close
当前位置: SmartTimes > 硬科技 > 新闻 >

人工智能如何引领音乐技术的未来

“我们倾向于认为技术进步正在摧毁过去的发展,但这通常不会发生。这可能会导致一种不同的音乐制作方式。”
– 前Pulp主持人,独奏艺术家,作家和广播员Jarvis Cocker


贾维斯·科克(Jarvis Cocker)将于1月30日(星期三)在科学馆举行“ 音乐中的未来技术”研讨会。
近年来,音乐技术的发展趋向于渐进式变化,迭代了声音合成和优化工具(例如音序器和效果插件)的现有方法。在某些方面,该行业几乎占据了一个相互矛盾的空间,吸收了通常可以用来更好地运行70年代和80年代复古齿轮的仿真能力的所有CPU能力。诸如Korg,Roland和Behringer等公司最近宣布了价格极具竞争力的Crave(150英镑的半模块化模拟合成器),他们通过向后看来推动其业务发展。
人工智能和机器学习的颠覆性技术进入了这种混合。可以使用这些来令人信服地模拟一个成就卓著的表演者或作曲家的创作过程吗?
在2017年5月的未来棋峰会上,AI AlphaGo现在以出人意料的方式向人类对手展示了如此出乎意料的举动,震惊了游戏玩家,并重新评估了游戏方式。科学博物馆“音乐中的未来技术”小组的Sam Potter描述了此事件的影响。

“这一举动是如此奇特,独特,离奇且富有创造力,以至于它开启了游戏的全新篇章,并开启了我们对游戏方式的理解。”

神经网络能够重新定义可能性并超越传统期望,但是增强型学习方法的本质意味着它一定是不透明的。导致结果的过程本质上是模糊的和不可预测的。

Google DeepMind的  Wavenet开始,已经进行了各种尝试来利用声音和音乐领域中机器学习的潜力。创造令人信服的语音与不可思议的山谷现象在听觉上是等价的,因为它既需要语音表达方式的逼真的综合模型,也需要语调–声音的表现方式。对上下文相关的变形进行编码是一个巨大的挑战。由于我们对合成词的速度,音调或一般传递的不精确性敏感,因此我们经常被警告。Wavenet和Microsoft的神经网络驱动的语音生成 演示程序使用了在真实人类语音上经过训练的算法,该算法使合成模型能够创建令人信服的性能,超越了传统的语音合成方法。

Google的Nsynth
从Wavenet开始,谷歌的Magenta团队使用了GPU加速的机器学习库Tensorflow来尝试构建合成器。NSynth(神经合成器)分析成对的现有声音,以构建一种新的乐器,该乐器与之相关但与父母明显不同。编码器阶段着眼于源仪器的质量和特性,以及它们的时间特性,以产生难以使用传统合成方法手动创建的结果。
在1990年代,SSEYO的Koan软件在Brian Eno制作其基于软盘的专辑“ Generative Music 1 ” 时广为人知。这是一个早期的例子电脑辅助创作者可以自由选择创作,选择,编辑,整理和扩大该计划所提出的想法片段的构图。Koan纯粹是算法算法,依靠近似于有限范围常见音乐形式的单个手工生成器,而Amper Music和IBM的Watson Beat可以通过分析实际音乐短语和表演的“语法”来生成音乐,这要归功于处理能力落后于诸如Magenta之类的机器学习工具。这样创建的音乐,即使尚未完全令人信服,也将更接近于图灵测试的音乐效果。

“人工智能制作我们喜欢的有效音乐的想法布赖恩·埃诺(Brian Eno)估计大约需要六到七年的时间” – Sam Potter ,音乐家和作家


生物生成表,《无人的天空》。
程序中会生成No Man's Sky中的所有生物,并且每个生物都需要真实的声音来陪伴它们。
最大的潜力可能在于机器学习的性能方面。在“ 无人的天空 ”游戏中,我们使用了物理建模的声道来创建程序生成的生物的声音。但是,要听起来完全令人信服,就需要执行合成器,类似于演奏乐器。使用算法方法来驱动性能,例如Perlin噪声,无法很好地转换为基于时间的音频域,从而使这些生物听起来像机器人一样,呆滞。我们使用基于MIDI的性能捕获短语库来驱动人声的解决方案足够有效,但是要具有通过基于各种来源材料的训练过程来学习然后推断出不同情绪状态的能力,是一个更可取的方案。
这些技术正在影响的不仅仅是声音产生或音乐表演领域。母带制作是音乐分发之前的最后一个混音阶段,在该曲目中,将应用一系列DSP效果,例如压缩和EQ,以使音乐达到最终效果。音乐制作和发行公司LANDR等企业使用机器学习来使艺术家选择一种制作风格,以使其与正在处理的音乐的风格最匹配,这些风格是根据围绕现有材料的培训过程而得出的。
机器学习在音频制作中的用途令人印象深刻,从创建新声音,提出类似人的表演到最终准备。这些工具的共同点是能够增强创意过程而不是取代创意过程,以提供新的机会,同时始终依靠艺术家来制定自己的创意决定。

(责任编辑:ioter)

用户喜欢...

人工智能,物联网融合打造新技术超级大国:物联网

当人们听到人工智能(AI)和物联网(IoT)这两个术语时,大多数人会想到像科幻小说专营权中描绘的那样,未来世界的现代发展。在第四次工业革命中,许多预言现在正在实现,而第四次工业...


埃隆·马斯克警告马云关于超级智能人工智能:“著名的临终遗言”

超级聪明的人工智能会超过人类吗?根据埃隆马斯克的说法,这是有可能的。 SpaceX和Tesla背后的科技企业家与阿里巴巴集团的联合创始人马云展开了辩论,据估计 中国首富 在周四于上海举行的...


人工智能架构必须改变

使用现有架构解决机器学习和人工智能问题变得不切实际。AI消耗的总能量正在显着增加,CPU和GPU越来越像是错误的工作工具。 几位圆桌会议得出结论,在没有传统IP的情况下,进行重大变更的...


人工智能,认知现实和量子未来-IBM认知解决方案负责人解释

在最近的Dreamforce会议上,最有趣的会议之一是与IBM首席执行官Ginni Rometty的炉边聊天,长达一个小时的讨论涵盖了很多领域。在各种方面,人们都对AI提出了一些令人信服的观点,既有关于AI的潜...


智能农业:物联网,机器人技术和人工智能如何解决本世纪最大的问题之一

目前,世界人口约为76亿,预计到2100年将达到112亿。因此,我们将需要一个能够容纳另外36亿人口的粮食生产和分配系统,理想情况下,这将消耗很少的额外土地,而剩下的土地却很小。为了维...


将引起革命的“超级智能电脑”新技术

Van Der Made 表示,我们现在需要不断购买应用程序让智能手机更加“聪明”,而全新的超级智能电脑、机器和移动设备不需要我们的帮助就能越来越“聪明”。...