一分鐘製作專輯！AI創作的音樂也能讓你蹦到嗨

• 2019 年 10 月 4 日
• 筆記

大數據文摘出品

編譯：邢暢、小七

不管是Siri還是小E，不管是天貓精靈還是小度，AI語音助手的功能越來越強大，但說到底它們都還只是一個「沒有感情的殺手」罷了。

所以AI和音樂兩件事文摘菌壓根兒沒覺得會有任何中間地段，半信半疑的文摘菌還專門聽了他們的音樂創作，表示真香！在此，先蹦為敬！

今年夏天的Google I/O（谷歌開發者大會）上，有德雷克（Drake）這樣的說唱歌手，也有噴火戰機樂隊（Foo Fighters）這樣的搖滾樂隊過來商演，但YACHT的出現讓大家意識到他們的目的不只是商演那麼單純。

畢竟，他們從出道開始就一直保持着技術流的表演模式。

在題為「音樂與機器學習」的演講中，YACHT主唱Claire Evans向粉絲們公布了一個很酷的消息：在過去的三年里，YACHT一直在寫一張名為Chain Tripping的新專輯，這張專輯於8月30日發行，整個過程花了一分鐘，因為樂隊想用Evans所說的「機器學習生成的作曲過程」來完成。

「我知道這不是技術上的解釋，但這讓我們能夠找到隱藏在我們專輯歌曲間的旋律，」她在I/O演講中說道。「當我們去年5月錄製這張專輯時，這個模型面向用戶的一面是一個Colab Notebook，而不是音樂家通常帶進錄音室的東西。」

現在已經是時候了！

這隻名叫YACHT的舞蹈朋克樂隊自本世紀初亮相之後，憑藉兩張專輯的器樂版名聲大噪，並在 「免費音樂檔案館」（Free Music Archive）進行了共享。

斯諾登事件後，他們創作了一首名為《Party at the NSA》的歌曲，並將收入捐給了EFF（電子前沿基金會，一個國際知名的法律援助公益組織）。最初他們的專輯只能通過傳真訪問，通過一個YACHT開發的Web app發送給距離粉絲最近的傳真店。

其實，YACHT一直對AI及其在音樂領域的潛在應用有着濃厚的興趣。YACHT告訴Ars，大約在2016年左右，用AI製作一張完整專輯的想法才顯得可行。儘管研究機構長期以來一直在進行AI和機器學習的實驗，並使得計算機能夠自動生成音樂，但研究結果更像是科學項目，而不是適合DFA唱片公司的專輯（Hot Chip或LCD Soundsystem等所在的公司）。現在，AI換臉App已經取得了較大進展，加上Snapchat及其動態濾鏡脫穎而出，樂隊感覺現在是時候了。

「我們可能是一個非常科技化的樂隊，但我們都不是程序員，」Evans告訴Ars，「我們傾向於從外部觀察事物，並試圖弄明白如何使用工具來達到我們奇怪的目的。AI似乎是一件幾乎不可能的事，它比我們處理過的任何東西都要先進得多。我們不僅想使用AI從技術上實現製作音樂的目標，還想使用這種技術來製作YACHT音樂，製作我們認同的、來自我們樂隊的音樂。」

把Colab Notebook帶進搖滾工作室

有使用AI製作音樂的想法是一回事，實際去做又完全是另一回事。樂隊從所有可用的東西開始，創始人Jona Bechtolt說：「我們把所有開源的東西都搞砸了，有些工具只能私下使用——我們給每一個使用AI和具有創造力的個人、實體和公司都發了電子郵件。」

但是沒有一個現有的解決方案能像YACHT所希望的那樣，同時兼顧質量和易用性。因此，他們決定把現有的系統拼湊一下，建立自己的系統，以便利用好YACHT的所有歌曲。

Bechtolt表示，「我們知道我們必須把所有東西都建立在某種數據集的基礎上，所以在早期，我們想，『如果使用我們之前的專輯裏的歌曲作為訓練數據會怎麼樣呢?』 我們天真地認為它會像Shazam一樣，我們可以把原始音頻直接扔給算法，然後就會自動產生結果。但這是不可能的……」

「或者，至少不在我們的計算能力範圍內。」Evans插話道。

Bechtolt繼續說道：「所以我們必須以MIDI格式來保存我們的所有歌曲，這是一個艱難的過程。我們有82首歌曲，這仍然不足以訓練一個完整的模型，但是為我們提供一些素材也夠了。」

有了MIDI的數據，Bechtolt和他的長期合作夥伴Rob Kieswetter（貝斯手和鍵盤手）從識別小片段開始——一段特定的吉他即興演奏，一個聲樂旋律，一個鼓模式，從2小節到16小節——可以循環、組合，最終通過樂隊簡化的AI和ML模型來運行。

樂隊嚴重依賴Web瀏覽器中的Colab Notebook，具體來說，是來自谷歌Magenta團隊的MusicVAE模型——手工輸入數據，然後等待這個工作流的輸出片段。當然，AI/ ML生成的片段只不過是具有更多MIDI信息的數據。Evans在I/O大會上說，樂隊在不同的節拍下，在Colab Notebook上運行了幾對這樣的循環，「數十次，甚至數百次，以生成大量旋律信息」作為新歌的素材，然後就是人類登場的時候了。

Bechtolt表示：「仍然不能只通過按一個按鈕就創作出一首歌；這根本不是一種輕鬆或有趣的工作流程，所以三天後，我們說，『好吧，我想我們有足夠的東西了』。在那個時候，我們在2小節和16小節之間已經有了幾千個剪輯，我們不得不在某個時候結束。」

Evans補充說：「我們並不是把一些東西塞進模型里，點擊打印就能得到歌曲。我們必須參與其中。在製作音樂的過程中，每一步都必須有人參與。整體框架、歌詞、歌詞和框架之間的關係——所有這些都超出了技術的能力範圍，都需要人來參與，但這其實是好事。」

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https://www.wired.com/story/how-yacht-used-machine-learning-to-create-their-new-album/