够对歌星们的歌曲进行有条件的采样。最后，我们会用由钢琴曲组成的MIDI数据集训练我们的模型，得出一些有趣的结论。在解决以上这些任务时，我们会简要探讨一些与RNN训练和推断相关的有趣概念，比如字符级RNN，条件字符级RNN，从RNN采样，通过时间和梯度检查点截断反向传播。所有的代码和训练模型都可以在github上获得，并在Pytorch上实现（代码地址见文末）。当然了，如果你已经很熟悉字符级语言模型和循环神经网络，可以直接跳过这部分理论讲解，查看后面的结果部分。

在选择模型之前，先来仔细看看我们的任务。我们将尝试根据当前的字符和前面的所有字符，来预测下一个字符。在训练过程中，我们只需要一个序列，使用除最后一个字符以外的所有字符作为输入，以及用从第二个字符开始的同一序列作为参考实值（参见上图;来源）。我们将从最简单的模型开始，它在做出预测的时候会忽略前面的所有字符，然后改进此模型，让它仅考虑一定数量的先前字符，最后将模型优化为一个能考虑所有前面字符的模型。

我们的语言模型定义在字符级别。我们将创建一个字典，包含所有英文字符和一些特殊符号，如句点，逗号和行尾符号。我们会以独热编码张量的形式表示每个字符。有关字符级模型和示例的更多信息，推荐这篇资源。

有了字符后，我们可以生成字符序列。即使是现在，我们也可以通过以固定概率对字符进行随机抽样来生成句子。这是最简单的字符级语言模型。我们可以做得更好吗？当然可以，我们可以从训练语料库中计算每个字母的出现概率（一个字母出现的次数除以我们的数据集的大小），并且用这些概率随机抽样。这个模型性能更好但是它完全忽略了每个字母的相对位置。例如，想想你是怎么读单词的：你阅读前一个字母的时候通常很难预测下一个字母，但是当你读到单词的末尾时，你有时能猜到下一个字母是什么。当你阅读任何单词时，你都潜在地使用了一些通过阅读其他文本学习到的规则：例如，你所读单词中每增多一个字母，空格字符的概率就会增加（真正很长的单词是罕见的），或者在字母＂r＂之后通常跟随元音，其出现辅音的概率就会变低。我们希望我们的模型能够从数据中学习这些类似的规则。而为了让我们的模型有机会学习这些规则，我们需要扩展模型的能力。

我们一点点的改进模型，让每个字母的概率只取决于先前出现的字母（马尔科夫假设）。基本上我们能实现这点。这是一个马尔科夫链模型。如果你对马尔科夫链不熟悉，可以看看我们的这篇专栏。

我们还可以利用训练数据预估概率的分布状况。但这个模型有局限性，因为大多数情况下，当前字母的概率不仅仅取决于前一个字母。

我们的建模任务起初看起来很棘手，因为前面的字母数量是可变的，而且在序列很长的情况下字母数量可能会很大。结果表明，在一定程度上，利用共享权重和固定大小的隐藏状态，循环神经网络可以解决这个问题，这就引出了我们接下来要讨论的一个部分——循环神经网络。

循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。与前馈神经网络不同，RNN可以使用其内部存储器来处理任意输入序列。由于任意大小的输入序列，它们被简洁地描述为一个具有循环周期的图（见上图：源）。但是，如果已知输入序列的大小，它就可以被＂展开＂。定义一个非线性映射，从当前输入xt 和先前隐藏状态 st−1 到输出ot 和隐藏状态 st。隐藏状态大小具有预定义的大小，并且存储每一步更新的特征，并影响映射的结果。

现在，将字符级语言模型的前一张图片与折叠的RNN图片对齐，了解我们如何使用RNN模型来学习字符级语言模型。

虽然图片描绘了基础的RNN架构，但是我们后面会使用LSTM，因为它更容易训练，并且通常可以获得更好的结果。

歌词数据集

我们选择了55000+ Song Lyrics Kaggle 数据集，其中包含了很多近期的艺歌星作品和一些经典作品。我们将其存储为pandas文件，并用python封装，以便用于训练。为了能更好地解释结果，我们选取其中一些歌星作品子集作为训练集：

