由计算机组成

T，有电脑的任何人都可以成为作曲家。有点。通过谷歌开发的歌曲如洋红色，歌曲的前几个票据，它会使一些商品软件等商品软件。调整，但没有复杂。至少，这是Johannes Kepper University的Gerhard Widmer的看法，奥地利林茨。

在Widmer Dr的意见中，“他们创造的可能包含某些统计属性。这不是不同意的，但它实际上并不是音乐......它会创造一个持续三天的一块，因为它没有想到它想要的东西。它不知道事情需要一个结束，一个开始和之间的东西。“他认为他可以做得更好。他想用人工智能来探索如何用倾听的期望来影响音乐的看法，然后使用那种知识来创建软件，这可以产生更多类似于贝多芬的东西而不是“Baa Baa黑羊”。这意味着为计算机提供了对当前无法检测到的微妙的能力，但可以使用最新技术来学习。为此，Widmer博士正在运营一个名为“音乐的项目” - 从哈佛大学借用于1973年由Leonard Bernstein提供的一位庆祝的20世纪作曲家的讲座。

当人类倾听音乐时，他们潜意识地预测下一个注释将是什么。一个诀窍作曲家使用是玩具，这些预期 - 有时候会提供预期的内容，有时候故意出现意外转弯。然后，表演者通过添加表达式来增强情绪操纵 - 例如，通过播放特定短语，更响亮或者比以前来自的那个。因此，Widmer博士正在进行一件事是教学计算机复制它们。

为此，他和他的同事们已经积累了一系列巨大的录音，特别是在特殊设计的乐器上捕获的巨大录音，特别是Bösendorfer290，这是20世纪80年代制造的音乐会钢琴，由制造商用具有测量力和时间的传感器进行操纵钢琴家以极大的准确性为关键。他们的收藏宝石是Nikita Magaloff（图），传奇音乐会钢琴家和肖邦专家的一套表演，几乎所有肖邦的独奏钢琴工作。这些是在1992年死亡前不久在他去世前不久举行维也纳的六次音乐会的一系列六次音乐会。

该团队的软件从这些和其他幽默的录音中获取数据，并将其与作曲家写的分数进行比较。例如，它正在寻找两个地方之间的不匹配，而表演者将节拍的节拍失去几毫秒或比分数更有力量地播放音符。通过分析数千个性能并将它们与作曲家分数的数字化版本进行比较，软件了解表演者在播放时选择突出的表演者，从而对观众思考的表现尤其有趣。

其他算法正在教授组合规则。 “[现有的软件模型]采取已经播放并预测下一个注释的所有过去的笔记，这与人类作曲家如何构成无关，”Widmer解释道。 “组合是涉及结构的规划过程。我们想创建一个同时在几个层面进行预测的模型。“该团队正在为不同的音乐元素设计和培训单个模块：旋律，节奏，和谐等，旨在将它们结合到一个可以接受托托的表演和分数的主程序中。

完成后，由此产生的Megabyte Maestro将决定不仅仅是哪个注意，但为什么应该是如此以及如何播放该注意。 “而不是说，”下一个注释是统计上的可能是一个c'，它会说，“我相信接下来的四个酒吧将有某种IV-IV和谐[西方音乐中的常见类型的和弦进展] ，因为我们在“这片”中的类似旋律上下文中具有类似的模式。

此类软件可能具有超出构图的应用程序。现有的“推荐人”算法努力生成吸引对特定品味的音乐播放列表。最近的一篇论文表明，他们擅长有着天主教胃口的流行音乐的粉丝们，但不是那些更喜欢特定类型的人，如重金属或说唱者。了解音乐寿命的软件可能会做得更好。一个节目，知道待倾听的人可能会发现Skepta或杀手的音乐具有特定类型的音乐般的音乐意外，在此基础上，能够推荐具有类似惊喜的新音乐。

计算机软件是否能够撰写与肖邦或奶油相比相比的音乐仍有待观察。 Widmer博士仍然持怀疑态度，但很难明白为什么。伟大的艺术往往是知道何时何时遵守规则和何时打破它们的产品。这正是他教导他的机器。 ■

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