Music Generation with Magenta: Using Machine Learning in Arts

Conferences

Music Generation with Magenta: Using Machine Learning in Arts

Composing music is hard and the lack of inspiration can be daunting. A lot of elements are required to make it work: musical score, instruments, musicality, feeling, groove, originality. Music generation has been around for ages, even before the digital era, as a tool for musician to create new music and get inspired. What about machine learning? Can we use it as a tool for music generation? With Magenta, a music generation library based on Tensorflow, you can use the power of machine learning to help musical creation. In this presentation, we’ll see why specific neural networks, such as RNN, LSTM and VAE, have specific usage in music generation. We’ll then live code a small music generation application using Magenta. Finally, we’ll see how to train a model on your own style, used to then generate new rhythms, melodies and audio clips.

(french) Génération musicale avec Magenta : apprentissage machine et art

Composer de la musique est difficile et le manque d’inspiration peut être décourageant. Beaucoup d’éléments sont nécessaires pour que le résultat soit intéressant : la partition, les instruments, la musicalité, le ressenti, le groove, l’originalité. La génération musicale existe depuis longtemps, avant même l’arrivée de l’informatique, servant aux musiciens d’outil de création musicale et de source d’inspiration. Mais pouvons nous utiliser l’apprentissage machine comme outil de génération musicale ? Avec Magenta, une librairie de génération musicale basée sur Tensorflow, vous pouvez utiliser la puissance de l’apprentissage machine pour aider la création. Dans cette présentation, nous verrons pourquoi certains réseaux neuronaux, tels que RNN, LSTM et VAE, sont particulièrement utilisés dans la génération musicale. Nous écrirons ensuite en live code une application de génération musicale en utilisant Magenta. Finalement, nous verrons comment entrainer un modèle sur votre propre style, afin de l’utiliser pour générer des nouveaux rythmes, mélodies, et clips audio.