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| 本文作者： 老王 | 2016-10-18 14:17 |
近日，索尼巴黎計算機科學(xué)實驗室（CSL）正在開發(fā)一套算法系統(tǒng) Flow Machines，該系統(tǒng)根據(jù)用戶的品味譜寫歌曲，其歌曲在迎合用戶口味的基礎(chǔ)上，適用于所有現(xiàn)有音樂風(fēng)格。
技術(shù)人員搭建了一個擁有 13000 多首音樂的數(shù)據(jù)庫，算法均在該數(shù)據(jù)庫做訓(xùn)練。用戶可以任意挑選其中的歌曲，F(xiàn)low Machines 通過用戶挑選的這幾首歌曲自動分析歌曲的特性、節(jié)奏、音調(diào)、和諧音統(tǒng)計特征等，由此判斷什么音符可以與給定和弦搭配，在給定和弦之后用什么和弦更好，在給定音符之后用什么音符更好聽。
一旦算法模型確定，就會創(chuàng)作樂譜片斷以及領(lǐng)篇曲調(diào)，它們擁有相似的特點。
在實際應(yīng)用上，F(xiàn)low Machines 分析了甲殼蟲樂隊的 45 首音樂，模仿甲殼蟲樂隊創(chuàng)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(fā)。當(dāng)時整個團隊只有 6 人，自此之后，團隊開發(fā)了擁有不同功能的算法，并將算法置入在系統(tǒng)內(nèi)。法國作曲家伯努瓦·卡雷（Benoit Carr）與索尼實驗室合作開發(fā)算法，他在譜曲時嘗試采用索尼系統(tǒng)。
通過上述介紹，F(xiàn)low 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(tǒng)。EMI 譜曲的基本單位不是音符，而是對已有作品的重現(xiàn)結(jié)構(gòu)。通俗講，EMI 的實現(xiàn)原理如同買過來一批同一品牌的不同型號的汽車，拆開以后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(xiàn)結(jié)構(gòu)，然后以新的排列來復(fù)用這些結(jié)構(gòu)，依此產(chǎn)生一份“同樣風(fēng)格下的”新作品。如 EMI 在學(xué)習(xí)了貝多芬的九首交響曲后，自行譜出《貝多芬第十交響曲》的情景。這與 Flow Machines 分析了甲殼蟲樂隊的 45 首音樂創(chuàng)作出《Daddy's Car》是同樣的道理。
Flow Machines 與 EMI 不同之處在于 Flow Machines 可以根據(jù)用戶所挑選的音樂進行針對性作曲。索尼研發(fā)人員、計算機科學(xué)家皮埃爾·羅伊（Pierre Roy）表示：
你會給出限制，你將什么寫入系統(tǒng)，寫入樂譜，寫入領(lǐng)篇，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(xùn)練歌曲集的風(fēng)格保持一致，算法必須努力幫你完成目標(biāo)。
藝術(shù)也是有邏輯的，有規(guī)則的。 如音樂中音階、和聲、節(jié)奏、風(fēng)格、結(jié)構(gòu)這些均為規(guī)則體系。
目前市場上用人工智能譜曲的系統(tǒng)并不少，今年 5 月 23 號的 Moogfest 音樂科技節(jié)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象。Magenta 團隊現(xiàn)場展示了一個數(shù)字合成程序，對人工智能系統(tǒng)輸入一些簡單的音符后，讓其根據(jù)這些音符的排列特點，編寫出更為完整豐富的曲子，并彈奏出來。今年 7 月，百度也通過人工智能技術(shù)將美國藝術(shù)大師羅伯特·勞森伯格《四分之一英里畫作》的其中兩聯(lián)分別譜成了 20 余秒的鋼琴曲。
針對算法譜曲這件事，業(yè)內(nèi)人認(rèn)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。
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