Tong-Music 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

Tong-Music 是一个基于人工智能的音乐生成平台，它利用 LSTM 和 GPT-2 模型来自动生成歌词和说唱歌词。项目包含了一个音乐平台，用户可以利用该平台的 AI 技术在线创作音乐，生成的歌曲可以在平台上分享和交易。该项目使用了 Python 语言，结合 MySQL 数据库进行数据存储和操作。

项目的核心功能

• 歌词生成：通过 LSTM 模型，系统可以自主生成歌词，并利用 Markov 链处理押韵。
• 说唱歌词生成：利用 GPT-2 模型，生成更具诗意和多样性的说唱歌词。
• 在线音乐创作：提供一个 Django 构建的音乐平台，用户可以在线创作和分享音乐。

项目使用了哪些框架或库？

• LSTM：用于歌词的生成和押韵处理。
• GPT-2：用于生成说唱歌词。
• Django：用于构建音乐平台的后端。
• MySQL：用于数据存储和管理。

项目的代码目录及介绍

Tong-Music/
├── My-music-master/            # 音乐平台的Django项目目录
├── chinese_lyrics.txt         # 存储用于训练的歌词文本
├── chinese_rappers.rap        # 存储训练好的说唱模型参数
├── chinese_rappers2.rap       # 存储新训练的说唱模型参数
├── demo.txt                   # 用于演示生成的歌词文本
├── flow_finding.py            # 用于寻找押韵模式的脚本
├── generate.py                # GPT-2生成歌词的主脚本
├── generate_texts.py          # 辅助文本生成脚本
├── generate_with_flow.py      # 结合押韵模式的歌词生成脚本
├── markov_speaking.py         # 使用Markov链处理押韵的脚本
├── requirements.txt           # 项目依赖
├── rhyme_searching.py         # 搜索押韵的脚本
├── rhyme_searching2.py        # 搜索双押韵的脚本
├── start.py                   # 音乐合成启动脚本
├── train.json                 # 训练数据
├── train.py                   # 训练脚本
└── train_single.py            # 单文件训练脚本

对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 模型优化：可以对 LSTM 和 GPT-2 模型进行进一步的优化，以提高歌词生成的质量和多样性。
• 用户界面改进：改进音乐平台的前端界面，提供更友好的用户体验。
• 功能增强：增加音乐播放、歌词编辑等互动功能，提升平台互动性。
• 数据库扩展：扩展数据库功能，支持更大规模的数据存储和处理。
• API 开发：开发 RESTful API，使外部应用能够调用音乐生成功能。
• 多语言支持：增加其他语言的支持，拓宽用户群体。