歌咏亭里的评分机器人,史上最冷静的音乐评审

原创 大米  2018-03-27 06:01 
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前不久,央视一档歌唱类节目《渴望现场》请来了一位客观公正的音乐评审——机器人“小渴”。这台由中科院自动化研讨所研制的机器人初次从音准、音域、调性、节拍、语感、乐感6个维度对演唱停止客观评分,统筹了音乐欣赏的维度和量化的难度,真正完成了用科技评价艺术。央视《渴望现场》选手招募,从迷你KTV到央视大舞台!

近年来,音乐选秀类节目层出不穷,无论是歌手蒙面还是导师转身,其目的都在于寻觅一种可以扫除其他要素、回归音乐自身的评价办法。前不久,央视的一档歌唱类节目《渴望现场》就请来了这样一位客观公正的音乐评审——机器人“小渴”。

这台由中科院自动化研讨所研制的机器人会对每位走进“歌咏亭”选手的演唱评分,只要分数超越80分才算失掉了“小渴”教师的喜爱,无机会走出“歌咏亭”与观众见面。

给歌唱者打分这听起来早已不是什麼新颖事,KTV里的评分零碎甚至可以罗列出与演唱者音色相近的歌星,那麼“小渴”又有什麼独门秘诀呢?“传统的音乐评分软件普通只是复杂地把演唱者的音准和规范音做类似性比照,说白了就是看你有没有跑调,这种单一的评价规范并不能片面权衡音乐的好坏,更难以了解歌唱者所要传达的情感信息。”中科院自动化研讨所研讨员王金桥解释说,相比之下“小渴”复杂多了,它初次从音准、音域、调性、节拍、语感、乐感6个维度对演唱停止客观评判,统筹了音乐欣赏的维度和量化的难度,是用科技在评价艺术。

“机器人评价艺术其实是一件十分困难的事情,最大的难点在于如何让机器人去自动发现音乐中美的元素。”王金桥通知记者,他们约请了大批音乐专家从多个维度对演唱停止评分,在此根底上,经过卷积神经网络的层级式构造对音乐频谱停止层级式笼统和凝练,自动发现音乐中每一句里包含乐符的个性之美,从而辨别学习音乐中音准、音高、颤音振幅和颤音频率等规律,完成整段音乐的美学量化。

同时,神经网络的逐层信息笼统特功能够协助机器人从音阶传递到演唱技巧再到情感表达,停止逐层量化和剖析,进而让机器人可以绝对客观地学习专家对音乐的评判,最终完成对音符“美”的“了解”。

由于各位歌手在演唱方式、曲风等方面有所不同,歌声间会出现出较大差别,但当海量音乐专家评分数据汇总在一同时,根本可以代表以后主流音乐评审专家对音乐的评价。因而,基于人工智能技术的音乐评判零碎就是依据这些数据,让“小渴”对音乐停止较爲客观和迷信的评判。

此外,“小渴”的顺风耳——卷积神经网络所抽取到的多维语音特征具有准确量化的特性,在对音准信息量化区分时,精度可以到达1‰。在此根底上,再配合专家对歌声响准表现的经历打分作爲监视信息,神经网络模型就可以对音准信息树立精确的数学表达模型,从而停止量化的音准打分。

而听起来最缥缈的“乐感”,也具有特定的数学模型支撑。音乐作爲一种艺术,需求传达某种情感,乐感就是人们理解这种觉得的感官才能。在详细演唱中,表现力是歌手的综合表现,目前的评判规范更多是依赖于音乐专家的威望判别。“专家用1到10个分数给表现力打分,我们经过卷积网络、双向长短期记忆模型提取音乐表现力的特征,该特征能对音乐在工夫维度上的表现力停止充沛剖析,从而模仿专家对音乐表现力的评判。”王金桥说。

从曾经播出的多期节目来看,“小渴”对多种音乐唱法都能给出公正的评价,如秦腔、说唱、英文歌曲等。在现场,“小渴”是与歌手的麦克风间接相连的,任何一点小小的瑕疵都能被它捕获到。“在详细打分进程中,机器人是听一句给一句的分数,专家能够偶然走神没听见,但机器人不存在这种状况,并且不会遭到现场氛围和环境的影响。”王金桥说,“小渴”对歌手的厚此薄彼、对打分的公正合理也异样失掉了观众的认可,大家都亲切地称它爲“史上最冷静的评审”。

“‘小渴’目前还是初级版本,我们会引入更多的算法和更多元的维度来评价音乐,也会尝试让它学着发明音乐,使一个个动人的音符完成美好的组合。”谈及“小渴”的将来,王金桥希望把它推行到各种音乐评分零碎中,比方唱吧、迷你KTV等。唱歌喜好者们可以结合“小渴”的评价,不时改良自己的唱法。有朝一日,说不定“小渴”也会从“音乐评审”晋级爲“梦想导师”。

(本文来自网络,有大米整理)

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