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@@ -9,3 +9,59 @@ Louis De Oliveira, Guillaume Allègre
 Ce projet consite à générer des extraits de musique classique avec un GAN.
 
 
+## __Le but__ : 
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+- Générer des extraits de musique classique écoutables
+- Construire un modèle de GAN assez performant pour être utilisé pour d'autres tâches
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+## __Difficultés rencontrées__ : 
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+- Instabilité de l'entraînement du GAN
+- Difficultés pour trouver un dataset de fichiers midis adéquats
+
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+## __Implémentation__ :
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+# Construction d'un dataset
+
+Le dataset d'entraînement pour le GAN est construit à l'aide d'un dataset
+de fichiers midi de grands compositeurs classiques.
+On utilise la fonction midi2img issue de ce [repo](https://github.com/mathigatti/midi2img), légérements modifiée, pour convertir
+les fichiers midis en images sur lesquelles ont peut facilement entrainer un GAN
+Une fois ceci fait, les images sont converties en noir et blanc, puis en array numpy (après avoir filtré les imga complètement noires).
+
+# entraînement du GAN
+
+La structure du GAN est disponible dans le notebook.
+Pour aider à l'entrainement du GAN, nous faisons appel à plusieurs astuces:
+- Le label smoothing qui consiste a remplacer les valeurs de vérité binaires fournies au discriminateur
+par des valeurs comme 0.1 et 0.9 ou 0.2 et 0.8 pour éviter de rendre le discriminateur trop fort.
+
+- Le label flipping qui consiste a inverser les valeurs de vérité fournies au discriminateur pour la encore faciliter l'apprentissage du générateur.
+
+# écoute des morceaux générés : 
+
+Nous utilisons la fonction img2midi issue du même repo que midi2img pour convertir les images générées par 
+notre GAN en fichier midis que l'on peut écouter.
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+## __Conclusion et perspectives__ :
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+Les morceaux générés par le GAN ont un certains rythmes mais restent assez éloignés de la musique classique que nous voulions générer.
+Voici quelques pistes d'amélioration:
+- Utiliser un modèle génératif permettant d'intégrer une notion temporelle pour avoir une meilleure cohérence dans le temps des morceaux générés.
+- Mieux nettoyer le dataset d'entrainement pour enlever les images majoritairement vides qui n'aident pas a générer des musiques intéressantes.
+- Se renseigner sur d'autre modes de représentation de la musique que le midi.
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+## __Sources__ :
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