diff --git a/main.py b/main.py
index 893bafe3de9aea628219a5c313c0c71ee7c340ad..6a102a73f3d502ad26c2cae747fd14d98de92670 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -16,7 +16,7 @@ if __name__ == '__main__':
     parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=16, help='batch size')
     parser.add_argument('--sequence_length', type=int, default=32, help='sequence length')
     parser.add_argument('--dimension_model', type=int, default=128, help='size of word embeddings')
-    parser.add_argument('--nhead', type=int, default=4,  help='the number of heads in the encoder/decoder of the transformer model')
+    parser.add_argument('--nhead', type=int, default=4, help='the number of heads in the encoder/decoder of the transformer model')
     parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.2, help='dropout applied to layers (0 = no dropout)')
     parser.add_argument('--nhid', type=int, default=200, help='number of hidden units per layer')
     parser.add_argument('--nlayers', type=int, default=2, help='number of layers')
@@ -60,7 +60,8 @@ if __name__ == '__main__':
         with open(model_path, 'rb') as f:
             model = torch.load(f, map_location=device)
     else:
-        model = mg.MusicGenerator(vocab_size=ntokens, dim_model=dim_model, num_head=num_head, nhid=num_hid, nlayers=num_layers, dropout=dropout).to(device)
+        model = mg.MusicGenerator(vocab_size=ntokens, dim_model=dim_model, num_head=num_head, nhid=num_hid, nlayers=num_layers, dropout=dropout).to(
+            device)
         criterion = nn.NLLLoss()
 
         ###############################################################################
@@ -83,18 +84,20 @@ if __name__ == '__main__':
     ###############################################################################
     # Génère une mélodie
     ###############################################################################
-    # if corpus.parser.min_bpm > corpus.parser.max_bpm:
-    #     min_temp = corpus.parser.min_bpm
-    #     corpus.parser.min_bpm = corpus.parser.max_bpm
-    #     corpus.parser.max_bpm = min_temp
-    # bpm = np.random.randint(corpus.parser.min_bpm, corpus.parser.max_bpm + 1)
-    # mg.generate(
-    #     model=model,
-    #     ntokens=ntokens,
-    #     corpus=corpus,
-    #     nb_words=nb_words,
-    #     temperature=temperature,
-    #     device=device,
-    #     data_path=data_path,
-    #     bpm=bpm
-    # )
+    if corpus.parser.min_bpm > corpus.parser.max_bpm:
+        min_temp = corpus.parser.min_bpm
+        corpus.parser.min_bpm = corpus.parser.max_bpm
+        corpus.parser.max_bpm = min_temp
+    bpm = np.random.randint(corpus.parser.min_bpm, corpus.parser.max_bpm + 1)
+    ts = corpus.parser.ts
+    mg.generate(
+        model=model,
+        ntokens=ntokens,
+        corpus=corpus,
+        nb_words=nb_words,
+        temperature=temperature,
+        device=device,
+        data_path=data_path,
+        bpm=bpm,
+        ts=ts
+    )
diff --git a/musicgenerator.py b/musicgenerator.py
index c684346c06bd261df161aa10111f919f1134c56b..db5c62a3414e04626a8a1c2fa451f9b1af665623 100644
--- a/musicgenerator.py
+++ b/musicgenerator.py
@@ -186,7 +186,8 @@ def generate(model: MusicGenerator,
              temperature: float,
              corpus: data.Corpus,
              data_path: str,
-             bpm: int
+             bpm: int,
+             ts: str
              ) -> None:
     model.eval()
     input = torch.randint(ntokens, (1, 1), dtype=torch.long).to(device)
@@ -202,4 +203,4 @@ def generate(model: MusicGenerator,
             word = corpus.dictionary.idx2word[word_idx]
             print(word + ' ', end='')
             text += word + corpus.parser.word_splitter
-    corpus.parser.text_to_midi(os.path.join(data_path, 'output.mid'), text, bpm)
+    corpus.parser.text_to_midi(os.path.join(data_path, 'output.mid'), text, bpm, ts)
diff --git a/musicparser.py b/musicparser.py
index 239425a36a789bccee4b9b282748005235902909..6c19de2a6daf143a2878940f07a25b0c1b37fffb 100644
--- a/musicparser.py
+++ b/musicparser.py
@@ -3,13 +3,15 @@ import re
 from typing import Tuple
 
 import numpy as np
-from music21 import converter, tempo, note, chord, stream
+from music21 import converter, tempo, note, chord, stream, meter
+from collections import Counter
 
