孙楠退出，经不起推敲的邱少云，宝石泡泡龙
如果要说打胎智能手艺近来有什么最新的发展功效和迹象，那么很快打胎智能将会成为音乐家和作曲家离不开的新工具了。本年7月，总部位于蒙特利尔的初创公司Landr为本身的一款产物众筹了2600万美元，这款产物能够自动阐发音乐的风格，然后为音乐建立专属定制的音频处理器集。同时OpenAI和谷歌在本年早些时候也推出了行使音乐天生算法的在线创作工具。
而受到这些研究功效和其它工作的开导，近来索尼的研究人员研发出了一种新型用于前提式鼓点轨迹天生的呆板学习模型。思量到现有歌曲和低维编码歌曲以及天生音乐之间的关系，这种打胎智能手艺能够从一首歌曲到另一首歌曲来建立各种从音乐结果上具有可行性的鼓声和伴奏，同时不思量节拍和时间转变上的差别(也便是改变速率和持续的时间)。
“我们提出了一种新型的模型架构，它能够编码鼓点与低音模式之间有节拍的互动。每个映射代码能够捕捉各种分歧鼓点之间的关系，这样整个轨迹就与一系列映射代码相关联。它不是直接掌握天生节拍的特征，而是掌握天生节拍与调节之间的关系。”
为了训练人这套工智能体系，研究人员编译了一组由665首流行、摇滚和电子歌曲组成的内容集，此中节拍乐器低音、踢腿鼓和军鼓之间分别以44.1千赫的音频播放。而上下文信号则包含两个输入映射，分别透露节奏和重拍的可能性，以及主鼓和低音的起始函数。接下来，他们通过在阈值化后剩余的所有振幅峰值上安排一个简洁的节拍来呈现一个组其余音频文件，这样研究人员就能够通过选择样本的体积来引入动态，从阈值峰值的70%到最大值峰值的100%。
在一系列实验中，研究人员行使打胎智能体系，有前提的天生鼓节拍图案和通报风格，或者应用从一首歌曲揣摸出的节拍图表，在另一首歌曲中归纳出类似的图案。此外，他们分别以原始节拍的80%、90%、110%和120%来建立歌曲的时间拉伸版本，并确定一个映射代码。
研究团队同时还指出，这种布局的重新构建并不完善，部门原因在于模型的“不变性”。但研究人员指出，验证集的准确性与训练集对照类似。
“我们已经证明，映射代码主要是速率和固定在音乐上的鼓点跟踪能够天生给定的节拍和低音，跟踪通过抽样映射代码或通过风格转移,然后通过另一首歌曲揣摸映射代码。将来后续的工作将同样的方法应用于小军鼓和低音鼓节拍的追踪。”
本文地址：http://www.wbwb.net/bianchengyuyan/209843.html 转载请注明出处！