@@ -17,6 +17,7 @@ Ce projet consite à générer des extraits de musique classique avec un GAN.
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@@ -17,6 +17,7 @@ Ce projet consite à générer des extraits de musique classique avec un GAN.
## __Difficultés rencontrées__ :
## __Difficultés rencontrées__ :
- Instabilité de l'entraînement du GAN
- Instabilité de l'entraînement du GAN
- Durée de l'entrainement de GAN
- Difficultés pour trouver un dataset de fichiers midis adéquats
- Difficultés pour trouver un dataset de fichiers midis adéquats
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@@ -37,7 +38,7 @@ Pour aider à l'entrainement du GAN, nous faisons appel à plusieurs astuces:
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@@ -37,7 +38,7 @@ 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
- 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.
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.
- Le label flipping qui consiste a inverser de temps en temps les valeurs de vérité fournies au discriminateur pour la encore faciliter l'apprentissage du générateur.
# écoute des morceaux générés :
# écoute des morceaux générés :
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@@ -56,6 +57,10 @@ Voici quelques pistes d'amélioration:
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@@ -56,6 +57,10 @@ Voici quelques pistes d'amélioration:
## __Sources__ :
## __Sources__ :
-[Article medium sur le sujet](https://towardsdatascience.com/bachgan-using-gans-to-generate-original-baroque-music-10c521d39e52), nous utilisons une architecture de GAN assez différente de la sienne pour éviter d'avoir un nombre trop important de paramètres mais l'idée en similaire.
-[Repo git de fonctions sur les fichiers midi](https://github.com/mathigatti/midi2img)