谷歌开发了一款人工智能小程序 能用AI一键生成音乐
随着人工智能技术的发展， ai 不仅能识别图片、动作、声音，在作曲、绘画等方面，也取得了不俗的成绩。此前，谷歌开发了一款人工智能小程序——猜画小歌，用户根据提示进行绘画，然后该小程序会在限定时间内对这幅涂鸦进行识别。这款小程序激起了用户创作的热情，因此很多人都成为了灵魂画手。
最近， ai 技术从绘画领域拓展到了音乐领域，有了谷歌与著名钢琴大师郎朗的一次亲密合作。这次与ai duet的合奏，也是郎朗的第一次尝试，合奏结束后他感叹说，这是一种从未有过的奇妙体验。
ai作曲并不稀奇，学术界这个领域叫algorithmic composition（算法作曲），ai会搭建一个体现它对音乐理解的数学模型，接着用模型创作出完全原创的曲子。
近日，openai发布了一个最新项目musenet，一个新的在线工具，它使用ai生成多达10种不同乐器的歌曲。不仅如此，它还可以制作多达15种不同风格的音乐，模仿莫扎特等古典作曲家，lady gaga等当代艺术家，或者蓝草甚至电子游戏音乐等类型。
依靠深度神经网络
openai的musenet是一个新的在线工具，也是一个深度神经网络，可以用10种不同的乐器生成4分钟的音乐作品，并且可以将莫扎特的风格与甲壳虫乐队结合起来。
musenet没有根据我们对音乐的理解进行明确编程，而是通过学习预测数十万个midi文件中的下一个标记来发现和声、节奏和风格的模式。musenet使用与gpt－2相同的通用无监督技术，gpt－2是一种大型变压器模型，经过训练可预测序列中的下一个标记，无论是音频还是文本。
该项目背后的研究人员表示，该系统能够长时间关注音乐，这意味着它能够理解歌曲旋律的广泛背景。利用该数据，这个系统的任务是预测序列中的下一个音符。
智能预测下个音符
它的数据有许多不同来源，classicalarchives和bitmidi为这个项目捐赠了大量的midi文件，并且还有maestro数据集，包括爵士，流行，非洲，印度和阿拉伯风格。
变换器在有序数据上进行训练：给定一组音符，然后要求它预测下个音符。首先，用一种弦乐方法，将每次听到的音符组合视为单独的“和弦”，并为每个和弦分配一个标记。其次，尝试通过仅关注音符的开头来缩小音乐模式，并尝试使用字节对编码方案进一步压缩音乐模式。
还有两种标记时间的不同方法：根据片段节奏缩放的指令，使指令代表音乐节拍或节拍的一小部分，或标记以秒为单位的绝对时间的令牌。他们采用了一种结合了表现力和简洁性的编码：将音高，音量和乐器信息组合成一个标记。
人工智能音乐伴奏
早在2018年11月26日19：30，在中央音乐学院教学楼201演奏厅上演了一场特殊的音乐会，中央音乐学院的12位不同专业的优秀独奏家与ai人工智能“信息学爱乐乐团”联袂演出了12首多种体裁风格的中外作品。一人一机完美演绎中外作品，演出取得空前反响。
这是人工智能音乐伴奏系统在中国首次亮相，这次演出是中央音乐学院与美国印第安纳大学信息计算与工程学院联合成立“信息学爱乐乐团”实验室后的重要成果。除小提琴、长号、双簧管、萨克斯等传统西洋乐器外，演出还加入了人工智能协奏的中国乐曲《长城随想曲》。
虽然机器的艺术感知能力尚与人类有不小差距，但从发展趋势看，人工智能在艺术领域的自主创作水平将不断提高。不久前中央音乐学院公布招收音乐ai方向博士生，也预示着未来新的发展方向。
人与音乐的交融
2018年，美国女歌手taryn southern发布了世界第一张由ai作曲的专辑，首发歌曲《break free》不仅完全听不出来是由ai参与制作的，而且其水平不输音乐人；2016年，索尼的研究人员开的“deepbach”已经能够创作出与巴赫风格高度相近的作品，这说明，目前人工智能创作音乐不仅可以进行复杂的音乐创作工作，还能达到顶尖水平。
现在，这项技术不仅仅被歌手使用，普通用户也可以制作属于自己的人工智能音乐。当你为musenet提供一小段音乐，它最开始会非常紧密地遵循这种风格。然而，随着音乐的继续，人工智能的预测逐渐从原作中逐渐转向。
在简单模式中，你可以听到预先生成的随机样本，或者选择一个作曲家或风格，一个著名作品，并开始生成音乐。这样你利用此模型创建的各种的音乐风格。在高级模式下，你可以直接与模型交互。这项技术的完成需要更长的时间，但完成后你将拥有一个独一无二的全新作品。
正如silverstein所说“两者最终会形成一种相互协作的关系。当人类想要共同创造艺术时，协作的过程至关重要。人工智能和技术工具经常被运用到创作过程中，但本质上还是由人类主导。当人们运用更实用的方式创造内容或音乐时，产品最终的价值会远远超过艺术创造过程。“
对于普通人来说，我们为他们提供了将想法变为现实的方法。对于音乐家来说，我们为他们提供了一种‘超能力‘，让他们在所擅长的领域可以更加淋漓尽致地发挥。
保罗·梅森提出“音乐ai将从创造我们想不到的音乐开始，但它也可能创造出我们无法理解的音乐”。这一言论值得人们的深思与谈论，究竟ai音乐有没有可能彻底取代作曲家的创作成为人们生活中必不可少的一部分。
与其说它是一种可怕的新奇事物，不如说它是一个更好的风口与机会，它更可能是一个协助音乐人提升效率的工具，未来会帮助更多制作人用来创作。
在版权正规化的当下，当下的音乐产出满足不了市场对优质音乐的需求。而ai创作可以补齐这方面的短板，为歌手、艺人、音乐人、民间音乐创作爱好者提供更多ai作曲。
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近日，openai发布了一个最新项目musenet，一个新的在线工具，它使用ai生成多达10种不同乐器的歌曲。不仅如此，它还可以制作多达15种不同风格的音乐，模仿莫扎特等古典作曲家，lady gaga等当代艺术家，或者蓝草甚至电子游戏音乐等类型。
依靠深度神经网络
openai的musenet是一个新的在线工具，也是一个深度神经网络，可以用10种不同的乐器生成4分钟的音乐作品，并且可以将莫扎特的风格与甲壳虫乐队结合起来。
musenet没有根据我们对音乐的理解进行明确编程，而是通过学习预测数十万个midi文件中的下一个标记来发现和声、节奏和风格的模式。musenet使用与gpt－2相同的通用无监督技术，gpt－2是一种大型变压器模型，经过训练可预测序列中的下一个标记，无论是音频还是文本。
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还有两种标记时间的不同方法：根据片段节奏缩放的指令，使指令代表音乐节拍或节拍的一小部分，或标记以秒为单位的绝对时间的令牌。他们采用了一种结合了表现力和简洁性的编码：将音高，音量和乐器信息组合成一个标记。
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早在2018年11月26日19：30，在中央音乐学院教学楼201演奏厅上演了一场特殊的音乐会，中央音乐学院的12位不同专业的优秀独奏家与ai人工智能“信息学爱乐乐团”联袂演出了12首多种体裁风格的中外作品。一人一机完美演绎中外作品，演出取得空前反响。
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