用機器人來寫歌，這事兒已經(jīng)不稀奇了。通過分析包含大量歌曲的數(shù)據(jù)庫，他們還能寫出特定曲風的歌曲。不過相比起流行音樂，古典音樂譜子里包含的元素和樂理更復雜一些。
華盛頓大學的研究員們制作了Musicnet數(shù)據(jù)庫，目前共收錄了330首古典音樂樂譜來讓人工智能進行學習和分析。
就像音樂界的Imagenet一樣，后者是全球最大的圖像識別數(shù)據(jù)庫。最早，它通過眾包的方式，給近10億張圖片標注了基本信息，然后讓計算機進行學習。使得計算機具備了基本的識圖能力。
Musicnet的原理也是如此，研究員們在每個樂譜中，標注了不同音符的時間點、演奏樂器、以及演奏速度等信息?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)庫中一共包含了130萬個樂譜標注信息。
通過標注的信息點，華盛頓大學團隊將單一的數(shù)據(jù)都進行了可視化，形成了古典音樂分析圖譜。
經(jīng)過數(shù)據(jù)庫的學習，人工智能可以辨別出哪首譜子是巴赫的風格，哪首樂曲出自貝多芬之手，并合成指定風格的古典樂曲。
華盛頓大學科技和數(shù)據(jù)工程教授Thickstun表示未來Musicnet還將不斷完善，讓人工智能學習更復雜的古典音樂知識。
未來，它或許能代替專業(yè)的音樂人士來解讀樂譜里的基本信息，比如節(jié)奏、樂器、旋律等。當然，也能譜出古典樂曲，巴赫去世以前未完成的《賦格的藝術(shù)》，或許在未來能讓人工智能來完成。
不過，目前人工智能譜曲的階段還很初級。
前段時間，索尼推出的兩首由機器人所寫的流行樂曲，最終的歌曲并不是完全由人工智能從頭到尾執(zhí)行。還需要專業(yè)的作曲家重新編排，讓它聽起來更加流暢。
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