artists = [
'ABBA',
'Ace Of Base',
'Aerosmith',
'Avril Lavigne',
'Backstreet Boys',
'Bob Marley',
'Bon Jovi',
'Britney Spears',
'Bruno Mars',
'Coldplay',
'Def Leppard',
'Depeche Mode',
'Ed Sheeran',
'Elton John',
'Elvis Presley',
'Eminem',
'Enrique Iglesias',
'Evanescence',
'Fall Out Boy',
'Foo Fighters',
'Green Day',
 'HIM',
 'Imagine Dragons',
 'Incubus',
 'Jimi Hendrix',
 'Justin Bieber',
 'Justin Timberlake',
'Kanye West',
 'Katy Perry',
 'The Killers',
 'Kiss',
 'Lady Gaga',
 'Lana Del Rey',
 'Linkin Park',
 'Madonna',
 'Marilyn Manson',
 'Maroon 5',
 'Metallica',
 'Michael Bolton',
 'Michael Jackson',
 'Miley Cyrus',
 'Nickelback',
 'Nightwish',
 'Nirvana',
 'Oasis',
 'Offspring',
 'One Direction',
 'Ozzy Osbourne',
 'P!nk',
 'Queen',
 'Radiohead',
 'Red Hot Chili Peppers',
 'Rihanna',
 'Robbie Williams',
 'Rolling Stones',
 'Roxette',
 'Scorpions',
 'Snoop Dogg',
 'Sting',
 'The Script',
 'U2',
 'Weezer',
 'Yellowcard',
 'ZZ Top']

训练无条件的字符级语言模型

第一个实验是在整个语料库上训练我们的字符级语言模型RNN。在训练时，我们没有考虑歌星们的信息。

从RNN采样

在训练完模型之后，我们试着抽出几首歌。基本上，RNN每一步都会输出logits，我们可以利用softmax函数从分布中取样。或者可以直接使用Gumble-Max技巧采样，这和直接使用logits是一样的。抽样的一个有趣之处是，我们可以对输入序列进行部分定义，并在初始条件下开始采样。举个例子，我们采样以＂Why＂开头的歌曲：

Why do you have to leave me?
I think I know I'm not the only one
I don't know if I'm gonna stay awake
I don't know why I go along
I don't know why I can't go on
I don't know why I don't know
I don't know why I don't know
I don't know why I keep on dreaming of you

嗯，这听起来倒还像是一首歌。

那我们来看一下以“Well”开头的歌曲：

Well, I was a real good time
I was a rolling stone
I was a rock and roller
Well, I never had a rock and roll
There were times I had to do it
I had a feeling that I was found
I was the one who had to go

采样过程中使用了＂temperature＂参数控制采样过程的随机性。当这个参数接近零时，采样等于argmax，当它接近无穷时，采样等同于均匀分布的采样。可以看一下相关论文中的图（Jang et al）：

当τ=10时，分布不受影响。如果我们减少 τ，分布变得更加明显，意味着有更大概率质量的值会增加。当τ 接近0时，采样将相当于argmax，因为该值的概率接近于1。当我们开始增加τ 时，分布变得越来越均匀。

之前的样本是在＂temperature＂参数等于0.5的情况下生成的，我们来看看当我们增加到1.0时会发生什么：

Why can't we drop out of time?
We were born for words to see.
Won't you love this. You're still so amazing.
This could be that down on Sunday Time.
Oh, Caroline, a lady floor.
I thought of love, oh baby.

我们进一步增加：

Why - won't we grow up naked?
We went quietly what we would've still give
That girl you walked before our bedroom room
I see your mind is so small to a freak
Stretching for a cold white-heart of crashing
Truth in the universal daughter

I lose more and more hard
I love you anytime at all
Ah come let your help remind me
Now I've wanted waste and never noticed

I swear I saw you today
You needed to get by
But you sold a hurricane
Well out whispered in store

我们为什么不直接一次性增加呢？

那么，你可以看到这样的趋势：当我们增加＂temperature＂时，采样的句子变得越来越随机。

训练有条件的字符级语言模型

想象一下，如果我们能够以某个特定歌星的风格生成歌词。我们改变一下模型，以便在训练期间使用歌星风格这个信息。我们可以通过为循环神经网络增加一个额外的输入来做到这一点。到目前为止，我们的RNN模型每一步只接受含有独热编码字符的张量。

