谷歌的作曲家ai人工智能可能在短时间内达不到莫扎特和李斯特的水平,但最近取得了很大的进步。本周,一个基于谷歌的人工智能项目旨在“探索机器学习作为一种创造性工具可以发挥的作用”,展示了其新开发的音乐变换器模型。该机器学习模型能够产生具有某些重复特征的相对一致的曲调。

人工智能能创造更优秀的音乐吗是-而后网

研究人员在相关论文中写道:“这种基于自我关注的模型在一些作曲任务中产生了非常好的作品。” “这意味着自我关注技术也非常适合作曲。”正如研发团队解释的那样,由于结构复杂,制作长音乐一直是人工智能的挑战;大多数歌曲包含多个音乐理论、。短语和重复技术以及神经网络的使用并不擅长。

基于自注意神经网络的音乐变换器可能是该问题的解决方案。通过事件驱动的描述和称为相对关注的技术,Music Transformer不仅关注相关功能,还处理更长的训练样本。而不吃记忆的特征使得创造更长的音乐段落成为可能。

测试中,Music Transformer创造了一致的歌曲。相比之下,前两种算法,即性能RNN和变形金刚,或者根本没有可辨别的音乐结构,或者无法产生可持续的音乐结构。研发团队认为Music Transformer远非完美,有时会产生太多重复的旋律或奇怪的节奏,但团队仍然希望它能为音乐家带来灵感。