来自 热门技术 2018-10-05 08:23 的文章

人工智能是怎么创作音乐的?

导读:最开始,大卫 柯普并没有打算让任何人抓狂。早在1980年,这位作曲家就开始设想一种可以帮助他解决创作障碍的工具:这种机器能够捕捉他脑海中所有声音和零散的思路,找到这中间的相

最开始,大卫 柯普并没有打算让任何人抓狂。早在1980年,这位作曲家就开始设想一种可以帮助他解决创作障碍的工具:这种机器能够捕捉他脑海中所有声音和零散的思路,找到这中间的相似点,并借此创作出一曲完整的音乐。因此,他就造了一个。

经过6年的实验,他终于写出了他的计算机作曲程序:人工智能音乐作曲系统(EMI,Experiments in Musical Intelligence)。EMI的工作原理是模式匹配,它将音乐片段分割成更小的片段并进行分析,找出相似的声音并进行分类。柯普的本意是想将这种分析标准应用到自己的作品中,形成自己的音乐风格,但是他发现,这个程序用在其他作曲家的作品中也有很好的效果。找一个作曲家,比如巴赫,选其足够多的作品放进EMI中运行,EMI可以很好地分析运算出巴赫音乐的特点,并写出巴赫风格的音乐,而普通听众可能根本分辨不出。

在斯坦福大学1997年举办的一场讲座中,俄勒冈大学教授威妮弗雷德 克纳给听众们弹奏了三首钢琴曲,一首是巴赫的作品,一首是EMI模仿巴赫风格创作的作品,另一首是威妮弗雷德丈夫史蒂夫 拉森(也是俄勒冈大学教授)创作的,然后让观众们猜一下这三首曲子分别是谁创作的,人们大多把拉森的作品猜成了计算机作品,而把EMI的作品猜成了巴赫的作品。拉森感到极为震惊,跟《纽约时报》记者说道: 巴赫是我最喜欢的作曲家之一 观众们能被计算机程序欺骗,着实让我感到惊讶。

他不是唯一一个这么说的人:柯普告诉Gizmodo(美国知名科技博客),听众们都不喜欢让他们去猜哪个是哪个,因为他们会猜错。此外,批评家还认为EMI的作品听起来没有 灵魂 。

柯普被认为是鼎盛集团AI作曲教父,而且他对AI作曲的未来充满信心,正确的算法将有助于解锁人类无法完成的歌曲创作新表达。之前几年,教AI像人类一样创作音乐一直是学术工作,主要关注的是古典音乐。而现在,索尼和谷歌等科技公司的研究人员开始思考:人工智能是否可以写流行歌曲?我们该如何训练它们,最后的作品是否和已经广为流传的那些作品一样好?或者更好?他们的努力让我们不禁要问:人工智能是不是音乐的最新 灵魂 粉碎技术,让音乐家们摆脱音乐技巧的束缚?又或者这是不是一种新的乐器 它存在于你的电脑里,可能比你更了解你想要的东西,并且能最终提升音乐家创造出真正伟大东西的机会?

柯普写了一个名叫Emily Howell的程序(以EMI和他父亲的名字命名),它可以用全新的风格作曲,而不是简单地模仿其他作曲家。当Emily Howell每写出一种新的音乐时,柯普就可以告诉程序他是否喜欢。他告诉Gizmodo,根据他的喜好,这个程序的变化幅度很小,但这个程序仍然有一些随机性。换句话说,它能更好地将合成的音乐转变成他想要的东西,但是有一些你已经排除掉的东西可能还会 悄悄潜入 。

使用几周后,你就会对这个程序非常熟悉, 柯普说, 我经常感觉自己在编曲过程中与一个人交谈,这可能听起来很奇怪。

2017年9月,巴黎-索尼计算机科学实验室的研究人员在法国音乐人波瓦纳 卡雷的帮助下,发行了两首在AI帮助下写的歌曲:一首是披头士风格的《Daddy s Car》,另一首是混搭了几位美国作曲家像艾灵顿公爵和乔治 格什温作曲风格的《The Ballad of Mr Shadow》。为了这些工作,该团队使用了Flow Machine,这是一种帮助指导词曲作者创作的工具,能激发他们的创意,但不是让AI为他们做所有的工作。

