【戰鬥音樂學】AI會如何改變音樂?

【戰鬥音樂學】AI會如何改變音樂?2017-08-2412:30庫茲威爾17歲彈奏的曲竟是由電腦演算所做。null0@flickr(CCBY2.0)電腦於棋盤上打敗人類,它何時會於樂譜上打敗人類?電腦可能辨識音樂中更牽涉智性、普遍抽象原則等要素,例如曲風、構成邏輯、甚至因此形成自己的資料庫,而引領電腦走上創作之路嗎?楊緬因自從AlphaGo在大眾媒體版面橫空出世,相信許多不同領域的專業人士,在心底會開始嚴正思考:什麼時候我的工作會被人工智慧(AI)所取代?而在音樂領域中,自然也不例外地有這樣的問題浮現。手機辨識曲目已是家常便飯藝術創作被人認為是「人性」、「心靈」等偏向唯心範疇的聖杯。在計算與靈感之間,棋藝人士自然會主張兩者一樣重要,但許多人大概也會同意:藝術創作所需要的想像力、反規則的靈感等,較之棋弈占比更為重要。是故,我們會在電腦於棋盤上打敗人類後,才開始思考電腦何時會於樂譜上、畫布上打敗人類。關於電腦將可能為音樂帶來何種改變,這個問題大概可以區分為兩塊:其一是電腦對音樂的辨識;其二則是電腦在音樂上的創作。我們先從第一個問題看起。很多人在與朋友聚餐、在酒吧聽歌、在計程車上的電台,聽到喜歡的音樂,又或是「聽起來很熟悉但就是想不起來是什麼」的音樂時,已經習慣用手機的某些應用軟體,如SoundHound、Shazam等,開啟麥克風,不出十秒便會從其資料庫中調出辨識的曲目。這樣的音樂辨識應用軟體,其運作邏輯相對簡單,即是把「聽到」的聲音去除雜音、以波型對比資料庫中建檔的音樂。是故,其表現取決於資料庫的大小,而當該曲目愈熱門,也愈有可能辨識得出;至於不同演奏詮釋的古典音樂,就比較需要碰碰運氣;而英文世界以外的音樂、更為冷門的各地獨立音樂或民族音樂等,便可能連建檔都沒有而無法辨識了。儘管如此,按照這個邏輯,音樂辨識的疆界應是沒有界限的,只要一直有新音樂輸入資料庫,它便沒有無法辨識的關卡,甚至在技術、硬體進步下,要判斷正在播放的這首巴哈(J.S.Bach)〈夏康舞曲〉(“Chaconne”)是由希拉蕊.韓(HilaryHahn)還是謝霖(HenrykSzeryng)演出,也不大會是難事了。以電腦促進音樂教育前些日子,讀到中研院資訊科學所蘇黎助研究員對於「和弦辨識」(chordrecognition)與「多重音高偵測」(multi-pitchestimation,MPE)等技術的研究,便覺得相當有趣。其原理仍是類似辨識軟體,只是能夠經由更精密的、基於音高的聲音採樣,辨識出音樂更為細微的部分,例如以時頻圖呈現布農族以泛音唱出「八部合音」的存在。經由這方面的進步,人們已經能夠透過電腦,進一步對民族音樂、吉他的「推弦、滑音、悶音、捶勾弦」等難以傳統記譜方式、資訊量更為龐大的表現,做出即時判讀,並進而對音樂教育帶來改變。不過,這都還屬於電腦對音樂的辨識,至於電腦在音樂上的創作呢?雖然相比許多計算性的工作,音樂仍帶有更大的憑空而出、信手拈來的靈感部分,但音樂的行程,當然不是毫無規則的。因此,關於電腦對音樂的辨識,更進一步的問題是,電腦可能辨識音樂中更牽涉智性、普遍抽象原則等要素——例如曲風、構成邏輯,甚至因此形成自己的資料庫,而引領電腦走上創作之路嗎?網路巨擘總監的少年成名作早在一九六〇年代,便有人投入相關的研究與開發了。在人類野心登上月球之際,想讓電腦登上大腦皮質的表面,大概也不太令人驚訝。俄國研究者扎皮洛夫(R.Kh.Zaripov)便於一九六〇年發表了第一篇演算法作曲的論文。五年之後,在一個充滿美式鋪張敘事的場景中,「電腦作曲」的情節第一次在美國綜藝節目《我有一個祕密》(I’veGotaSecret)中上場。在這個節目中,節目主要來賓會說或做一件事,並讓現場來賓猜測這位主要來賓有什麼。在這集傳奇性的節目當中,一位十七歲少年彈奏了一曲讓來賓激賞的鋼琴曲,經過一輪詢問後,祕密揭曉:這首曲子是由電腦演算所做的。這位十七歲發明家少年,就是現任Google工程總監、提出許多科技預言而被許多人視為未來學與趨勢大師的庫茲威爾(RayKurzweil)。在這之後,各種人工智慧演算紛紛開始發展。當今兩個重要系統之一為歐洲研究委員會(EuropeanResearchCouncil)開發的流動機器(FlowMachines),此一系統下開發了以巴哈做為機器學習資料庫的深度巴哈(DeepBach),可以巴哈風格作曲;從其產生的音樂聽來,顯然開始時是以巴哈的頌讚曲(chorales)為深度學習的對象。這是相當合理的選擇,巴哈的頌讚曲形式、規律皆為四部和聲,容易大量學習,本來也是作曲家訓練和聲學時的早期教材。現在在網路上,已經能聽到流動機器以不同曲風(巴哈頌讚曲、巴西吉他、爵士樂隊Take6、沙發音樂、披頭四等……)詮釋的貝多芬《快樂頌》,而包含流動機器以及另一套源自盧森堡的系統AIVA,也都已可根據不同曲風做為資料庫創作音樂,AIVA的做品甚至都以自己的名字得到著作權保障。「太過」像是蕭邦目前為止,這些人工智慧所創作的音樂,都仍聽得出不自然之處,但也可能在研究者持續「計算」與「隨機」之間的平衡後,取得進一步的進展。有幾曲下面的評論甚至寫道:「滿像蕭邦的,或者應該說,『太過』像是蕭邦了,以至於像到不像它自己寫的。」這句評論很有意思。機器深度學習音樂至此程度後,未來將要學習辨識音樂的,或許未必是電腦,而是人類:一般人、乃至於音樂中人,要怎麼辨識作品是否為人所做?而當多數人其實並不在意其間的差異;又或當其中差異已經不存在時,我們又該如何看待音樂創作這件事?或許問題一直是在創作者與聆聽者身上,而不是技術。➤購買本期新新聞

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