人工智能写歌词？看我是如何用Python来出道的！
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故事的起因是上周六看《中国好声音》,一个周杰伦战队的学员用人工智能写的歌词。 我们关注的是第三期清华博士宿涵改编了周杰伦的《止战之殇》和埃米纳姆的作品《Rap God》收获导师四转，重点是他用 AI 写词这事上了热搜。
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于是乎，我也有了这个想法，代码的主题思路是看Crossin先生的文章，虽然最后不能写出一首歌，但是押韵脚这事情分分钟搞定了。 主题的思路，就是先抓取很多首歌曲的歌词，利用jieba分词后，将分好的词按照押韵表进行分类，最后匹配查询就可以了 准备一：押韵表 这个地方可以去网上搜押韵表 #引用各种需要的库 import requests import jieba import re from xpinyin import Pinyin p = Pinyin() RhymeIndex = [('1',['a','ia','ua']),('2',['ai','uai']),('3',['an','ian','uan']), ('4',['ang','iang','uang']),('5',['ao','iao']),('6',['e','o','uo']),('7',['ei','ui']), ('8',['en','in','un']),('9',['eng','ing','ong','iong']),('10',['er']),('11',['i']), ('12',['ie','ye']),('13',['ou','iu']),('14',['u']),('16',['ue']),('15',['qu','xu','yu'])] RhymeDct = {'ui': '7','uan': '3','ian': '3','iu': '13','en': '8','ue': '16','ing': '9','a': '1','ei': '7', 'eng': '9','uo': '6','ye': '12','in': '8','ou': '13','ao': '5','uang': '4','ong': '9','ang': '4', 'ai': '2','ua': '1','uai': '2','an': '3','iao': '5','ia': '1','ie': '12','iong': '9','i': '11', 'er': '10','e': '6','u': '14','un': '8','iang': '4','o': '6','qu': '15','xu': '15','yu': '15'} 准备二：分词对应押韵表编码 分好的词与押韵表对应起来，举个栗子，比如“没有”对应的是“7-13”，就等于你给每个词都贴了一个标签，这样你以后想搜索的时候，就可以根据标签找到这些词了。 def _analysis_words(words): word_py =p.get_pinyin((u'{}'.format(words))) lst_words = word_py.split('-') r = [] for i in lst_words: while True: if not i: break token = RhymeDct.get(i,None) if token: r.append(token) break i = i[1:] if len(r) == len(words): return '-'.join(r) # print(_analysis_words('兄弟')) 第一步：爬虫抓取歌词信息 这个地方数据爬取的越多，肯定你的词库就越壮大，后面分词也越高，我这里只爬取了3首歌曲的歌词，并且最后是存储到txt中，当然，放数据库里就更好了。 def GetKeyword(): #歌曲列表 # url = 'http://music.163.com/api/playlist/detail?id=808976784' # req = requests.get(url) # data = req.json() # print(data['result']['tracks'] ) # tracks =data['result']['tracks'] #歌曲列表 tracks=["431795900",'33850315','430053482'] #写入记事本文件 with open('keyword.txt','a') as f: f.write("[") for i in tracks: print(111) #歌词 # lrcurl = "http://music.163.com/api/song/lyric?os=pc&id="+str(i['id'])+"&lv=-1&kv=-1&tv=-1" lrcurl = "http://music.163.com/api/song/lyric?os=pc&id="+str(i)+"&lv=-1&kv=-1&tv=-1" lrcreq = requests.get(lrcurl) dt = lrcreq.json() lrc=re.sub(u"[.*?]","",dt['lrc']['lyric']) #jieba分词 seg_list = list(jieba.cut(lrc,cut_all=True)) for i in seg_list: #加入判断，只写入2个字组成的词 if len(i)==2: #写入格式：{'7-13':'追求'} if _analysis_words(i)!=None: f.write("{'"+_analysis_words(i)+"':'"+i+"'},") f.write("]") f.close() 第二步：调用分词的方法 GetKeyword() 第三步：分析分词后的txt def Findkey(str): result={} with open('keyword.txt','r') as f: # print(f.readlines()) list=eval(f.readlines()[0]) for item in list: if item.get(str): key=item.get(str) number=result.get(key) #如果一个词出现多次，进行次数累加，用来表示频次 if number !=None and number>=1: result[key]=number+1 else: result.update({key:1}) f.close() print(result) 第四步：程序入口 key=input("请输入关键词:") str=_analysis_words(key) print("匹配押韵的词：") Findkey(str) 第五步：创作自己的FreeStyle # hello 大家好，我的名字叫离岛 # 没事爱在博客写写，这感觉让我惬惬 # 写代码不是男生的事，女生不是只能做测试 # 热爱编码，没有办法 # 他们都叫我是热爱编码的Coding女生 （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
