From 9e0de49161b027b4912f6af85f27977009ac920c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "lucien.noel" <noellucien2001@gmail.com>
Date: Tue, 6 Aug 2024 11:10:55 +0200
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?adapte=20la=20signature=20de=20temps=20selon=20?=
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 main.py                                      |  37 ++++++++++---------
 musicgenerator.py                            |   5 ++-
 musicparser.py                               |  19 ++++++++--
 training_data/classical_music/output.mid     | Bin 2427 -> 2275 bytes
 training_data/classical_music/test/test.txt  |   2 +-
 training_data/classical_music/test/train.txt |   2 +-
 training_data/classical_music/test/valid.txt |   2 +-
 7 files changed, 42 insertions(+), 25 deletions(-)

diff --git a/main.py b/main.py
index 893bafe..6a102a7 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 c684346..db5c62a 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 239425a..6c19de2 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
GIT binary patch
literal 2275
zcmeYb$w*;fU|?flWMEQH@C_--W?*0tVfY`&%yD)$!~X~t7A6Ufa|!?T86a{T8yWsH
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zj%ZL|U}#WhU}%VBV3?p3#V{cpEWt1#CW>J~GDv|E14BbNL_tFg14BbH1H%NpD254+
zQ4ABjKnnC27#bWI7#h477$%rUF-))m+kY;h!JL7i!3tvc1nVe<2@X*V6P#eWtQi;@
z92giHoS-@(uALkKccn=b#5iZDSA0NrnJ_Sbjdg~4$A^Jof`3%6K!ZO6!vx<bh6#Zn
zRlW=i4S@^{6YQcGCb&l}H)yb9U}$h>fY|N^4wlIgV4K~bL1GH_(By~)Q;284ZuN{}
znBWt|Fd;OGVL}ART#$P`85kOT7#JEt85kNO7#JovgCv|87$#UoF-)+5`Z6MlVL}2Z
z=q(u-8f>6GjbLDCNPs#5<SDNxklUdS0eQ%afdT9fkSQS`V?jDY7#Jpig2DqN0P?;E
zH2jU=;j`SJ0Tc&Dh_IPp2~uqdb{@k7SCC6U7Pvyg1QY~8AQhl+0R=%2H1a{I!WSd~
zigZw_@CAqO<Os04K+bTDVwm6wG7sbwR|bX#PX>kw#!(Ct%%UJc5CxJnW?*PAV_;|i
zc|VGQVFD<4LCMk<IhaAo(iR%rpmYQBHY63yQUFIX$osG~3-T?<6i^%ofLsXjEhw@;
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zFd;aKVL}Kfg@KZ|KO|u_1T!!+fFi~noSH$3+B`rB43q~zlHkk%jzW+wkV<g$fuatS
zJ3u~l16c~n9Ux2H7@(OAl(|6e^aRO*+zAR^{U}JLhUYka1_p4Z1{n^@b+DudiX2b~
zf>IXPr!Y@}A_^3epcDr3xe>^CBWTJB25~^q8O#99(I7KHZUmVFP7WY9g7kut11J}R
zlCM8V8z@JBQWhxt*?|P?7#JqVMlnp#jDlo87jPB?nY-MeL6(7`L6d<2oE=>tSrQat
z6BMHuCTK)4Owf&Dm;myu0W>Xv3Js7uKvuefOjl%JXwYC_XwYR~XaEI*0W^()3KNhU
zLCygsa&2(d0+j{~6QV&HwINvxR4Oz?GeDf@9mOyq2pqf14ZzOwW?*Otg2pT;NI}-R
zgLH#}5o9!|2m!ehlo7!B2jmt|$bs??C}KfT2To0(hy_I-C^ZE}ol9s4WSAT=0hEZr
zg)S)Zf(l$v#sQb1pbP^Fb&vokFMte#xNUMo14t59mcrZzjuudKgn}Fx3XMvTR#2dU
z5^qS<EQJP;<3L(L0R&3Cpri=)638pyAO!^%$Tl}nISFz$C@n$+AXNys+=WVj3ujQ7
z>kBd*WW58(dItuE2>~Gepo|C#IZ!?aB}Pw>GEnG&@;N9Gf|4^x0l1h3Nq~xJ6>zCJ
zIif)YQc{9z5KvIMfkF;sH7F=S?g9zAfGh$DxG*qG09gc1h#(6<i4YV5;H(AmHAoAn
zCInSF5a%p60M~?|N(bf~XkM5c0X7Vj$3W#ixQqcA3d&=kGCzP}xxoZj!UQEsaQOmD
zfS|+&Dq}z~><tPMPz;0WT5vW5WjSk*s5Jv9$xV&`C9?_2(9{lgzcMsMgZuy%05L#C
zCOCP3ib`1W0L4u>$S_c{00mAs1H%NZD254!(7M+KR9a~<Ff<rK>t7pa2@KAlpfVGb
zNkQQOE|fsw04kV3AqN%!g&ar#p2R?<DJ)@v^0O<*0#K<6asfy+C@+K35hz%|?ga%0
X$i1M@1XVU*qd*}Es%(52zzr7wG|gt9

literal 2427
zcmeYb$w*;fU|?flWMEQH@C_--W?*0tVfY`&%(5?$;eP}R3zG!LxrG1v3=la^Plo@@
z3=9t#92h2;M=?zBh+>%F9mO!gKWcJBgE<33g9igcgEs?1gFgeq1ji_b37#McM+Sxl
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z9K|rfB8p*xYZSu-caVfJ14Dxa14Dx=14Dy51H%Meun`OsY`}`nB{b+ljB2ofD4Jjy
z1(CFiVwm6%#W2AuieW-nRGUYGB?ALkksSj=g98IYgBJrsLl^_Y1hXiH2`*sk7$*2c
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diff --git a/training_data/classical_music/test/test.txt b/training_data/classical_music/test/test.txt
index c2326ea..9063fe7 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 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