我们的模型扩展会非常简单：我们将会用一个额外的独热编码张量来代表歌星。所以每一步RNN都会接受一个张量，这个张量由代表字符和歌星的连续张量组成。

从条件语言模型RNN中抽样训练结束后，我们抽取了一些歌星的歌曲，部分结果如下所示： HIM：

My fears
And the moment don't make me sing
So free from you
The pain you love me yeah
Whatever caused the warmth
You smile you're happy
You sit away
You say it's all in vain

似乎真的有可能，尤其是使用了痛苦这个词，这在很多歌星的歌词中非常常见。

ABBA：

Oh, my love it makes me close a thing
You've been heard, I must have waited
I hear you
So I say
Thank you for the music, that makes me cry
And you moving my bad as me, ah-hang wind in the hell
I was meant to be with you, I'll never be playing up

Bob Marley:

Mercy on judgment, we got so much
Alcohol, cry, cry, cry
Why don't try to find our own
I want to know, Lord, I wanna give you
Just saving it, learned
Is there any more?
All that damage done
That's all reason, don't worry
Need a hammer
I need you more and more

Coldplay:

Look at the stars
Into life matter where you lay
Saying no doubt
I don't want to fly
In my dreams and fight today I will fall for you
All I know
And I want you to stay
Into the night
I want to live waiting
With my love and always
Have I wouldn't wasted
Would it hurt you

Kanye West:

I'm everywhere for you
The way that it couldn't stop
I mean it too late and love I made in the world
I told you so I took the studs full cold-stop
The hardest stressed growin'
The hustler raisin' on my tears
I know I'm true, one of your love

看起来很酷，但请记住，我们还没有查看模型的验证准确率，所以一些样本行可能已经被rnn模型记住了。一个更好的方法是选择在训练期间获得最高验证分数的模型（见下一节我们用这种方式进行训练的代码）。我们也注意到了一件有趣的事情：当你想用一个指定的起始字符串进行采样时，无条件模型通常更好地表现出来。我们的直觉是，当从一个具有特定起始字符串的条件模型中抽样时，我们实际上把两个条件放在了我们的模型开始字符串和一个歌星之间。而且我们没有足够的数据来模拟这个条件分布（每个歌星的歌曲数量相对有限）。

这里的代码和模型都是可用的，即使没有gpu，你也可以从我们训练好的模型中采样歌曲，因为它计算量并不大。

MIDI数据集

接下来，我们将使用由大约700首钢琴歌曲组成的小型midi数据集。我们使用了Nottingam钢琴数据集（仅限于训练分割）。

任何MIDI文件都可以转换为钢琴键轴，这只是一个时频矩阵，其中每一行是不同的MIDI音高，每一列是不同的时间片。因此，我们数据集中的每首钢琴曲都会被表示成一个大小矩阵，其中个数字是钢琴曲的音高。下图是一个钢琴键轴矩阵的例子：

即使对于一个不熟悉音乐理论的人来说，这种表现方式也很直观，容易理解。每行代表一个音高：高处的行代表低频音高，低处的行代表高频音高。另外，我们有一个代表时间的横轴。所以如果我们在一定时间内播放一定音调的声音，我们会看到一条水平线。

现在，我们来看看字符级模型和新任务之间的相似之处。在目前的情况下，根据以前播放过的所有音调，我们需要预测下一个时间步将要播放的音调。所以，如果你看一下钢琴键轴的图，每一列代表某种音乐字符，我们想根据所有以前的音乐字符预测下一个音乐字符。我们注意一下文字字符与音乐字符的区别。回忆一下，语言模型中的每个字符都是由独热向量表示的（意思是向量中只有一个值是1，其他都是0）。对于音乐字符，可以一次按下多个键（因为我们正在处理多调数据集）。在这种情况下，每个时间步将由一个可以包含多个1的向量表示。

训练音高水平的钢琴音乐模型

在开始训练之前，我们需要调整我们用于语言模型的损失函数，来说明上个部分讨论的不同输入。在语言模型中，我们在每个时间步上都有独热编码张量（字符级）作为输入，用一个独热编码张量作为输出（预测的下一个字符）。由于预测的下一个字符时使用独占，我们使用交叉熵损失。

但是现在我们的模型输出一个不再是独热编码的向量（可以按多个键）。当然，我们可以将所有可能的按键组合作为一个单独的类来处理，但是这是比较难做的。相反，我们将输出向量的每个元素作为一个二元变量（1表示正在按键，0表示没有按键）。我们将为输出向量的每个元素定义一个单独的损失为二叉交叉熵。而我们的最终损失将是求这些二元交叉熵的平均和。可以阅读代码以获得更好的理解。按照上述的修改后，我们对模型进行了训练。在下一节中，我们会进行采样并检查结果。