我的目标一直是要把一些大胆冒险的东西放回歌曲创作中。 弗朗索瓦 帕切特(领导索尼计算机科学实验室Flow Machine开发工作)在今年1月Gizmodo对他的一次视频采访上说, 我的印象是,在20世纪60至80年代,节奏、和声和旋律等方面的东西更有趣。 尽管他承认这可能会让他看上去像个史前动物。

目前还不清楚观众是否对AI帮助下创作出的音乐有很大兴趣,尽管也没有什么东西能阻止它们的存在。发行AI音乐专辑的音乐创作者中最著名的是凯莎,她的音乐已经在Spotify上累计播放了180万次。

当我们预测AI音乐的未来时,也会发现美国以外的市场。今年2月,这家总部位于伦敦的公司Jukedeck推出了基于AI的在线音乐工具(这些工具可以帮助创作简短的原创音乐,其主要受众是视频制作者和电子游戏设计师),他们与韩国音乐公司Enterarts合作,在首尔举办了一场演唱会。由一些韩流明星演唱表演(比如SPICA女团的金宝亨以及High Teen女团),但演唱会的歌曲都是由Jukedeck的AI系统创作的。根据Jukedeck创始人的说法,有200-300人参加了这次活动,几乎完全是媒体的成员。该公司计划今年再发行三张迷你专辑。如果他们这样做了,他们的工作就会被削减:第一张迷你专辑在Spotify上的播放量不到1000次。

在8年前接受《卫报》采访时,大卫 柯普说,在我们的有生之年,AI音乐将成为 我们音乐生活的主流 。然而这种情况还没有发生;上面提到的歌曲并没有能登上音乐榜前40,不像它们之前引发了许多轰动和恐慌的头条新闻一样。

当我问帕切特年轻人是否会在意是不是电脑写的歌时,他同意柯普的观点。 千禧一代不像我们二三十年前那样听音乐。如何听肯定难以描述,但事情已经发生了变化,你可以通过观察人们听音乐的方式来看待这一点, 帕切特说, 现在的音乐比以前多得多。人们习惯挑来挑去,先听10秒钟,然后很快决定他们是否喜欢。这是一种在互联网时代之前不存在的新行为。

如果年轻人以一种走马观花式的方法挑选想听的音乐,试图尽快排除那些他们不喜欢的歌曲,以更好地强化和最大化自己的听歌体验,也许AI写的歌曲可以不经意间被他们接受。

要想让AI作为音乐创作助手顺利进入音乐市场,方法之一就是把AI看作一种乐器,就像钢琴或者合成器一样。对于任何看好AI的粉丝来说,这是一种很容易接受的说法:没有人认为,在流行音乐市场,鼓手们已经被广泛使用的电子鼓淘汰出去。类似的,这样就能减轻人们对于AI作为一个抢工作的歌曲创作机器人角色的焦虑。有些人已经在争论这个问题; 当我问到AI有无可能在歌曲创作中被完全依赖,帕切特告诉我: Flow Machine只是一个工具。你不能完全依赖这个工具。否则,许多歌曲将会被认为是依赖于吉他、声码器、小号或钢琴之类的。所以你真的需要把它看成一个工具。

就其价值而言,像谷歌这样的科技公司似乎专注于 工具 部分;本月早些时候,谷歌Magenta项目团队(研究AI如何帮助提高人类的创造力)展示了一些他们称之为NSynth Super的东西,一个触摸设备基于两个不同的声音生成全新的声音(想象一下,听着一种介于喇叭和口琴之间的声音)。当我与Magenta的研究工程师杰西 恩格斯交谈时,他也把AI对词曲作者的作用与传统设备的作用进行了比较。他谈到吉他放大器最初是为了放大吉他的声音,用它们会造成吉他演奏的失真是人们能接受的结果。他说,Magenta目前的目标之一是让模型快速适应用户的一些突发奇想的创造。

如果他们能让足够多的人使用他们的工具,他们就可能会成功。

本文摘自微信号利维坦

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