 
 class MusicParser:
     def __init__(self, midi_folder_path: str, split_train_test_valid: Tuple[float, float, float]):
         assert sum(split_train_test_valid) == 1.0, "ERROR : Sum of split_train_test_valid must be 1"
         self.word_splitter = '&'
+        self.ts = '4/4'
         self.midi_folder = os.path.normpath(midi_folder_path)
         self.train_split = split_train_test_valid[0]
         self.test_split = split_train_test_valid[1]
@@ -19,12 +21,18 @@ class MusicParser:
 
     def midi_to_text(self) -> None:
         textes = []
+        tss = []
         for file in os.listdir(self.midi_folder):
             if file.endswith(".mid") and file != 'output.mid':
                 bpm = 0
                 nb_bpm_part = 0
                 print(file)
                 score = converter.parse(os.path.join(self.midi_folder, file))
+                # print(score.show('text'))
+                tsss = []
+                for part in score.parts:
+                    tsss.append(part.measure(1).timeSignature)
+                tss.append(Counter(tsss).most_common(1)[0][0])
                 score = score.chordify()
                 notes = []
                 for el in score.recurse():
@@ -52,6 +60,8 @@ class MusicParser:
                     self.min_bpm = bpm
                 textes.append(self.word_splitter.join(notes))
 
+        ts = Counter(tss).most_common(1)[0][0]
+        self.ts = f"{ts.numerator}/{ts.denominator}"
         nb_music = len(textes)
         nb_train = int(nb_music * self.train_split)
         nb_test = int(nb_music * self.test_split)
@@ -69,13 +79,16 @@ class MusicParser:
             for music in data:
                 f.write(f"{music}{self.word_splitter}")
 
-    def text_to_midi(self, midi_file_path: str, text: str, bpm: int) -> None:
+    def text_to_midi(self, midi_file_path: str, text: str, bpm: int, ts: str) -> None:
         # Create a Stream object to hold the notes and rests
         midi_stream = stream.Stream()
 
         mm = tempo.MetronomeMark(number=bpm)
         midi_stream.insert(0, mm)
 
+        ts = meter.TimeSignature(self.ts)
+        midi_stream.insert(0, ts)
+
         # Split the sequential text into individual tokens
         tokens = text.split('&')
 
@@ -96,7 +109,7 @@ class MusicParser:
                     midi_stream.append(r)
 
         # Convert the Stream to a MIDI file and write it to disk
-        # midi_stream.show('text')
+        midi_stream.show('text')
         midi_stream.write('midi', fp=midi_file_path)
 
