今天连看三篇论文，不是很细致地看，也没有具体去实现，只是大概明白了一些新思路。这三篇论文，一篇概述了Decoder-Encoder模型，一篇延伸这个模型，首次提出了Attention机制，最后一篇详细阐述了LSTM和GRU的工作机理。读完之后，我对机器翻译这个领域，还有LSTM的应用，有了更深的认识。

言归正传，说一下生成旋律的原理。

在之前的乐理部分，我们知道了和弦级数和走向的问题，有很多和弦组合在一起能发挥良好的作用。这些好的和弦连接在一起的音序就被成为进行。流行音乐的和弦进行倾向于从根和弦开始，最终再回到根和弦上。这样就能制造一段封闭的四小节或八小节的Loop。大多数曲调都使用这样的张力与解决原则。也知道凭经验，能知道常用的和弦是有感情色彩的（http://www.wenkuxiazai.com/doc/614fe01b52d380eb62946d2a.html).一些和弦的进行，除了遵守必须要遵守的一些规则（比如主和弦的位置），其他的走向都是可以与感情挂钩的。举个例子，

1、C—Am—F—G（参考曲目：蔡琴—恰似你的温柔）
2、C—G—Am—F（参考曲目：Beyond—海阔天空 主歌）

这两个例子都是非常明亮的.

1、Am—F—C—G（参考曲目：黄义达—我懂、set me free）
2、Am—C—G—Am（参考曲目：Beyond—灰色轨迹 主歌）

这两个例子都是比较柔和温婉的。两边不同的主要原因是大小调问题。

来源：（1）http://www.wenkuxiazai.com/doc/614fe01b52d380eb62946d2a.html

（2）https://www.douban.com/note/345221364/

也就是说，我们先定下一个感情基调，再选择一个和弦走向，甚至多个和弦走向，都是有道理的。

但是这种方法是有缺点的，就是大调和小调只能二选一（在短音乐片段中），像大调转小调完成感情变化是很难的事情。《少年锦时》之中有C变成C7和弦的例子，这样的转调应该是很难自动生成的。

下一个话题，怎么根据和弦填写旋律进去？

一言以蔽之：走和弦音作为主音。你可以在你和弦进行中的最高音上增加一些音符，建立你的旋律或者Bassline。这样创造出来的旋律跟随着和弦进行的脚步，因此很容易上口，被人记住。同样根据张力法则，当每个和弦演奏时，耳朵总是会期待下一个和弦和作为主音的最高音。记住，只有当“张力”和弦被解决后，大脑才会觉得满意，才会认为这样的进行是好的。

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接下来将怎么通过深度学习捕获这些和弦走向。

首先我们提取大量歌曲中的和弦走向，将其以8个或者16个为一组，作为一条数据，这样可以形成一个封闭的段落，并且也可以演示出变化感。然后我们人工指定这段音乐的情感表达是什么样子的。

之后，我们使用GRU（LSTM的一个变形），根据之前定下的和弦，预测之后出现的和弦，从而生成一条完整的和弦走向。因为经过了充分学习，这个和弦走向很可能就是符合和弦走向要求的。

如果要考虑精度，我们可以人为地将一些经典和弦作为Attention加进去，但是凭我现在的水准，做出这个模型应该不是一件简单的事情。

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说一下整个项目的全部流程：

1，输入一张照片。

2，通过Cognitive Service进行图片色调、实体识别。

3，转化成一个向量，通过卷积神经网络进行情感分类。

4，将情感向量输入LSTM，进行和弦生成。

5，根据和弦，再通过一个其他的网络生成主旋律（这一块还没想好具体怎么做）。

数据集的准备，是要准备两个数据集（后期可能还要第三个），分别标注了图片-情感，情感-和弦走向，这样才能很好地训练网络。

下一篇博文，将会展示数据集的准备和LSTM网络搭建。

【Python图像特征的音乐序列生成】如何生成旋律（大纲），以及整个项目的全部流程