人工智能技术在音乐领域的应用
ai歌曲生成
AI技术是近年来非常热门的一个话题。随着技术的发展与进步AI在音乐领域也取得了很大的成就:从早期的语音识别、语义理解到现在的图像合成和机器学习算法等等。
目前人工智能技术在音乐领域的应用主要体现在两个方面:一是通过深度学习来对声音进行建模;二是利用神经网络技术来进行音乐的实时处理(例如基于音频的自动作曲)。下面简单介绍两种方法的具体原理及实现过程。
一.深度学习的模型训练
首先我们先来看一下传统的音高计算方式——采用人工标注的方法来确定每一个音符的音高位置以及每个键的位置关系,然后根据这些数据去建立相应的乐理知识库以便于后续的计算工作。这种方法虽然比较高效但效率比较低而且容易出错且需要大量的时间成本。
对于这种传统的方式来说我们需要借助一些外部工具才能完成模型的构建并得到精确的结果。比如使用MIDI键盘或者采样器等设备将原始的声音输入计算机中进行预处理和编码后输出一个数字信号再经过一系列复杂的数学运算最终得出准确的数据。由于这个过程中会涉及到大量的人工操作因此通常需要进行多次反复的操作才可以得到想要的效果。
而深度学习和神经网络则不需要这么复杂的过程只需要简单的几个步骤就可以获得准确的数值结果了:第一步是通过一定的概率分布函数计算出所有可能的值第二步是对该样本点做分类第三步是根据得到的类别再进行进一步的细分最后一步是将所有的子类合并起来形成新的类型从而确定最终的精度范围。(具体可以参考这篇文章《》 )
以上就是关于如何用机器模拟人类听觉系统的基本流程。接下来我们将重点关注下第二种方法的详细情况。
二.神经网络的模型训练
前面已经提到神经网络上有很多不同的模块可以用于不同场景下的数据处理。这里我选取了一个最常用的模式识别的例子来讲解具体的处理方法。
1.首先定义好要处理的特征向量A1B1,并且给出一个随机数X作为初始条件
2.根据之前建立的数据库中的信息找到对应的特征矢量AB1
3.将AB1、 X和BC2这三个变量放入同一个矩阵中
4.用循环法依次遍历整个矩阵直到找到一个合适的阈值为止
5.如果找到了就返回一个新的状态码P0,否则继续迭代下去直至达到目标的状态码
6.最后再将P0的各个元素分别乘以特定的系数即可得到对应的歌曲文件。当然你也可以选择其他合适的方式来获取你想要的信息。