     def __strQuarterLength_to_float(self, quarterLength: str) -> float:
diff --git a/training_data/classical_music/output.mid b/training_data/classical_music/output.mid
index dce21e73e0425bb7ebbb5322f415d2394683aaf7..3d29cc4e1b6189a379740c1928e65066e2030178 100644
Binary files a/training_data/classical_music/output.mid and b/training_data/classical_music/output.mid differ
diff --git a/training_data/classical_music/test/test.txt b/training_data/classical_music/test/test.txt
index c2326ea108deb1e868aa469c4007c664be4ca75e..9063fe77c3d73a75cfbbe40e67099ad126d609de 100644
--- a/training_data/classical_music/test/test.txt
+++ b/training_data/classical_music/test/test.txt
@@ -1 +1 @@
-(C3 E-4 C5|0.25)&(F3 G3|0.25)&(D4|0.25)&(E-3 G3 E-4|0.25)&(C4 E-4|0.25)&(G3|0.25)&(F3 G3 D4 E-4|0.25)&(|0.25)&(C3 G3 E-4 C5|0.25)&(|0.25)&(F3 D4 E-4|0.25)&(G3|0.25)&(E-3 G3 C4|0.25)&(E-4|0.25)&(F3 D4 E-4|0.25)&(G3|0.25)&(C3 G#3 G#4|0.25)&(E4 F4|0.25)&(G3|0.25)&(F3 G#3 F4|0.25)&(C4|0.25)&(G#3 F4|0.25)&(G3 E4|0.25)&(G#3 F4|0.25)&(C3 G#4|0.25)&(G#3 F4|0.25)&(G3 E4 F4|0.25)&(G#3|0.25)&(F3 G#3 C4 F4|0.25)&(|0.25)&(G3 E4 F4|0.25)&(G#3|0.25)&(C3 G#3 B4|0.25)&(F4|0.25)&(G3 G#3 E-4 F4|0.25)&(|0.25)&(F3 G#3 D4|0.25)&(E-4 F4|0.25)&(G3|0.25)&(G#3 F4|0.25)&(C3 G#3 F4 B4|0.25)&(|0.25)&(G3 E-4|0.25)&(F3 G#3 D4 F4|0.25)&(|0.25)&(G#3 E-4 F4|0.25)&(G3 G#3|0.25)&(F4|0.25)&(C3 E-3 C5|0.25)&(G4|0.25)&(D3 E-3 F4 G4|0.25)&(|0.25)&(E-3 G3 E-4 G4|0.25)&(|0.25)&(D3 F4|0.25)&(E-3 G4|0.25)&(C3 E-3 C5|0.25)&(F4 G4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(E-4 G4|0.25)&(G3|0.25)&(D3 E-3 G4|0.25)&(F4 G4|0.25)&(E-3|0.25)&(C3 E-5|0.25)&(C4 G#4|0.25)&(B-3 C4 G4|0.25)&(E-4 G#4|0.25)&(G#3 C4|0.25)&(G4 G#4|0.25)&(B-3|0.25)&(C4 G#4|0.25)&(C3 C4 E-5|0.25)&(G#4|0.25)&(B-3 C4 G4 G#4|0.25)&(|0.25)&(G#3 C4 E-4|0.25)&(G4 G#4|0.25)&(B-3|0.25)&(C4 G#4|0.25)&(C3 D5|0.25)&(G3 A3 E4 F#4|0.25)&(|0.25)&(F#3 A3 F#4|0.25)&(D4|0.25)&(A3 F#4|0.25)&(G3 A3 E4 F#4|0.25)&(|0.25)&(C3 A3 F#4 D5|0.25)&(|0.25)&(G3 E4 F#4|0.25)&(A3|0.25)&(F#3 D4 F#4|0.25)&(G3 A3|0.25)&(E4|0.25)&(A3 F#4|0.25)&(B-2 B-3 G4 D5|0.25)&(|0.25)&(A3 B-3 F#4 G4|0.25)&(|0.25)&(G3 B-3 D4 G4|0.25)&(|0.25)&(A3 B-3 F#4|0.25)&(G4|0.25)&(B-2 B-3 D5|0.25)&(F#4 G4|0.25)&(A3 B-3|0.25)&(G4|0.25)&(G3 B-3 D4 G4|0.25)&(|0.25)&(A3 B-3 F#4 G4|0.25)&(|0.25)&(B-2 C5|0.25)&(G3 D4 E4|0.25)&(F3 G3|0.25)&(E4|0.25)&(E3 C4|0.25)&(G3 D4 E4|0.25)&(F3 G3|0.25)&(E4|0.25)&(B-2 G3 C5|0.25)&(E4|0.25)&(F3 D4|0.25)&(E3 G3 C4 E4|0.25)&(|0.25)&(F3 G3 E4|0.25)&(D4|0.25)&(G3 E4|0.25)&(G#2 C5|0.25)&(G3 G#3 F4|0.25)&(E4 F4|0.25)&(F3 G#3|0.25)&(C4|0.25)&(G#3 F4|0.25)&(G3 G#3 E4 F4|0.25)&(|0.25)&(G#2 C5|0.25)&(G3 G#3 F4|0.25)&(E4|0.25)&(F3 G#3 C4 F4|0.25)&(|0.25)&(G#3 E4 F4|0.25)&(G3|0.25)&(G#3 F4|0.25)&(G#2 B-4|0.25)&(C3 D3 E-4 F4|0.25)&(|0.25)&(D3 F3 F4|0.25)&(D4|0.25)&(D3 E-4 F4|0.25)&(C3 D3|0.25)&(F4|0.25)&(G#2 D3 F4 B-4|0.25)&(|0.25)&(C3 D3 E-4 F4|0.25)&(|0.25)&(F3 D4|0.25)&(D3 E-4 F4|0.25)&(C3 D3|0.25)&(F4|0.25)&(G2 E-3 B-4|0.25)&(F4 G4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(E-4 