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  • 作者:泉琳 來源: 發布時間:2018-11-13 17:9:39
    AI進軍樂壇

     
    2018年1月初,全新音樂專輯Hello World正式發行。不同于以往的音樂專輯,這是第一張使用人工智能(AI)技術創作完成的商業發行專輯,標志著世界迎來了一個流行音樂的新時代。
     
    音樂時代通常是由主導的音樂制作模式——模擬、電子、數字來定義的,每一種模式都帶來了新的風格和聆聽方式。而如今這個新時代,則是以音樂合作團隊Skygge錄制發行的第一張人工智能與人類合作的專輯Hello World為標志開始的。
     
    由作曲家兼制作人BenoÎt Carré、音樂家兼技術研究員FranÇois Pachet領導的音樂團隊Skygge,在丹麥語中是“影子”的意思,其靈感來自于丹麥童話作家安徒生的同名故事。
     
    我們知道,算法可以學習人類行為中存在的偏見,但它們是否也能創造出極具創意和情感的音樂呢?
     
    雖然人工智能算法缺乏背景故事和創作過程——正是這些常常把我們吸引到一段流行音樂中來——但它們卻用產生陌生和新奇的卓越才能彌補了這一點。
     
    也就是說,人工智能并不是從一個人的社會和音樂體驗中尋找靈感,而是從成千上萬人的生活經歷中汲取靈感。人工智能將這些輸出解釋為數據,并可以根據數據集里的統計概率提供新的旋律、樂器和其他音樂元素。
     
    AI制作人
     
    實際上,Skygge并不是“第一個吃螃蟹的人”。
     
    2017年底,由制作人Zack Zukowski和技術專家CJ Carr領導的Dadabots,發行了一張音樂專輯——Coditany of Timeness,這成為第一張由神經網絡創作的重金屬專輯。
     
    該神經網絡研究了一個叫做Krallice的人類金屬樂隊的作品。基本上,當人工智能聽到所有需要被聽到的聲音之后,它便可以開始猜測接下來的音樂是什么樣的,然后經過幾百萬次計算,就能夠創造出自己的原創作品。
     
    不僅如此,這張專輯的名字和歌名也都是由另一個人工智能創造的,而專輯封面的插圖則是由另一種算法創造出來的。換句話說,是由一組這樣的機器人一起制作了這張獨立的金屬唱片。
     
    或許你并不知道,人工智能音樂其實已經在古典音樂風格中存在很長時間了。例如,研究人員兼音樂家David Cope早在20世紀80年代就開始探索算法作曲,并寫出了計算機作曲程序——音樂智能作曲系統(EMI)。
     
    EMI的工作原理是模式匹配,它將音樂片段分割成更小的片段進行分析,找出相似的聲音并進行分類。Cope最初是想將這種分析標準應用到自己的作品中,形成自己的音樂風格。然而在研究過程中,他意外發現EMI用在其他作曲家的作品中也有很好的效果。以巴赫的作品為例,將足夠多的巴赫作品放進EMI中運行,它就可以很好地分析運算出這些音樂的特點,并寫出巴赫風格的音樂,而普通聽眾可能根本分辨不出。
     
    1993年,Cope用EMI發布了巴赫風格的專輯Bach by Design。但由EMI制作的音樂大多在技術價值而非藝術價值上有意義,因而就這一點而言,人工智能音樂似乎在可預測的參數下做得最好。
     
    由于Cope的開創性實驗,人工智能已經成功地制作出可以與人類作品相媲美的歌曲,即便許多人無法準確識別出巴赫音樂的原因可能在于對其作品并不熟悉。
     
    不過,Skygge確實是人類和人工智能制作人之間的第一次流行音樂合作。
     
    使用人工智能技術創作流行音樂時,挑戰是存在的。由于人們對流行音樂的主流作品十分熟悉,因而想要“愚弄”聽眾就變得更為困難。大多數流行藝術家的成功不僅取決于他們的音樂天賦,還取決于他們在個人層面上創作故事與聽眾建立聯系的能力。
     
    換句話說,聽眾被音樂中講述的故事所吸引,加之其他音樂元素的共同作用,才使得流行音樂成為“流行”。因此,人類的創造力在音樂流行中至關重要。
     
    第一次牽手
     
    對于Hello World而言,每位參與其中的藝術家和制作人都會在自己所選的類型中詮釋安徒生童話,然后再與人工智能技術合作。Skygge是由歐洲研究委員會資助的,旨在探索流行音樂制作中的人工智能。為此,他們使用了索尼的Flow-Machines工具。
     
    與谷歌DeepMind的Deep Dream Generator那樣使用神經網絡不同,Flow-Machines使用被稱為馬爾可夫鏈的概率方程來創建引人注目的歌曲。兩者的不同之處在于,神經網絡需要大量信息才能產生結果,而馬爾科夫鏈則能從更小的數據庫中生成統計模型。
     
    基于這些信息并根據已有的音樂,Flow-Machines會針對旋律、伴奏和樂器的使用,向制作人提供建議。制作人可以接受、拒絕或修改這些建議,以創建他們共同的合作作品。
     
    2016年,索尼公司的研究人員曾利用Flow-Machines創作了一首披頭士風格的旋律,隨后作曲家Benoit Carre將其制作成一首完整的流行歌曲Daddy 's Car。
     
    當然,將人工智能作為流行音樂的合作者,極有可能將人們熟悉的界限推向新的領域。因為新穎性往往是使一首歌曲從僅僅受歡迎轉變為一種流派的原因,這在Skygge上很容易發現。
     
    作為Hello World專輯的合唱者之一,加拿大流行女歌手Kiesza用Flow-Machines為自己的歌曲Hello Shadow創作了旋律。Kiesza坦言:“實際上,這旋律聽起來不同于以往我聽過的任何東西……我從一開始就喜歡它……盡管它真的讓人難以忘懷……非常吸引人。”
     
    而專輯中另一首歌曲In the House of Poetry的怪誕同樣無法否認,歌手Kyrie Kristmanson的空靈之聲將這種氣氛發揮到了極致。Flow-Machines在把這些熟悉的旋律轉化成神秘之音的同時,也讓歌曲產生了強大的吸引力。
     
    音樂新時代
     
    隨著與人工智能合作流行音樂變得越來越普遍,它將向作為制作人和聽眾的人類發起更大的挑戰。隨之而來的問題也發生了變化,即不再是人工智能是否會取代音樂家的工作,更多的是關于人們的音樂品味會如何發展或者是否會隨著制作技術的發展而快速發展等。
     
    不僅如此,像Auto-Tune等這類技術挑戰了許多人對音樂真實性和人性的定義。圍繞計算創造力的辯論(包括人工智能音樂在內),也進一步地挑戰了“創造力和音樂是人類固有的東西”的論斷。
     
    不可否認,人工智能將開創一個音樂制作的新時代,或者至少會產生新的音樂風格。Skygge的聯合制作人Carré直言:“一開始,很多人擔心鋼琴家和鼓手會被取代,但這種情況從來沒有發生過……是人類找到了利用(科技)制作有趣東西的方法。”
     
    我們生活在一種“講述故事”的文化中,不僅需要通過歌詞和音樂來講述,還需要藝術家自己的親述。這些故事的制作可能會發生各種無法預料的改變,但我們對它們所要表達的情感的領悟并不會改變。■
     
    《科學新聞》 (科學新聞2018年10月刊 AI)
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