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Bretan使用更慢的基本旋律时,Shimon创作了完全不同_幸运28网站大全

发布时间:2020-11-07    来源:幸运28网站大全58582

本文摘要:Bretan使用更慢的基本旋律时,Shimon创作了完全不同的音乐,风格更加流畅。

人类

Bretan使用更慢的基本旋律时,Shimon创作了完全不同的音乐,风格更加流畅。Shimon的第二首原创音乐问世了。Shimon应该认为,将不同的音乐单位机械地融合在一起,或者不用于任何休闲音乐生成器,而是利用深度神经网络作曲,这是Shimon的特别之处。

事实上,Shimon作曲的所有音乐都是机器学习的成果。总结和弦和和弦,像人类一样从大国到达,关注音乐的整体结构,而不是思考一段乐谱,可以机械地拼凑下一段内容。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、音乐)布雷坦称之为“高级音乐语义学”。

目前,Shimon的音乐已经超过了“用谎言扰乱真相”的境界,因此我们已经分不清它来自机器人的手。Weinberg将Shimon的音乐描述为“优雅、有趣、独特”,我们赞成他的评价。也就是说,其音乐的完整性、韧性和自然度很低,同时又很独特。

为了更好地了解细节,我们通过电子邮件开始与Bretan和Weinberg交流:IEEE Spectrum:之前上传了Shimon的播放视频。所以特别选择了上传Shimon的优秀作品。有点自卑的作品没有上传吗?Gil Weinberg:视频中的音乐是Shimon用深度自学创作的前两首歌,我们没有特别自由选择。

这两首歌是Shimon自学的成果,自学的内容使您能够享受特定的数据库。可以想象,如果让我们自学其他基本旋律,Shimon作曲的歌曲将不会有明显的不同。Thomas A . Edison)IEEE Spectrum:如果让Shimon只自学一种类型的音乐(例如古典音乐,甚至某些作曲家或类型的古典音乐),Shimon创作的音乐是不是要有辨识度?那么能到达什么程度呢?Weinberg:Shimon的音乐与训练内容密切相关。因此,如果训练只吸收作曲家(或特定音乐类型)的作品,就能创造出与作曲家(或这种音乐类型)完全匹配的音乐风格。

人类

但是影响该作品的另一个最重要的参数是,Shimon的音乐提供了基本的音乐参数,使其形成自己的风格。IEEE Spectrum:为什么训练Shimon同时吸收音乐宗旨、重复乐团、小乐曲及其他基本音乐元素和原始乐曲?如何将这微观和宏观两者融合在一起?Mason Bretan:我们想让神经网络自学最重要的结构概念。

我们用自学写故事,首先要解读单词、句子、段落等结构概念。音乐创作也是如此。

我们需要破解乐池、重复乐团、小乐区、乐章等结构概念。我们希望Shimon自学这些音乐概念,但我们不是直截了当地对他说“这是音乐宗旨,这是原始音乐,这是小乐章”,而是动态地训练神经网络,需要新的排列组合基本音乐单位,并在前面一个或多个小节的基础上预测下一小节的内容。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视电视剧),音乐)IEEE Spectrum:你能详细说明一下Shimon制作原创音乐的过程吗?Bretan:首先,要自学音乐片段,例如被称为“神经映射”的单一或多节奏。

自学

这是最重要的一步。在语言习得中,你可能听说过单词向量(word2ve或word to vector)。

什么是单词向量?通俗地说,就是让神经网络自学单词概念(例如,传达“好”、“好”、“无聊”、“帅气”等完全相同的意思的单词)。音乐创作也有类似的过程,神经网络必须自学音乐片段,知道装载这些片段的载体。第二阶段,要自学音乐片段的排序方法,并做出预测。我们需要训练神经网络,在几个音乐小节的基础上预测下一个小节。

显然,这与一般的机器人增强自学是不可同日而语的。一般来说,机器人自学一系列分离的动作来解决问题。但Shimon的自学方式仍在继续,持续预测排序方法,仍处于参数修订状态。

例如,如果得出数组组合“1,2,1,2,1,1,2,1”,让Shimon预测数字“2”,那么在教育过程中,预测结果从“2”变大,修正参数的缘故,只要开始训练,Shimon就会处于预测状态。就这样继续下去,在最后一首歌之后完成了。IEEE Spectrum:Shimon有自己的创作风格吗?它创作的音乐和人类创作的音乐有什么不同?Weinberg:机器人音乐创作的基本原则是将人类喜欢的音乐(使用机器听力和机器学习)与新的音乐演奏和思考方式(使用人类不使用的算法)融合在一起。

深度自学结构的目的是猎杀人类使用的音乐概念和模式。我们可以在原来的算法上重新进行基于机器的数学排序,以后可以分解神奇的音乐。

音乐

所以Shimon的音乐被告知“优雅,有趣,独特”。IEEE Spectrum:除了音乐创作之外,这种自学和即兴创作技术还有其他实际应用吗?Weinberg:用于宽短时间内存(LSTM)网络和单位自由选择方法。这两种方法类似于“即兴创作”,可以应用于语言建模和语言分解领域。

IEEE Spectrum:那么,你们下一步的计划是什么?Weinberg:现在我们计划进行深度自学,让机器人自学人类的音乐表演。在某种程度上,这是自学标记法。

这样一来,机器人不仅可以自学音乐符号,还可以通过控制微计时、粘合、声调等参数来控制音乐的演奏方式,因此,其创作的音乐会更加丰富和令人印象深刻。Bretan:接下来,我的焦点将转移到机器人和人类的差异上。Shimon有四只胳膊,比起两只胳膊、十个手指的人类,它的音乐有什么不同?四肢手臂对音乐创作有什么影响?这个问题我们还需要研究Via: IEEE Spectrum著作权文章,发布许可禁令。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。


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