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bain.js（十二）：RNN神经网络实战教程 - 音乐乐谱生成 -人人都是作曲家~

news 2026/2/10 21:17:20

系列文章：

（一）：可以在浏览器运行的、默认GPU加速的神经网络库概要介绍
（二）：项目集成方式详解
（三）：手把手教你配置和训练神经网络
（四）：利用异步训练和交叉验证来优化和加速神经网络训练，提升神经网络性能
（五）：不同的神经网络类型和对比，构建神经网络时该如何选型？
（六）：构建FNN神经网络实战教程 - 用户喜好预测
（七）：Autoencoder实战教程 -及自编码器的使用场景
（八）：RNNTimeStep 实战教程 - 股票价格预测
（九）：LSTMTimeStep 实战教程 - 未来短期内的股市指数预测
（十）：GRUTimeStep 实战教程 - 股市指数预测以及与 LSTMTimeStep 对比
（十一）：基于多变量时间序列的股票数据预测实战-以成交量、换手率和价格波动率为例

在本篇教程中，我们将一起探索如何使用 brain.js 实现一个简单的 音乐乐谱生成系统。我们将通过构建一个 RNN（循环神经网络）模型，训练它学习现有的乐谱数据，并利用模型生成新的音乐片段。brain.js 是一个轻量级且强大的 JavaScript 神经网络库，能够在浏览器中直接运行，适合快速实现神经网络任务。通过这个教程，你不仅能了解如何构建 RNN 模型，还能掌握其在序列数据（如音乐）生成中的应用。

1. 什么是RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN） 是一种适合处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）不同，RNN 通过在网络中引入循环连接，使得它能够利用前一个时间步的信息来影响当前时间步的输出，从而处理具有时序依赖的数据。

RNN 的强大之处在于它能够捕捉时间或空间上有顺序关系的模式，广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。对于我们本例中的音乐生成任务，RNN 可以帮助模型学习音符之间的依赖关系，从而生成新的乐谱。

2. 环境和数据准备

2.1 环境准备

首先，我们需要在浏览器中加载 brain.js 库。由于 brain.js 支持 JavaScript 前端开发，无需额外的服务器配置。只需要在 HTML 文件中引入该库即可：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/brain.js@2.0.0-beta.8/dist/brain-browser.min.js"></script>

2.2 数据准备

为了训练 RNN，我们需要一组音乐数据。在本例中，我们将使用简化的乐谱数据。每个乐谱片段由音符和其对应的持续时间组成，我们将这些数据表示为字符序列（例如，C4 D4 E4 F4 G4 A4 B4 C5）。为了简化，我们将构建一个简单的训练数据集，作为 RNN 模型的输入。

示例数据集：

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"
];

这些数据可以进一步扩展，也可以用真实的 MIDI 文件来训练模型。但为了示范，我们先使用这种简化的数据集。

3. 模型构建和训练

3.1 构建 RNN 模型

接下来，我们使用 brain.js 的 RecurrentNetwork 来构建 RNN 模型。我们将音符序列转换为适合训练的数据格式，训练模型学习这些音符的时序依赖关系。

const net = new brain.recurrent.RNN();// 将音符数据转换为训练数据
const trainingSet = trainingData.map(item => ({input: item.split(" ").join(", "),  // 用逗号分隔音符output: item.split(" ").join(", ")  // 输出也是相同的音符序列
}));// 训练模型
net.train(trainingSet, {iterations: 1000,  // 训练次数log: true,         // 是否打印训练过程中的日志logPeriod: 100,    // 每100次训练输出一次日志errorThresh: 0.005 // 训练误差阈值，误差小于该值时停止训练
});

在这里，我们使用的 train 函数有几个关键参数：

iterations：训练的迭代次数，通常迭代次数越多，模型的学习效果越好。
log：是否打印训练过程中的信息，便于观察训练进度。
logPeriod：设置日志输出频率。
errorThresh：设定误差阈值，当模型误差低于该值时，训练会停止。

3.2 模型训练

在训练过程中，RNN 会通过多个迭代，学习音符之间的规律。每一次迭代都在调整模型的权重，使其更好地预测音符序列。随着训练的进行，模型将逐渐能生成更自然的音乐片段。

4. 模型应用

训练完成后，我们可以使用训练好的模型来生成新的音乐乐谱。通过给定一个初始的音符序列，RNN 会根据已经学到的规律生成后续的音符。

// 输入一个初始音符序列来生成新的乐谱
const initialInput = "C4";
const generatedMusic = net.run(initialInput);// 输出生成的乐谱
console.log("生成的音乐乐谱: " + generatedMusic);

在这个例子中，我们输入一个初始音符 C4，然后模型根据训练数据生成一个新的音符序列。每次生成的乐谱会有所不同，因为模型的生成是基于概率的。

5. 完整代码示例

以下是一个完整的 HTML + JavaScript 示例，其中包含了 RNN 的构建、训练和生成音乐乐谱的全部代码：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>RNN 音乐乐谱生成</title><script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/brain.js@2.0.0-beta.8/dist/brain-browser.min.js"></script>
</head>
<body><h1>音乐乐谱生成器</h1><script>const net = new brain.recurrent.RNN();// 训练数据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(", "),  // 用逗号分隔音符output: item.split(" ").join(", ")  // 输出也是相同的音符序列}));// 训练模型net.train(trainingSet, {iterations: 1000,log: true,logPeriod: 100,errorThresh: 0.005});// 输入一个初始音符生成音乐const initialInput = "C4";const generatedMusic = net.run(initialInput);console.log("生成的音乐乐谱: " + generatedMusic);</script>
</body>
</html>

6. 实践建议与总结

6.1 实践建议

数据集扩展：本例中的数据集较为简单，实际应用中可以使用更多样化的数据集，例如从 MIDI 文件中提取的乐谱数据，或者更复杂的音符序列。
调整超参数：RNN 的训练效果受超参数的影响较大，如训练次数、学习率等。在实际应用中，可以通过不断调整这些参数来提高模型的性能。
生成长度：对于短序列的输入，生成的乐谱可能较为简单。通过输入更长的音符序列，模型可以生成更复杂、更有创意的乐谱。

6.2 总结

通过使用 brain.js 来实现一个简单的 RNN 模型，我们成功地展示了如何生成音乐乐谱。尽管我们使用了简化的音符数据集，生成的乐谱已展示出一定的规律性。随着数据集的扩展和训练参数的调整，我们可以获得更加复杂和富有创意的音乐片段。

RNN 在处理时序数据上的强大能力，使其在艺术创作中，尤其是音乐生成方面，具有巨大的潜力。未来，随着更复杂模型的应用和更多数据的训练，我们可以实现风格化的音乐创作，甚至生成完全原创的乐曲。