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YACHT如何将他们的旧音乐送入机器并获得一张杀手
发表时间:2019-09-01 12:30     阅读次数:

自从21世纪初首次亮相以来,舞蹈朋克乐队YACHT一直觉得自己有点技术性。他们着名地录制了两张早期专辑的乐器版本,并在免费音乐档案馆的知识共享许可下为艺术家提供。在斯诺登之后,他们写了一首名为“国家安全局党”的歌曲,并将收益捐赠给了联邦军。他们的一张专辑封面最初只能通过传真进行访问(通过网络应用程序YACHT开发,将最近的传真发送给ID粉丝群; OfficeMax一定很喜欢它)。歌手克莱尔·埃文斯(Claire L. Evans)写了一本关于互联网女性先驱的书(Broad Band)。

因此,当埃文斯今年夏天出现在Google I / O时,我们知道她不仅仅是在营销上阿拉龙还是在Foo Fighters。在一个名为“音乐和机器学习”的演讲中,埃文斯通过一个非常酷的公开秘密走进了一个充满开发人员的房间,等待音乐迷到本周末:YACHT过去三年一直在写一个名为Chain Tripping的新专辑(out昨天,8月30日)。这个过程花了一分钟,因为乐队想要用Evans所说的“机器学习生成的合成过程”来做。

“我知道这不是解释它的技术方法,但这允许我们在后面的目录中找到隐藏在歌曲之间的旋律,“她在I / O谈话中说道。 “这是我们去年五月录制专辑时面向用户的一面 - 这是Colab笔记本,而不是音乐家通常带入录音室的那种东西。”

YACHT长期以来一直对人工智能及其在音乐方面的潜在应用感兴趣。但乐队告诉Ars,直到最近,在2016年左右,使用这种方法制作完整专辑的概念似乎是可行的。虽然研究实体长期以来一直在尝试人工智能或机器学习,并允许计算机自主生成音乐,但结果比适合DFA唱片的专辑(热门芯片或LCD Soundsystem等标签家的家)感觉更科学。最终,利用AI-face交换应用程序的简化应用程序的缓慢涓涓细流在那时感觉巨大; Snapchat和它的动态过滤器崛起 - 最终给了乐队这个想法,现在可能是时候了。

“我们可能是一个非常技术性的乐队,但我们都不是编码员,”埃文斯告诉Ars。 “我们倾向于o从外部接近东西并试图弄清楚如何操纵和弯曲工具以达到我们奇怪的特定目的。 AI似乎是一个几乎不可能的事情,它比我们处理过的任何事情都要先进得多......而且我们想用这个不仅仅是技术上达到制作音乐的目标 - 所以我们可以说,'嘿,一个AI写了这个流行音乐歌曲 - 我们宁愿用这种技术制作YACHT音乐,制作我们认同的音乐,我们感觉来自我们。“

将Colab笔记本带到摇滚工作室

使用人工智能以某种方式制作音乐的想法是一回事;这样做完全被证明是另一回事。乐队首先查看可用的所有内容:“我们搞砸了所有公开的内容,其中一些内容可用ols只是私人可用 - 我们通过电子邮件向每个人或实体或公司发送电子邮件和创造力,“正如YACHT创始人Jona Bechtolt所说的那样。但是没有一个现有的解决方案能够提供乐队所希望的质量和易用性的组合。因此,他们决定最终借用各地的零碎件来构建他们自己的系统,在此过程中充分利用他们的整个目录。

一种注意事项

通过关于链式跳闸的班轮笔记,人们是感谢“神经学”和软件的特定部分被大喊大叫。其中,你可能会注意到NSynth,它是谷歌Magenta团队最引人注目的版本之一(专注于在音乐中利用人工智能)。 Ars去年试图使用它o为家庭电影创作配乐,但对于非音乐家来说,它有点不稳定和先进(该工具本质上允许您交织两个乐器以产生新的声音)。然而,在YACHT的手中,你可能会发现自己在像蓝色蓝色的轨道背景中产生的奇怪的即兴重复段。

“现在很多这些音乐制作工具都制作完成了喜欢音乐的工程师,但他们是由工程师制作的,“埃文斯补充道。 “所以他们经常以这种方式爱上数学,但最终并没有考虑到这些工具的音频输出在客观上并不令人印象深刻。你可以使用这种令人难以置信的技术,使用先进的ML技术来分割两种不同声音之间的差异,但如果输出听起来像一个屁?“

最终,YACHT通过接受那个,呃,放屁使它为他们工作。 (“对于我们来说,NSynth,我们认为它起初很糟糕,”Bechtolt承认。)而不是将NSynth视为可以复制或替换传统吉他甚至是合成中的合成器的东西,乐队接受了它的怪异并发现了更多成功。 Bechtolt指出,音乐在这种重新调整方面有着悠久的历史 - 808鼓机听起来不像真正的鼓,但其独特的声音最终催生了许多新的流派。虽然乐队没有看到NSynth有这样的遗产。

“它并不擅长它正在尝试做什么;它擅长于它没有做的事情 - 这才是有趣的,“埃文斯补充道。 “这听起来很不稳定,很笨拙,低保真,有点邋,,但是在某种程度上说对我们来说,作为低保真,DIY艺术家。“

”我们知道我们必须将所有内容都基于某种数据集,所以在早期,我们想,'如果我们使用我们的后期目录怎么办? “Bechtolt说。 “我们天真地认为它会像Shazam一样,我们可以在一个算法中抛出原始音频。这真的不可能......“

”或者,至少,不在我们的计算能力范围内,“Evans interjects。

”所以我们不得不在MIDI中记录我们所有的歌曲,这是一个艰苦的过程,“Bechtolt继续说道。 “我们在后面的目录中有82首歌曲,这仍然不足以训练完整的模型,但它足以使用我们拥有的工具。”

有了这些MIDI数据,Bechtolt和长期合作者(低音和键盘手)Rob Kieswetter从识别小片段开始 - 一个特别的吉他即兴演奏,一个声乐旋律,一个鼓模式,从两个棒到16个棒 - 可以循环,组合,并最终贯穿乐队的简化AI和ML模型。乐队在Web浏览器中严重依赖Colab笔记本 - 特别是来自Google Magenta团队的MusicVAE模型 - 手动输入数据,然后等待(等待)此工作流程的输出片段。当然,AI / ML生成的片段只不过是数据,更多的MIDI信息。埃文斯告诉I / O乐队在Colab笔记本中以不同的温度“数十次,甚至数百次生成这个巨大的旋律信息”作为新歌的源材料运行。从那里开始,它成了人类的转折。

“它仍然不能成为人类只需按一下按钮就能听到一首歌; Bechtolt说道,完成工作并不是一件容易或有趣的工作。 “所以三天之后,我们就像,'好吧,我认为我们有足够的东西。'到那时我们在两根和16根之间有几千个剪辑,我们不得不在某个时候把它叫做退出。 “

”这不是我们用模型,打印和唱歌的东西,“埃文斯补充道。 “我们必须参与其中。在这个过程的每一步都必须有一个人参与最终制作音乐......更大的结构,歌词,歌词和结构之间的关系 - 所有其他的东西都超出了技术的能力,这很好。“[ 123]

YACHT / Google I / O 2019上市图片

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