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【我們為什麼挑選這篇文章】人工智慧在工作上的運用越來越廣泛,其中,在音樂上的運用也越來越多元,音樂公司EMI跟SONY都各自開發出由人工智慧協助作曲的系統。以後要製造出洗腦歌是否會因此變得更容易?(責任編輯:黃筱雯)

近日,索尼巴黎計算機科學實驗室(CSL)正在開發一套演算法系統 Flow Machines,該系統根據用戶的品味譜寫歌曲,其歌曲在迎合用戶口味的基礎上,適用於所有現有音樂風格。

技術人員搭建了一個擁有 13000 多首音樂的數據庫,演算法均在該數據庫做訓練。用戶可以任意挑選其中的歌曲,Flow Machines 通過用戶挑選的這幾首歌曲自動分析歌曲的特性、節奏、音調、和諧音統計特征等,由此判斷什麼音符可以與給定和弦搭配,在給定和弦之後用什麼和弦更好,在給定音符之後用什麼音符更好聽。

一旦算法模型確定,就會創作樂譜片斷以及領篇曲調,它們擁有相似的特點。

在實際應用上,Flow Machines 分析了披頭四的 45 首音樂,模仿披頭四創作了一首名為《Daddy’s Car》的音樂。

早在 2012 年,索尼實驗室就已著手 Flow Machines 的研發。當時整個團隊只有 6 人,自此之後,團隊開發了擁有不同功能的算法,並將算法置入在系統內。法國作曲家伯努瓦·卡雷(Benoit Carr)與索尼實驗室合作開發算法,他在譜曲時嘗試采用索尼系統。

通過上述介紹,Flow Machines 的算法體系與 EMI 相似,EMI 是目前較為先進的人工智能音樂作曲系統。EMI 譜曲的基本單位不是音符,而是對已有作品的重現結構。通俗講,EMI 的實現原理如同買過來一批同一品牌的不同型號的汽車,拆開以後把零件重新組裝乘一輛「新車」。

EMI 中的核心算法為「重組音樂 (recombinant music)」原理:從一名作曲家的作品中識別出不同類型的重現結構,然後以新的排列來復用這些結構,依此產生一份「同樣風格下的」新作品。如 EMI 在學習了貝多芬的九首交響曲後,自行譜出《貝多芬第十交響曲》的情景。這與 Flow Machines 分析了披頭四的 45 首音樂創作出《Daddy’s Car》是同樣的道理。

你負責選歌,索尼負責用 AI 譜出風格相似的曲子

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Flow Machines 與 EMI 不同之處在於 Flow Machines 可以根據用戶所挑選的音樂進行針對性作曲。索尼研發人員、計算機科學家皮埃爾·羅伊(Pierre Roy)表示:

你會給出限制,你將什麼寫入系統,寫入樂譜,寫入領篇,演算法就是要處理類似的事情;如果你想要某種音樂,想生成某種音樂,它們既要匹配你譜寫的音樂,又要與訓練歌曲集的風格保持一致,演算法必須努力幫你完成目標。

藝術也是有邏輯的,有規則的。 如音樂中音階、和聲、節奏、風格、結構這些均為規則體系。

目前市場上用人工智能譜曲的系統並不少,今年 5 月 23 號的 Moogfest 音樂科技節上,Google Magenta 的科研人員 Douglas Eck 宣布人工智能作曲能力為第一個研究對像。Magenta 團隊現場展示了一個數字合成程序,對人工智能系統輸入一些簡單的音符後,讓其根據這些音符的排列特點,編寫出更為完整豐富的曲子,並彈奏出來。今年 7 月,百度也通過人工智能技術將美國藝術大師羅伯特·勞森伯格《四分之一英裡畫作》的其中兩聯分別譜成了 20 餘秒的鋼琴曲。

針對算法譜曲這件事,業內人認為:讓人工智能譜曲難的不是譜曲本身,難的是如何告訴人工智能,你的審美觀。

(本文經合作夥伴雷鋒網授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為〈你負責選歌,索尼負責用 AI 譜出風格相似的曲子〉。)