AI進(jìn)軍搖滾圈，老炮：這是啥？

興坤 發(fā)自 凹非寺

量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

利用人工智能編曲，似乎已經(jīng)不是一件新鮮事。

但是你有聽(tīng)說(shuō)哪個(gè)AI發(fā)布專輯嗎？

這個(gè)專輯的作者是一個(gè)叫DeepSlayerXL的智能程序，它基于Transformer-XL語(yǔ)言模型訓(xùn)練，可以自動(dòng)生成金屬樂(lè)數(shù)據(jù)。

AI寫歌早就不新鮮了，不會(huì)譜曲都不好意思說(shuō)自己是人工智能，但是玩搖滾的AI，確實(shí)是第一次出現(xiàn)。

創(chuàng)作金屬樂(lè)的AI

DeepSlayerXL的開發(fā)者Bernhard Mueller，青年時(shí)期參與金屬樂(lè)隊(duì)演奏，由此產(chǎn)生創(chuàng)作金屬樂(lè)AI的想法。

Andrew Shaw開發(fā)的musicautobot，最符合搖滾音樂(lè)創(chuàng)作，Bernhard Mueller就在它的基礎(chǔ)上編寫代碼，改造出能夠自動(dòng)生成金屬樂(lè)的程序DeepSlayerXL。

它的內(nèi)核同樣離不開Transformer-XL語(yǔ)言訓(xùn)練模型。

該程序?qū)IDI音樂(lè)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為語(yǔ)言模型可識(shí)別的編碼文本，訓(xùn)練具備自動(dòng)生成token編碼數(shù)據(jù)的能力后，以同樣的規(guī)則轉(zhuǎn)換為MIDI音樂(lè)數(shù)據(jù)，完成編曲。

△對(duì)MIDI音樂(lè)進(jìn)行token編碼轉(zhuǎn)化。

有時(shí)候AI也免不了偷懶，直接拿訓(xùn)練過(guò)它的數(shù)據(jù)來(lái)用，也就是常說(shuō)的通用和弦。

由于對(duì)整體結(jié)構(gòu)沒(méi)有相應(yīng)的訓(xùn)練，DeepSlayerXL還無(wú)法做到寫出節(jié)拍一致結(jié)構(gòu)完整的曲子。

也是這個(gè)原因，使得它創(chuàng)作的音樂(lè)不受拘泥，跨越多個(gè)流派，具備獨(dú)特的風(fēng)格。

比如《Arab Spring》，就是DeepSlayerXL音樂(lè)專輯的其中一個(gè)作品。

試聽(tīng)的直接感受就是，如果不說(shuō)，誰(shuí)又能想到這是莫得感情的AI創(chuàng)作的呢？

GPT-3點(diǎn)評(píng)金屬樂(lè)專輯

DeepSlayerXL金屬樂(lè)專輯，靈感起源于它的開發(fā)者Bernhard Mueller青年時(shí)期經(jīng)歷。由于受新金屬運(yùn)動(dòng)的影響，它的歌曲風(fēng)格多樣，集各類型搖滾樂(lè)特色于一體。

在Bernhard Mueller練習(xí)演奏過(guò)程，以及對(duì)其他歌曲二次創(chuàng)作過(guò)程，萌生出結(jié)合語(yǔ)言模型創(chuàng)作歌曲的想法，由此誕生DeepSlayerXL。

DeepSlayerXL創(chuàng)作出來(lái)的歌曲，聽(tīng)來(lái)還是有點(diǎn)意思的，十分符合外行人對(duì)搖滾樂(lè)的印象。

比如《A Pumpkin’s Life》，誰(shuí)聽(tīng)了不得感嘆一句“好像就是這個(gè)味”。

GPT-3給這首歌做了個(gè)點(diǎn)評(píng)，畢竟只有AI更懂AI。

“這首歌和南瓜派沒(méi)有任何關(guān)系，它帶有80年代老式垃圾搖滾的痕跡。另外，這首歌的歌詞也讓它本身變得有趣，講述世界如何變得越來(lái)越危險(xiǎn)，我們需要為接下來(lái)可能發(fā)生的事情做好準(zhǔn)備。這是一個(gè)非常深刻的哲學(xué)問(wèn)題?！?/p>