G4|0.25)&(G3|0.25)&(E-3 G4|0.25)&(D3 E-3 F4 G4|0.25)&(|0.25)&(G2 G4 B-4|0.25)&(E-3|0.25)&(D3 F4 G4|0.25)&(E-3 G3|0.25)&(E-4|0.25)&(E-3 F4 G4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(G4|0.25)&(C3 G4 G#4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(F4|0.25)&(E-3 G4|0.25)&(E-3 G#3 E-4|0.25)&(G4|0.25)&(D3 F4 G4|0.25)&(E-3|0.25)&(C3 G#4|0.25)&(D3 E-3 F4 G4|0.25)&(|0.25)&(E-3 G4|0.25)&(G#3 E-4|0.25)&(E-3 G4|0.25)&(D3 E-3 F4 G4|0.25)&(|0.25)&(D3 F3 G#4|0.25)&(C4 D4|0.25)&(E-3 F3|0.25)&(B-3 D4|0.25)&(G#3|0.25)&(E-3 F3 C4 D4|0.25)&(|0.25)&(F3 D4|0.25)&(D3 G#4|0.25)&(F3 C4 D4|0.25)&(E-3|0.25)&(F3 D4|0.25)&(F3 G#3 B-3 D4|0.25)&(|0.25)&(E-3 F3 C4 D4|0.25)&(|0.25)&(E-3 G3 B-3 G4|0.25)&(|0.25)&(F3 G#3 B-3|0.25)&(G3 G#3|0.25)&(B-3 E-4|0.25)&(F3 G3|0.25)&(G#3 B-3|0.25)&(G3|0.25)&(E-3 G3 G4|0.25)&(G#3 B-3|0.25)&(F3 G3|0.25)&(B-3 E-4|0.25)&(G3 G#3|0.25)&(B-3|0.25)&(F3 G3 G#3 B-3|0.25)&(|0.25)&(E-3 F4|0.25)&(A3 C4|0.25)&(G3 A3 B-3 C4|0.25)&(|0.25)&(F3 A3|0.25)&(C4|0.25)&(G3 A3 B-3|0.25)&(C4|0.25)&(E-3 C4 F4|0.25)&(A3|0.25)&(G3 A3 B-3 C4|0.25)&(|0.25)&(F3 A3 C4|0.25)&(G3 A3|0.25)&(B-3 C4|0.25)&(A3|0.25)&(D3 D4 F4|0.25)&(F3|0.25)&(E-3 F3 C4|0.25)&(D4|0.25)&(G#3 B3 D4|0.25)&(F3|0.25)&(E-3 F3 C4|0.25)&(D4|0.25)&(D3 F3 F4|0.25)&(C4 D4|0.25)&(E-3|0.25)&(F3 G#3 D4|0.25)&(B3|0.25)&(F3 C4 D4|0.25)&(E-3 F3|0.25)&(D4|0.25)&(C3 F3 F4|0.25)&(C4 D4|0.25)&(E3|0.25)&(F3 B3 D4|0.25)&(G#3|0.25)&(F3 D4|0.25)&(E3 F3 C4 D4|0.25)&(|0.25)&(C3 F3 D4 F4|0.25)&(|0.25)&(E3 C4 D4|0.25)&(F3 G#3|0.25)&(B3|0.25)&(E3 F3 C4 D4|0.25)&(|0.25)&(F3 D4|0.25)&(C3 C4 E-4|0.25)&(E-3|0.25)&(D3 B3|0.25)&(E-3 C4|0.25)&(F3 G3 C4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(B3|0.25)&(E-3 C4|0.25)&(B-2 E-4|0.25)&(D3 E-3 C4|0.25)&(B3 C4|0.25)&(E-3 F3|0.25)&(G3|0.25)&(D3 E-3 B3 C4|0.25)&(|0.25)&(E-3 C4|0.25)&(G#2 F3|0.25)&(B2 C3 D4 E-4|0.25)&(|0.25)&(C3 E-4|0.25)&(C3 D3 E-4 F4|0.25)&(|0.25)&(B2 C3 D4|0.25)&(E-4|0.25)&(G#2 C3 F3|0.25)&(E-4|0.25)&(B2 D4 E-4|0.25)&(C3|0.25)&(C3 D3 E-4 F4|0.25)&(|0.25)&(B2 D4 E-4|0.25)&(C3|0.25)&(A2 F#3 C4|0.25)&(E-3|0.25)&(D3 B3|0.25)&(C3 E-3 C4 E-4|0.25)&(|0.25)&(D3 E-3 B3 C4|0.25)&(|0.25)&(E-3 C4|0.25)&(A2 F#3|0.25)&(D3 E-3 C4|0.25)&(B3 C4|0.25)&(E-3|0.25)&(C3 E-3 E-4|0.25)&(B3 C4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(C4|0.25)&(G2 C4 E-4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(B3 C4|0.25)&(E-3|0.25)&(E-3 F3 G3|0.25)&(B3 C4|0.25)&(D3|0.25)&(E-3 C4|0.25)&(G2 E-4|0.25)&(D3 E-3 C4|0.25)&(B3 C4|0.25)&(E-3|0.25)&(E-3 F3 G3|0.25)&(B3 C4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(C4|0.25)&(G2 C4 F#4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(B3|0.25)&(E-3 A3 C4|0.25)&(C3 E-3|0.25)&(C4|0.25)&(D3 B3 C4|0.25)&(E-3|0.25)&(G2 C4 F#4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(B3|0.25)&(E-3 A3 C4|0.25)&(C3 E-3|0.25)&(C4|0.25)&(D3 B3 C4|0.25)&(E-3|0.25)&(G2 G4|0.25)&(E-3 B3 C4|0.25)&(D3 E-3|0.25)&(C4 D4|0.25)&(E-3 F3|0.25)&(C4|0.25)&(D3 E-3 B3 C4|0.25)&(|0.25)&(G2 G4|0.25)&(D3 E-3 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