AI編曲震撼人心，RNN生成流行音樂

未來的音樂，一定是人類和 AI 共同創造的。

新智元編譯

編輯：張易

【新智元導讀】AI 和音樂的結合已經成為一個新興的行業，AI 編曲的《Free Break》風靡一時，它的成功，在於「AI+HI」的合作。

由 AI 編曲的《Free Break》日前風靡網路，全球樂迷為之耳目一新。

不妨先來感受一下這首歌曲的魔力——

這首歌的編曲是由一家名為 Amper 的公司的 AI 完成的。此前，Amper 曾經宣布融資 400 萬美元，開始做 AI 譜曲編曲的項目。當時，Amper 的項目主要還是被當作一個能夠快速產出相對低成本且不涉及版權問題的「功能性」音樂，比如廣告或網路短片配樂。而此次 Amper AI的驚艷表現顯然已超出了對它的原有預期。

Amper Music 的聯合創始人Drew Silverstein 表示，公司的核心信仰之一是，未來的音樂一定是人類和 AI 共同創造的。想做到這一點，就需要教會計算機「在本質上就具有創造性」。他認為，正是創造力，才讓 Amper 如此獨特。

當然，他也認同，目前計算機還沒達到給出創造性的、突破性的想法的階段。Amper 最擅長的，正是和人類合作。這也是為什麼在這首風靡網路的Free Break 中，AI 扮演的是編曲的角色，而作詞作曲和演唱都由人類擔綱。

如果想利用 Amper 創作一條音軌，你只需要確定情緒、長度和體裁，在幾秒鐘之內，你就會得到一首曲子（創作時間隨著曲子時長的增加而增加），然後你可以精修它，比如增加或去掉某些樂器。

Amper Music 是索尼音樂和華納音樂部分出資成立的洛杉磯創業孵化公司 Techstars Music 的孵化項目，該公司的另一個孵化項目叫做 Popgun。

AI 和音樂的結合，這是一個新興的行業。除了互聯網巨頭比如 Google 的 AI 音樂研究項目 Magenta 以及索尼在巴黎的 Flow Machines 之外，這個行業的新起之秀也不少，包括在倫敦的 Jukedeck、在柏林的 Melodrive，在舊金山的 Humtap 以及在 Google 老家山景城的 Groov.AI。

關於這一領域的研究工作，比較熱門的是多倫多大學研究者在ICLR『17投稿的一篇論文《Song from PI: A musically plausible network for pop music generation》（https://arxiv.org/pdf/1611.03477v1.pdf）。

摘要：

我們提出了一個生成流行音樂的新框架。我們的模型是層次循環神經網路，層和結構中編碼了關於流行音樂如何構成的先驗知識。具體來說，底層生成旋律（melody），較高層生成節奏與和弦。我們進行的實驗表明，與用谷歌最近的方法生成的音樂相比，人類受試者明顯更偏愛我們生成的音樂。另外，我們還展示了新框架的兩種應用：神經舞蹈和卡拉OK，以及神經歌謠。

知乎上，深度學習（Deep Learning）、機器學習、人工智慧話題的優秀回答者周博磊曾對該論文做過介紹。他說：「論文的大致想法是利用深度學習的LSTM模型（hierarchical recurrent network），利用100個小時的流行歌曲的 mini 格式的 tag 進行訓練。這裡比較有意思的地方是作者在這個模型裡面整合了一些音樂相關的general knowledge，模型結構如下圖所示，在RNN這個模型中有key layer, press layer, chord layer, drum layer 等結構，在模型設計和合成的過程中也考慮了 scale 和 chord 等音樂因素。這些 prior 無疑可以更好的幫助人工智慧模型學習音樂中的關鍵元素以及常見套路。」（鏈接:https://www.zhihu.com/question/22213757/answer/138293553）

周博磊還說：「論文裡面還展示了一些應用，比如說生成音樂的過程中同時生成跳舞的小人（如下圖），以及嘗試用 neural image captioning的辦法生成歌詞或者朗誦，這些應用都給未來提出了無限可能性。」

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