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  • 1 # 馬上學人工智慧
    目前AI音樂的主要原理:

    將成千上百首曲子錄入人工神經網路,隨後該網路對這些曲子進行分析,以計算出一段音符接續另一段音符的機率以及和絃的搭配,進而合成一首風格相近的作品,最後,自動生產程式會將其轉換成音訊素材。不同風格的曲子擁有不同的網路,從民歌風到聽起來像商務會議上常出現的絢麗電子音樂的“企業風”。

    技術巨頭們也紛紛參與到人工智慧的浪潮中。

    2016年12月7日,基於人工智慧合成技術的Jukedeck MAKE面市,可以訂製專屬的歌曲。

    2016年 6月,Google Brain釋出Magenta專案,該專案旨在讓電腦合成具有衝擊力、藝術性、並且充滿驚喜的音樂,但到目前為止,投入產出比並不理想。

    2016年9月,谷歌旗下的英華人工智慧公司DeepMind釋出了一項實驗的最終結果,該公司最初進行這項實驗完全是出於興趣。

    DeepMind將鋼琴曲樣本放入WaveNet系統中以生成諸如演講類的音訊,雖然DeepMind並未披露該系統是如何運作合成音樂的,但該系統利用初始音訊所合成的一段10秒鐘的爵士樂頗為前衛。IBM也成立了一個名為“Watson Beat”的研究專案,音樂家可以透過它來改變自己的曲風,使歌曲聽起來具有中東風格或者“幽靈風”。

    未來:是助手還是革命者?

    人類對於新生事物的出現與發展往往也伴隨著恐懼與猜疑,即使這個新生物是由人類親手締造的。人工智慧在音樂工業的出現使音樂人在內容生產過程中得到了便利,但同時也有一些音樂人產生了對未來人工智慧從助手身份一躍成為革命者取而代之成為行業主宰的恐懼。

    人工智慧目前來說不可能威脅到音樂人,畢竟音樂不是單純的程式操作,而是一種個性化行為。

    以目前音樂人工智慧的發展階段來看,雖然初具雛形,但離取音樂人代之還有很遠的距離。索尼的FlowMachines與各類作曲人工智慧只能對特定風格音樂進行模仿,無法產生真正屬於自己的音樂;Landr雖然快速高效但在母帶處理的細節上仍然無法與專業母帶師相比,被部分網友稱為智慧“玩具”;微軟小冰雖然做到在音準和感情上人類歌手相近,但其咬字和發音仍具有濃厚的機器色彩。

    人工智慧與人類的區別在於,人工智慧只能是一種數字驗算,而人類本身牽扯到生物學、心理學、化學等等,更不用說還有情感,而電腦是無法輸入這些內容的,因此,在音樂或者可以說是藝術方面很難替代人類行為的。如同知名音樂製作人潘偉屹所說:“美圖秀秀這些一鍵P圖軟體的廣泛使用不會使那些專業修圖師失業,同理音樂類人工智慧可能在娛樂層面會有廣泛使用,但音樂產業的一些高階操作仍然需要由人來完成,這是無可替代的。”

    人類用情感鑄就的音樂“飯碗”,用二進位制計算語言思考的AI哪那麼容易搶得過,但分一杯羹,一起創造未來,還是可以的。

  • 2 # 初始值

    前不久薛之謙摔話筒力挺選手的新聞上了熱門,因其一度揭露了音樂選秀節目的黑幕,在網路上得到了廣泛的支援。而其事件的另外兩位相關人物,就是智慧AI“荷茲”和一位人類選手。

    智慧機器人譜曲唱歌,其實也並非什麼新鮮的事情,即使是在國內也不是。在16年的時候,百度人工智慧機器人就已經會作曲了,只不過還不會唱歌。這應該算是國內在智慧音樂市場的初步嘗試。

    而要說智慧音樂(唱歌)的代表,來自二次元的初音未來可謂最有發言權。從出生到進入中國市場,發展到如今其在B站、微博也有著巨大的人氣和粉絲量。

    在創造二次元方面日本的技術真的是值得我們學習,在AI音樂方面,除了比較出名的初音未來,由Yamaha公司的VOCALOID3語音合成引擎為基礎製作的全世界第一款VOCALOID中文聲庫和虛擬形象洛天依,作為新晉的二次元小萌歌手也得到了巨大的人氣支援。

    最最重要的是,它還和我最喜歡的歌手許嵩合作了一曲《深夜書店》,反正聽起來還不錯。

    近些年,隨著人工智慧和大資料技術的發展,智慧音樂也逐漸得到了重視,在國外越來越多的公司無論是興趣還是商業考量都開始逐步涉及到智慧音樂市場。而在國內,我們的智慧技術發展還沒有過多的涉及到這一塊,因為我們還有更重要的技術要去發展。

    不過,最近在國內熱點節目《明日之子》中火熱的荷茲,在爭議和看好中也得到了越來越多人的關注,坐擁十幾萬粉絲。

    智慧音樂發展到現在,只要技術在進步就一定會有更好的產品。這不,微軟小冰也在智慧音樂市場嶄露頭角。

    在第四代微軟小冰釋出會上,小冰唱了一首《隱形的翅膀》,除了個別咬字不真外,小冰人工智慧機器人唱出的歌曲已與真人聲音無異。曾經在湖南衛視的大型女子團體綜藝節目《夏日甜心》上,微軟就釋出了首支由小冰演唱的人工智慧版本節目主題曲,其MV如今已經在微博、美拍、優酷等平臺上產生了逾600萬的播放量。

    智慧語音市場也越發火熱,我們也注意到從最初的電子合成到現在的人工智慧訓練,AI唱歌的技術也越來越靠近人類,依靠大資料分析的餵養,發出來的聲音幾乎和人類沒什麼區別,而且因為分析了太多人們愛聽的歌曲特徵,其唱的歌、發出的音符都很好聽。

    以上,這些只能音樂市場的大家熟知的“人”,都是擁有足夠大人氣和流量的。

    而我說這些的原因,就是想說明:中國的智慧音樂市場還沒有得到足夠的開發,這絕對是一塊大蛋糕,顯然人群裡是有的,只是缺乏好的產品。

    但這也不能怪中國智慧AI技術的發展,畢竟,比起這些文娛的智慧技術發展,我們還有更重要的技術發展,要想在技術儲備上引領世界,光靠“戲子”是不行的。

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