谷歌人工智能新玩具: 可以产生听起来不错的钢琴旋律的音乐变换器

evan
特邀作者
文章摘要: 音乐变换器不仅能够更多地分辨音乐的特征,而且能够分析出与预设乐曲不同的音乐

谷歌一直在开发关于能够自主创作歌曲的AI机器人,我们知道由于创作音乐结构的复杂程度很高,普通人都无法完成这个工作,要使用机器算法实现制作时间较长的音乐是人工智能的一个巨大挑战。

但是最近谷歌在这个领域取得了一些令人印象深刻的进展。Google探索机器学习作为创作过程中的工具的角色项目的开发人员介绍了一款名为Musical Transformer的模型,这种基于自我关注的序列模型,在需要保持长时间一致性的任务中获得了稳定的测试结果,该机器学习模型能够识别重复并连贯的曲调,这个结果表明该模型也可能适合音乐建模。

音乐的种类很多,大多数歌曲都包含多个主题,短语和重复的曲调,计算机网络很难分辨这些。虽然以前的工作是设法引导机器算法对一些由人类创作的现有作品进行测试,但这种方式过度依赖于定时器,使其不适合追踪时间过长且重复出现的曲调。

而 Music Transformer 是根据这个问题开发的“基于注意力”的神经网络,可直接创建“富有表现力”的表演而无需预先设置固定内容。

通过使用针对乐曲的表现形式和称为相对关注的技术,音乐变换器不仅能够更多地分辨音乐的特征,而且能够分析出与预设乐曲不同的音乐,另外使用低密度的内存,使其能够生成更长时间的音乐序列。

在测试中,使用肖邦的Black Key Etude进行测试时,Music Transformer制作了一首风格一致的歌曲,其中包含来自该主题的多个短语。

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