从音调级RNN中采样

在优化的早期阶段，我们采样了钢琴键轴：

可以看到，模型正在开始一种常见模式，而且在我们的数据集歌曲中也很常见：1首歌曲由2个不同的部分组成。第一部分包含一系列独立播放的节奏，非常易辨，通常可以吟唱（也称为旋律）。如果在采样的钢琴键轴图上，这部分会在底部。如果观察钢琴卷轴的顶部，可以看到一组通常一起演奏的音高 ——这是伴随着旋律的和声或和音（在整个歌曲中一起播放的部分）的进行。

训练结束后，从模型中抽取样本如下图所示：

如图所示，它们和前面章节中的所看到的真实情况相似。

训练结束后，抽取歌曲进行分析。我们得到一个有趣的作品样本，戳这里。而另一个样本，具有很好的风格转换，戳这里。同时，我们生成了一些低速参数的例子，它们导致歌曲的速度慢了：这里是第一首曲子，这是第二首曲子。点击这里可以查看整个播放列表。

序列长度和相关问题

现在我们从GPU内存消耗和速度的角度来看待我们的问题。我们通过批量处理我们的序列大大加快了计算速度。同时，随着序列变长（取决于数据集），我们的最大批量开始减少。为什么是这种情况？当我们使用反向传播来计算梯度时，我们需要存储所有对内存消耗贡献最大的中间激活量。随着我们的序列变长，我们需要存储更多的激活量，因此，我们可以在批次中用更少量的样本。

有时候，我们需要用很长的序列来工作，或者增加批次的大小，而你只有1个有少量内存的GPU。在这种情况下，有多种可能的解决方案来减少内存消耗，这里，我们只提到两种解决方案，它们之间需要做出取舍。

首先是一个截断反向传播。这个想法是将整个序列拆分成子序列，并把它们分成不同的批次，除了我们按照拆分的顺序处理这些批次，每一个下一批次都使用前一批次的隐藏状态作为初始隐藏状态。我们提供了这种方法的实现，以便能更好地理解。这种方法显然不等于处理整个序列，但它能让更新更加频繁，同时消耗更少的内存。另一方面，我们有可能无法捕捉超过一个子序列的长期依赖关系。

第二个是梯度检查点。这种方法使我们有可能在使用更少内存的同时，在整个序列上训练我们的模型，以执行更多的计算。回想一下，之前我们提到过训练中的大部分内存资源会被激活值占用。梯度检查点的思想包括仅存储每个第n个激活值，并在稍后重新计算未保存的激活值。这个方法已经在TensorFlow和PyTorch中实现。

结论和未来的工作

在上面的工作中，我们训练了简单的文本生成模型，然后对模型进行了扩展以处理复调音乐，并简要介绍了采样如何工作以及temperature参数如何影响我们的文本和音乐样本 ——低temperature值提供了更稳定的结果，而高temperature值增加了更多的随机性，这有时会产生非常有趣的样本。

未来的工作可以包括两个方向——对训练好的模型用于更多方面或进行更深入的分析。例如，可以将模型应用于Spotify收听历史记录。在训练完收听历史数据后，可以给它一段前一小时左右收听的歌曲序列，并在当天余下时间为你播放一个播放列表。另外，也可以为你的浏览历史做同样的事情，那么这会是一个很酷的工具。可以用来分析你的浏览行为模式。在进行不同的活动（在健身房锻炼，在办公室工作，睡觉）时，从手机中获取加速度计和陀螺仪数据，并学习分类这些活动阶段。之后，可以根据自己的活动自动更改音乐播放列表（睡眠——舒缓的音乐，在健身房锻炼——奔放的音乐）。在医学应用方面，模型可以应用于基于脉搏和其他数据检测心脏问题。

分析训练我们的循环神经网络生成音乐时的神经元激活状况，也会非常有意思。我们可以看到模型是否暗中学习了一些简单的音乐概念（就像我们对和声和旋律的讨论）。RNN的隐藏表示可以用来聚集我们的音乐数据集，从中找到相似的歌曲。

最后，我们以无条件模型写的一段歌词结束本文吧：

The story ends
The sound of the blue
The tears were shining
The story of my life
I still believe
The story of my life

点击这里，查看本项目完整代码。

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