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OpenAI发布了其AI音乐创作的深度神经网络—MuseNet

发布时间:2019-05-09 19:25 来源:未知 编辑:admin

  刚刚,OpenAI 发布了其 AI 音乐创作的深度神经网络MuseNet,可以使用 10 种不同乐器、风格如乡村乐、莫扎特、披头士乐队等,生成出 4 分钟的音乐。

  OpenAI 博客最新发布文章指出,MuseNet 不是依靠人类明确地对音乐进行编程,而是通过学习预测 token 来学习和声、节奏、风格的模式,他们从许多来源收集 MuseNet 的训练数据,像是 ClassicalArchives、BitMidi 网站上的文件、MAESTRO 数据集,还有爵士、流行、非洲、印度和阿拉伯风格的音乐,总共利用了数十万个 MIDI 文件。

  当 MuseNet 知道许多不同的风格之后,就能混合生成新的音乐,举例来说,提供机器肖邦夜曲(Chopin Nocturne)的前 6 个音符,但是,要求机器生成一段流行乐,并要有钢琴、鼓、bass 和吉他,而机器生成的音乐就完美融合了肖邦和 Bon Jovi 两种风格。

  之前 OpenAI 提出的 GPT-2,使用近 40 GB 的网页文字训练而成,主要具备了生成文本、预测下一个文字的能力,例如只给机器一段文字,就会因应前后文的风格创造内容、编写故事,但因为它生成的内容有条有理,仿真技术高,反而让外界担心助长假新闻、网络假消息的泛滥,在考量该技术可能遭恶意使用后,OpenAI 决定不放出训练好的模型,只公开一小部分模型和范例。

  现在用在音乐创作上,可能引起的争议相对小,倒是为 GPT-2 找到了不错的应用场景。

  MuseNet 共同作曲家有几种模式:简单模式下,用户会听到已经预先生成的随机样本,然后选择一个作曲家或风格,就可以开始生成音乐;高级模式,则可让用户有更多的选择,像是选风格、乐器等,打造全新的音乐作品。

  OpenAI 研究人员 Christine Payne 指出,MuseNet 仍有局限性,因为它是通过计算所有可能的音符和乐器的概率来产生每个音符,所以偶尔会做出不和谐的选择,做出奇怪的配对,例如把肖邦风格配上 bass 和鼓。

  今年 3 月,谷歌为庆祝知名音乐家巴赫的生日,在 Google Doodle 放了一个小游戏,用户在 Doodle 按下音符及节奏,就会以巴赫的风格演奏用户创作的作品。这是使用人工智能作曲的另一个案例。

  不仅谷歌、OpenAI,唱片业、音乐人本身也都在探究 AI 的应用,在 MuseNet 于 Twitch 上举办音乐会之前,音乐技术专家 CJ Carr 和 Zack Zukowski 就在 YouTube 频道上播放重金属音乐,这些死亡金属串流音乐就是由他们开发的 AI 乐团 Dadabots 所生成的,而且 24 小时不间断。他们使用加拿大的死亡金属乐团 Archspire 的样本训练 SampleRNN 神经网络,进而可自动生成重金属音乐。

  图|重金属音乐不间断播放,背后其实是一个 AI 乐团(来源:YouTube)

  深度学习下的分类,目标检测、语义分割这三个方向具体的概念及其应用场景是什么?

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