谷歌的AI钢琴精灵可帮人们即兴创作

机器学习在艺术和音乐方面实现了一些辉煌的成就。最新的例子来自谷歌的创意研究团队Magenta的AI钢琴精灵,只需用八个按钮就可以让你在钢琴上流利地即兴创作。

机器学习在艺术和音乐方面实现了一些辉煌的成就。最新的例子来自谷歌的创意研究团队Magenta的AI钢琴精灵,只需用八个按钮就可以让你在钢琴上流利地即兴创作。

钢琴精灵背后的团队受到了吉他英雄的启发,简化了演奏乐器的方式。他们不希望用户只是点击预先写好的曲谱,而是要在弹奏中制作旋律片段。为了实现这一目标,他们在一个庞大的古典钢琴音乐数据集上训练了一个人工智能程序,教它预测相互跟随的音符,就像手机的预测文本功能猜测你接下来会写什么一样。

“我想给那些不懂游戏的人设计一种工具,让他们可以用自己自由的意图制作音乐,”Google Magenta实习生Chris Donahue和创造钢琴精灵的三人组合告诉The Verge。

Donahue解释说,很多人工智能音乐项目都会从单个起始音符或和弦中产生完整的旋律。钢琴精灵的不同之处在于它的即兴创作,让用户有更强的控制感。这是一个技术挑战,可以最大限度地减少延迟,使每个音符立即可以播放,也为玩家创造了一种独特的感觉,Donahue说。

“这就是非常棒的体验,偶尔会让你觉得它有点像是在阅读你的思想并发挥你想要的确切音符,”他说。“其他时候,它又会完全违背你,但仍然会做一些合理的事情。”

Donahue说,这就是钢琴精灵的原因,因为虽然你能想要你想要的东西,但你得到的并不总是你所要求的。

Piano Genie 的机器学习方面是由一些常见的AI元素构建的。主要组件是循环神经网络,这是一种特别擅长学习模拟顺序数据的程序,如书写和音乐。这个神经网络用来自国际比赛的钢琴音乐数据集。这个数据特别有用,因为比赛以文件格式记录所有表演,,不仅保留音符,还保留速度(转换为音色和音量)。

这是用于建立钢琴音符相互跟随的预测模型的主要训练数据。这也意味着Genie产生的音符坚持某些键和音阶。Donahue补充说,数据也很有用。

Genie团队,其中还包括谷歌的Ian Simon和DeepMind的Sander Dieleman,还必须设计一对编码器,可以使这种输出适合他们的吉他英雄式控制器。换句话说,他们不得不将88个音符(钢琴上的标准键数)缩小为八个按钮。这个过程的最后一部分是把这一切都挂到了一个自我弹奏的钢琴上。

Donahue说像Piano Genie这样的节目表明人工智能可以增强人类的创造力。它将人类变成了各种各样的机器人,将我们应该播放音符的本能知识与计算机的音符预测能力相结合。

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