generate_beat.py

import tensorflow as tf
import magenta
from magenta.models.music_vae import TrainedModel
from magenta.models.music_vae import configs
from magenta.music import midi_io, sequence_proto_to_midi_file
import note_seq

# Cargar el modelo preentrenado de Magenta para generar música
config_name = 'cat-mel_2bar_big'  # Opción de configuración para música de 2 compases
model_config = configs.CONFIG_MAP[config_name]
checkpoint_dir = 'https://storage.googleapis.com/magentadata/models/music_vae/cat-mel_2bar_big.ckpt'

model = TrainedModel(model_config, batch_size=1, checkpoint_dir_or_path=checkpoint_dir)

# Generar música a partir de un vector de latente o secuencia random
generated_sequence = model.sample(n=1, length=80, temperature=0.5)

# Convertir a un archivo MIDI
midi_filename = "trap_beat_midi.mid"
sequence_proto_to_midi_file(generated_sequence[0], midi_filename)

print(f"Beat generado: {midi_filename}")