機器學習PAI，媽媽不再用擔憂個人freestyle了

背景

最近互聯網上出現一個熱詞就是「freestyle」，源於一個比拼rap的綜藝節目。在節目中須要大量考驗選手的freestyle能力，freestyle指的是rapper即興的根據一段主題講一串rap。freestyle除了考驗一我的rap的技巧，其實我以爲最難的是如何在短期內在腦海中浮現出有韻律的歌詞。

本文會介紹如何自動生成歌詞，到底什麼工具備這樣的功效呢？答案是PAI。PAI平臺是阿里雲人工智能平臺，在上面能夠經過最簡單的拖拉拽的方式，完成對各類結構化以及非結構化數據的處理。由於有了PAI，這種自動生成歌詞的事情都再也不成爲難題。我如今不光能夠瞬間生成萬首歌詞，我還能夠同時融合周杰倫、王力宏、林俊杰、汪峯的歌詞風格在裏面，由於PAI利用深度學習能力能夠快速的學習這些歌手的全部歌曲而且實現本身創做歌詞。不信？下面我就來show一下PAI的威力。

執行過程

1.首先進入PAI:https://data.aliyun.com/product/learn

開通機器學習以及機器學習內的GPU服務。

2.訓練數聽說明

這裏咱們的數據是一份txt文件，文件中包含了周杰倫、王力宏、林俊杰、汪峯的歌詞,一共有接近300首歌，歌詞都是去掉標題等干擾因素的（花了好幾個小時整理）。數據截圖：

3.實驗代碼說明

本實驗使用的是PAI內置的深度學習框架Tensorflow，使用的了seq2seq以及RNN網絡進行歌詞語義的學習以及建模。使用train.py文件生成模型，使用predict.py文件進行預測。如下是部分網絡結構搭建的截圖，你們能夠在下方找到源代碼下載地址進行使用。(PS:實例代碼雖然能夠運行，可是數據IO採用的是低效方式，高效方式能夠參考此文https://yq.aliyun.com/articles/126918)

4.數據上傳

將實驗數據和代碼文件打包上傳到OSS（之因此打包是本文案例使用的是原生PYTHON的數據IO方式，須要代碼和訓練數據組成同一個tar.gz文件）。OSS是PAI可讀的對象存儲工具，具體方式能夠參考此視頻連接https://help.aliyun.com/video_detail/54945.html

5.搭建實驗

在PAI的畫布拖動OSS以及Tensorflow組件搭建以下實驗，兩個Tensorflow節點分別對應着訓練和預測節點，先訓練生成寫歌模型，而後預測節點獲取模型自動生成歌詞。

配置對應的執行代碼路徑和輸出路徑，跟上面的OSS路徑對應。下圖是負責預測的Tensorflow節點配置。

點擊運行，PAI就開始學習歌詞而且嘗試本身寫做啦。

寫歌結果

通過差很少20分鐘的學習，PAI已經掌握了幾位歌壇大神的歌詞技巧，下面就看看PAI寫出來的歌詞是怎樣的。（歌詞須要在log中查看，能夠參考https://yq.aliyun.com/articles/72841

歌詞來了

看上去寫的歌還算通暢，沒有出現特別多語病。固然，想寫出更好的詞，須要對訓練模型的迭代次數、詞長等參數進行不斷調試，也能夠多爲PAI輸送更多的歌詞供訓練，由於300多的樣本仍是略顯單薄。

以上就是經過PAI自動寫歌詞的教程，但願對各位喜歡音樂和嘗試作文本自動生成的同窗有幫助，讓咱們一塊兒freestyle起來！！

下載地址

數據以及代碼已經打包，直接上傳PAI配置路徑便可使用：http://docs-aliyun.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/

 文章連接：http://click.aliyun.com/m/26320/