Con Heo Đất Remix - Quả bóng tròn tròn - Chú mèo con - Nhạc thiếu nhi remix
Ji-Sung Kim đã dành những giờ sáng sớm của ngày cuối tuần đầu tiên của tháng 4 bằng caffeine và mã hóa trên máy tính của anh ấy khi anh ấy phát triển deepjazz, một công cụ tạo nhạc học sâu. Sinh viên khoa học máy tính Princeton, 20 tuổi, chỉ có 36 giờ để hoàn thành Deepjazz trong cuộc thi hackathon đầu tiên của mình, HackPrinceton, được tổ chức vào ngày 1-3 tại trường đại học. Sau khi kết thúc cuộc đua marathon về tiền mã hóa, anh ta đã tạo ra một trang web dành cho deepjazz và đăng mã nguồn trên GitHub.
Nhưng thật bất ngờ với Kim, chương trình đã nổ ra. Deepjazz đang dần có xu hướng trên Python và GitHub - đạt mức cao như chương trình thứ bảy hàng đầu trên tổng thể GitHub. Nó thậm chí còn được giới thiệu trên trang nhất của HackerNews và vẫn đang tạo ra một cuộc thảo luận sôi nổi.
Tôi không bao giờ nghĩ rằng dự án phụ đầu tiên của mình sẽ bùng nổ về mức độ phổ biến Nghịch đảo. Cẩu Nó rất điên và vui.
deepjazz - Học tập sâu tạo ra thế hệ nhạc jazz bằng cách sử dụng Keras & Theano! http://t.co/G5wscglzO7 #python
- Xu hướng Python (@pythontreinating) ngày 11 tháng 4 năm 2016
Giữa ăn, ngủ và hoàn thành các khóa học khác, Kim lý luận rằng anh phải mất khoảng 12 giờ để phát triển mã nguồn cho deepjazz. Tuy nhiên, ông đã nảy ra ý tưởng cho một máy phát nhạc trí tuệ nhân tạo từ lâu trước HackPrinceton. Trong một kỳ thực tập mùa hè tại Đại học Chicago, anh tình cờ gặp Google Dream Deep Dream, một công cụ tạo ảnh diễn giải các mẫu trong ảnh và biến chúng thành các vật thể khác mà nó biết. Kết quả là những hình ảnh sắc nét trông giống như chúng xuất hiện một giấc mơ hoang dã.
Ý tưởng về việc sử dụng học tập sâu để diễn giải nghệ thuật thực sự rất thú vị đối với tôi, ông Kim nói. Đây là loại khung Deep Dream mà Google trình bày và xuất bản thực sự hấp dẫn bởi vì bạn đang tạo ra những tác phẩm nghệ thuật mới lạ từ các tác phẩm nghệ thuật hiện có.
Deepjazz sử dụng học máy để tạo nhạc jazz - Hồi một A.I. được xây dựng để tạo nhạc jazz Jazz như trạng thái hồ sơ SoundCloud của nó. Kim, người đã học lớp lý thuyết âm nhạc nhưng đã chơi clarinet trong bảy năm, đã chọn nhạc jazz vì những giai điệu độc đáo của nó. Một A.I. Hệ thống âm nhạc, có thể có một số kết quả khác thường, vì vậy tôi nghĩ rằng nhạc jazz đặc biệt phù hợp với ý tưởng tạo ra âm nhạc một cách nhanh chóng, ông nói.
Ông đã tái sử dụng một trình tạo nhạc hiện có được tối ưu hóa cho nhạc jazz mà người bạn Evan Chow của ông đã phát triển được gọi là JazzML, sử dụng mã để lấy dữ liệu liên quan nhưng biến nó thành ma trận nhị phân tương thích với hai thư viện học sâu Keras và Theano.
Khuôn khổ deepjazz chính nó là một LSTM hai lớp, là một loại kiến trúc mạng thần kinh nhân tạo, Kim mô tả. Sau khi nó học được một chuỗi hạt cơ bản ban đầu của các nốt nhạc (Kim đã sử dụng các phần của Pat Metheny Hồi và Sau đó tôi biết), nó gán xác suất cho các nốt và tạo nốt tiếp theo dựa trên các xác suất đó. Ví dụ: nếu bạn cung cấp cho chương trình thang đo A, B, C, có khả năng cao là ghi chú sâu tiếp theo sẽ tạo ra là D, Kim giải thích.
Trong lịch sử, các nhà phê bình đã nói rằng các máy phát nhạc trí tuệ nhân tạo đang bị ảnh hưởng bởi việc tạo ra những bài hát nghe có vẻ quá robot và vô trùng - thiếu màu sắc nghe được trong âm nhạc do con người sáng tác. Jeffrey Bilmes, một cựu sinh viên MIT, người đã viết luận văn về máy tính tái tạo nhịp điệu âm nhạc vào năm 1993, nói Nghịch đảo vào tháng 11:
Khi bạn học chơi nhạc và bạn học chơi nhạc jazz, có một tiện ích để hiểu một cách trực giác những gì về âm nhạc làm cho nó trở thành con người, theo ông Bil Bilmes. Con người có khả năng trực giác và con người thường có thể mô tả cách họ có thể làm những việc của con người. Lúc đó tôi cảm thấy có lẽ mình đã vi phạm lời thề thiêng liêng khi định nghĩa những điều này cho các chương trình máy tính.
Khi Kim đang thực hiện nghiên cứu cho Deepjazz, anh đã bắt gặp nhiều hệ thống tạo ra âm nhạc nghe có vẻ như robot.
Nhạc Kim và nghệ thuật là những thứ mà chúng tôi coi là con người sâu sắc, Kim Kim nói. Để tạo ra âm thanh giống con người hơn và sống động hơn, nó thực sự khó phân loại. Căng Kim gợi ý rằng các máy phát điện có thể tạo ra những bài hát nghe giống con người hơn bằng cách lập trình cho chúng nghe giống với bản nhạc gốc.
Các nhà phát triển khác đã liên hệ với Kim và quan tâm đến việc mở rộng deepjazz để nhiều người có thể tương tác với nó. Kim có thể thấy Deepjazz một ngày nào đó phát triển thành một đối tác ngẫu hứng có thể tạo ra một bản nhạc nền cho một nhạc sĩ để riff từ đó. Thậm chí xa hơn trong tương lai, anh ta có thể thấy các ứng dụng tạo nhạc mới, âm thanh tương tự với các bản nhạc yêu thích của bạn hoặc có thể gợi ý các hợp âm và tiến trình mới cho các nhạc sĩ.
Kim thừa nhận rằng anh vẫn còn lâu mới là một chuyên gia về học sâu, nhưng kinh nghiệm của anh khi phát triển sâu sắc và đào tạo tại các cơ sở thực tập và Princeton đã cho anh một cái nhìn sâu sắc có giá trị trong lĩnh vực này.
Cúc A.I. không còn là giấc mơ khoa học viễn tưởng nữa. Nó có một thứ gì đó rất giống với thực tế và nó có một thứ gì đó đang tiến đến với tốc độ rất nhanh Hy vọng thấy rằng sinh viên đại học này, người thậm chí chưa phải là học sinh lớp trên, đã có thể tạo ra thứ gì đó trong một cuộc thi hackathon đang khuyến khích những sinh viên khác đang vật lộn để học ngành khoa học máy tính.