專輯中還有其他不錯(cuò)的歌曲，相應(yīng)的，像模像樣的GPT-3點(diǎn)評(píng)一個(gè)都沒(méi)少。

“《dark meter》與Pink Floyd甚至一些早期Talking Heads的音樂(lè)有更多共同之處，這是對(duì)熟悉流派的嘗試?！?/p>

“《This is the End》曲目融合了工業(yè)噪音和環(huán)境聲景，有時(shí)像在聽(tīng)混音帶。但是會(huì)出現(xiàn)噪音無(wú)縫轉(zhuǎn)化為輕松旋律的聲音，這是一個(gè)有趣的節(jié)奏變化。”

用AI創(chuàng)作金屬樂(lè)

會(huì)寫歌的人工智能，誰(shuí)不想體驗(yàn)一下？

感興趣的朋友可以自行下載PyTorch模型，或者登陸Colab notebook在線平臺(tái)（鏈接均在文末）親自體驗(yàn)。

調(diào)整音樂(lè)序列長(zhǎng)度，通過(guò)修改這部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

還可以自己輸入一小段音樂(lè)片段，讓程序補(bǔ)全一首歌。

就算完全不懂搖滾，也不了解代碼，照樣可以創(chuàng)作屬于你的金屬樂(lè)。

DeepSlayerXL的原理

DeepSlayerXL編曲金屬樂(lè)（甚至還出專輯），具體是怎么做到的？

和基礎(chǔ)程序musicautobot一樣，它們都依賴于TransformerXL模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

用到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，是從網(wǎng)絡(luò)上抓取的3,604首俄羅斯MIDI歌曲。將每首歌向任意方向移調(diào)半步，由此獲得了18k完整的MIDI歌曲訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

在MIDI歌曲數(shù)據(jù)中，單一音符包含了間距和持續(xù)時(shí)間信息，并且在同一時(shí)間點(diǎn)可以存在多個(gè)音符。這樣的2D數(shù)據(jù)無(wú)法被Transformer模型識(shí)別，需要將其轉(zhuǎn)換為單一維度文本數(shù)據(jù)。

通過(guò)musicautobot標(biāo)記和流行音樂(lè)Transformer的BAR標(biāo)記規(guī)則，將每個(gè)音符的音高和時(shí)長(zhǎng)用對(duì)應(yīng)token編碼，并在標(biāo)記中體現(xiàn)出音符演奏順序，解決多個(gè)音符疊加的識(shí)別難題。

鼓點(diǎn)信息由DRUM[NUMBER]標(biāo)記補(bǔ)充表示，這樣，MIDI音樂(lè)數(shù)據(jù)就完全被轉(zhuǎn)化為由token編碼組成的文本（如前文所示）。

使用轉(zhuǎn)換為token編碼的MIDI數(shù)據(jù)集，對(duì) TransformerXL 模型訓(xùn)練200個(gè)小時(shí)，完成語(yǔ)言學(xué)習(xí)。

自動(dòng)生成一系列token數(shù)據(jù)后，按照同樣的編碼規(guī)則，將其轉(zhuǎn)換為MIDI音樂(lè)數(shù)據(jù)，完成金屬樂(lè)創(chuàng)作。

參考鏈接：
https://muellerberndt.medium.com/rage-of-the-machine-an-ai-makes-metal-music-f299dc1f706a

PyTorch模型下載地址：
https://drive.google.com/file/d/1hIEQm5mwq0zfcXhHvq26fsuY8fTliWUI/view

Golab notebook地址：
https://colab.research.google.com/drive/10goN9RGLfRGf2waaz2ufMdpwtfdUNTGe?usp=sharing

— 完 —