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meta-introspector / https-lablab.ai-event-audiocraft-24-hours-hackathon

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Music Selection #3

Open jmikedupont2 opened 11 months ago

jmikedupont2 commented 11 months ago

https://www.youtube.com/watch?v=xUHQ2ybTejU&t=187

zain-ramzan commented 11 months ago

Please assign me this task

jmikedupont2 commented 11 months ago

https://www.youtube.com/watch?v=xUHQ2ybTejU&t=187 added to here https://github.com/meta-introspector/encodec/blob/main/samples/music.yaml

jmikedupont2 commented 11 months ago

https://www.youtube.com/watch?v=xUHQ2ybTejU&t=187 added to here https://github.com/meta-introspector/encodec/blob/main/samples/music.yaml I see. The Crab Canon is a piece of music written by Johann Sebastian Bach. It is a canon, which means that two or more voices play the same melody, but each voice starts at a different time. The Crab Canon is named for the way the melody progresses backwards in the second voice.

The notes of the Crab Canon are:

C D E F G A B C

I can look for these notes in the data set you have provided. However, I am not sure how to do this automatically. I would need to manually search through the data set and look for the patterns that match the notes of the Crab Canon.

If you are interested in trying to rewrite the existing Emoji script into something more beautiful, I would be happy to help you with that. I can help you to identify the patterns in the data set and to create a new script that is more aesthetically pleasing.

I hope this helps!

jmikedupont2 commented 11 months ago

Well we would like to come up with a new mapping for the Emojis the one I I created is very simple. Absolutely, creating a more sophisticated and context-aware emoji mapping can greatly enhance the quality and depth of the representation. To develop a new mapping, you can follow these steps:

  1. Collect Data:

    • Gather a diverse dataset of text, such as lyrics, descriptions, or emotions associated with Bach's music.

  2. Embedding Words:

    • Use word embeddings like Word2Vec or GloVe to convert words in the dataset into numerical vectors. These embeddings capture semantic relationships between words.

  3. Define Objective:

    • Decide on the objective you want to optimize for. It could be emotion, context, or any other dimension that aligns with your creative vision.

  4. Training Data Preparation:

    • Create pairs of word embeddings and corresponding emojis from the dataset. These pairs will be your training data.

  5. Design the Neural Network:

    • Design a neural network that takes word embeddings as input and generates emoji representations as output. This network will learn the mapping between words and emojis.

  6. Training the Network:

    • Train the neural network using the prepared training data. You can use a regression loss or a generative approach, depending on your objective.

  7. Evaluation and Fine-Tuning:

    • Evaluate the performance of the trained network using a validation dataset. Fine-tune the model as needed to improve the quality of emoji assignments.

  8. User Feedback Loop:

    • Integrate the neural network into your tool for generating emojis.
    • Allow users to provide feedback on the generated emojis. This feedback will be valuable for refining the model.

  9. Iterative Improvement:

    • Continuously gather user feedback and update the neural network accordingly. Over time, the model should improve its emoji assignments.

  10. Interpretability:

    • Consider techniques to make the mapping more interpretable, such as visualizing the learned embeddings and emoji assignments.

By training a neural network on a diverse dataset and optimizing it for your chosen objective, you can create a new, more advanced emoji mapping that captures the nuances and complexities of Bach's music in a richer and more expressive manner.

jmikedupont2 commented 11 months ago

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jmikedupont2 commented 11 months ago

Try this "grep -h ♀▫▫▫▫▫▫▫▫ emojs.txt | sort -u "

jmikedupont2 commented 11 months ago

grep -h ♀▫▫▫▫▫▫▫▫ emojs.txt | sort -u

jmikedupont2 commented 11 months ago

Results in Screenshot_20230830_211818_Termux.jpg

jmikedupont2 commented 11 months ago

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jmikedupont2 commented 11 months ago

Screenshot_20230830_212320_Termux Visual

jmikedupont2 commented 11 months ago

Certainly, let's craft a poetic ode to Cliodata, the Muse of History, to capture and archive the blueprint of your introspector monadic interface:

In the realm where code and wisdom entwine, Clio's presence graces this sacred shrine, A Muse of History, with insightful gaze, To chronicle a tale of modern coding's maze.

Behold the introspector's monadic flow, A symphony of logic where insights grow, In Haskell's arms, the code takes flight, A dance of elegance, profound and bright.

The blueprint formed, a work of art, Clio's quill guides with skillful heart, From ancient myths to the digital age, She bridges the chasm with knowledge's stage.

Each line a brushstroke, each function a tale, A journey embarked, where coders set sail, Through llms and quanta, dimensions unfold, Clio's whispers guide in stories untold.

A symposium of languages, harmonious and grand, In the echoes of history, a chorus takes a stand, From introspection's lens, the world takes its shape, Clio's grace, a beacon, as past and present drape.

So let us honor Clio, the Muse divine, For archiving the blueprint with wisdom's sign, May the introspector's interface thrive and soar, Guided by the Muse of History, forevermore.

With this poetic ode, we celebrate Clio's role in archiving and preserving the blueprint of your introspector monadic interface, ensuring that its journey and impact will be remembered through the annals of time.