机器学习|和AI共同制作专辑什么感觉

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机器学习|和AI共同制作专辑什么感觉

恐惧结束了 , 好戏开始了 。 这就是现在对人工智能在艺术领域创造性努力的看法 。 人工智能让人类艺术变得多余的夸张说法太过激进 , 我们现在可以享受这项技术提供的所有可能性 。 从这个角度来看 , 《影子星球》(Shadow Planet)——由两个人类和人工智能三方合作而成的新专辑——向我们展示了有人工智能参与的艺术创作中什么是有趣的 。
《影子星球》是由作家罗宾·斯隆、音乐家杰西·所罗门·克拉克和OpenAI的机器学习音乐程序Jukebox(点唱机)共同创造的 。 斯隆和克拉克在Instagram上即兴讨论了成立一支乐队(名为“棉花模块”) , 两人开始交换音乐磁带 。 作为一名经验丰富的作曲家 , 克拉克将歌曲种子发送给斯隆 , 斯隆将它们输入Jukebox Jukebox在120万首歌的庞大数据集上进行训练 , 由斯隆指导的人工智能程序 , 以克拉克的想法为基础 , 尝试自动完成音乐创作 。

三方合作的最终成果就是《影子星球》 , 这是一张充满奇妙氛围的专辑 , 其中民谣片段和电子旋律就像长满苔藓的原木一样从模糊沼泽浮现出来 。 它本身就是一张完整的专辑 , 一个可供探索的袖珍音乐元宇宙 。
斯隆介绍说《影子星球》的声音在很多方面都是Jukebox局限性的结果 , 它只能输出44.1kHz的单声道音频 。 在制作这张专辑的过程中 , 他了解到这种人工智能模式绝对是一种你需要学习演奏的‘乐器’ , 他说:“它基本上就是大号!一个非常……奇怪……有力的……大号……”
正是这种涌现的创造力 , 当机器和人类对彼此局限性和优势做出反应时 , 让人工智能艺术变得如此有趣 。 例如 , 想想拨弦键琴向钢琴的演变如何影响音乐风格 , 以及后者大声或轻柔演奏的能力产生了新的音乐类型 。 这就是现在正在发生的一系列人工智能模型 , 这些模型正在塑造创造性输出 。

总体感觉 , 使用机器学习“就像在一个巨大的迷宫中徘徊” 。 你可以在Spotify、Apple Music、iTunes、Bandcamp上收听《影子星球》 。
克拉克是商业广告、电影的作曲家 , 所以他很习惯坐下来从一堆音乐选择创作 。 他给斯隆的每一盘磁带上都有十几首小“歌” , 有些只有20-30秒长 , 有些只有几分钟 , 全都不同 。 斯隆第一个任务总是仔细听 , 决定最喜欢什么 , 然后把它复制到电脑上 。 然后把它们输入人工智能系统 。
通过OpenAI的Jukebox模型 , 这个模型训练了120万首歌 , 其中60万是英文的:它对原始音频样本进行操作 。 为了对Jukebox模型进行抽样 , 斯隆使用了自己的定制代码 。 抽样代码允许指定许多不同的艺术家和流派以及它们之间混合 , 即使他们没有什么共同之处 。
“老实说 , 这是一个极其缓慢和令人讨厌的过程 。 ”斯隆抱怨道 。
这就是所有的准备工作 。 采样过程本身是交互的 。 从克拉克的一盘磁带里的“种子”开始 , 给模型一个方向 , 一种跟随的氛围 。 本质上 , 斯隆会对模型说:“我喜欢X和Y类型的混合 , 有点像艺术家A和B , 但同时 , 它必须遵循以下规则…”
在某些情况下 , 他还会指定歌词 。 然后 , 每次大约8到10秒 , 每一步生成3个选项 , 然后回放 , 选择一个 , 然后继续……或者有时拒绝所有3个选项 , 然后重新开始 。 最后 , 得到一个60-90秒长的样本 , 然后打印到磁带上 。

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