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深度学习算法开始在流行音乐领域崭露头角

OpenAI发布了一个名为Jukebox的神经网络,可以生成各种风格的动听歌曲

作者: | 2020-05-07 18:03:49

日,OpenAI在人工制作的流行音乐上崭露头角,发布了一个名为Jukebox的神经网络,可以生成各种风格的动听歌曲,从teenybop和乡村音乐到嘻哈音乐和重金属音乐。它甚至会唱歌。

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从运行方式上来看,给它提供一种流派,一名艺术家和一首歌词,Jukebox将以凯蒂·佩里(Katy Perry),猫王(Elvis Presley)或纳斯(Nas)等著名表演者的风格制作可传递的模仿。或者还可以在歌曲的前几秒给它,它将自动完成其余的部分。

其实,计算机生成的音乐已经存在了50多年,而AI在其后部目录中已经拥有令人印象深刻的管弦乐经典和环境电子乐曲实例。电子游戏通常在背景中使用计算机生成的音乐,这些音乐会根据玩家当时的行为而动态循环并不断上升。但是,与甲壳虫乐队相比,机器产生听起来更像巴赫琴的声音要容易得多。那是因为许多古典音乐的数学基础使其适用于AI作曲家经常使用的音乐的符号表示。尽管比较简单,但流行歌曲却有所不同。

OpenAI使用原始音频数据本身而不是音高,乐器或时间的抽象表示来训练120万首歌曲的自动点唱机。但这需要一个神经网络,该网络可以在典型的流行歌曲的三到四分钟内跟踪所谓的依赖关系(例如重复的旋律),这对于AI来说很难做到。为了了解任务,Jukebox会跟踪每首歌曲数百万个时间戳,而OpenAI的语言生成器GPT-2在跟踪某篇文章时会使用数千个时间戳。

尽管我们离人工智能(OpenAI的既定目标)还有很长的路要走,但Jukebox再次展示了良好的神经网络在模仿人类方面有多么出色,模糊了真实与非真实之间的界限。