老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能作曲大比拼和人工智能 作曲的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能作曲大比拼以及人工智能 作曲的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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如果出现了会作曲、编曲的人工智能，会对世界产生什么影响？
这肯定会出现的，毕竟像前段时间微软小冰创作的诗还让人惊叹不已呢。
但我总觉得像歌曲这样的艺术，是需要有生活情感的，从生活中来才能打动人心，让人有共鸣才能留存传唱下去，而人工智能最缺乏的就是情感。你和一个机器去谈感情就像是你和一块石头交流怎么找男朋友一样困难。
人工智能可以作曲吗？
AI作曲并不稀奇，学术界这个领域叫AlgorithmicComposition（算法作曲），现在论文也会用Music/MIDIGeneration（音乐生成）作为关键词。过去用遗传算法、专家系统等来实现，近几年基本都用深度学习研究，甚至已经有了商业应用，而这绝对算是一个新兴的行业。
那些公司在做AI音乐现在除了互联网巨头比如Google的AI音乐研究项目Magenta以及索尼在巴黎的FlowMachines之外，这个行业的新起之秀也不少，包括在伦敦的Jukedeck、在柏林的Melodrive，在旧金山的Humtap以及在Google老家山景城的Groov.AI。
佐治亚理工学院的一个实验室里，一个marimba机器人正在谱写和演奏自己的作品。这些作品是使用人工智能和深度学习生成的。
这个机器人，它的名字是西蒙。研究人员为机器人提供了近5000首完整的歌曲，从贝多芬到披头士，LadyGaga，MilesDavis，以及超过200万首曲调等。然后，机器人在学习了足够的参考资料之后，可以将超过200万条音乐片段整合分析，然后即兴那么演奏一段。
西蒙将来会创造更多的作品。只要研究人员给它种不同的资料，它就会产出不同的作品。而且研究人员无法预测是什么样子的音乐。我们无法识别出西蒙所引用的各种歌曲。他只能隐约感受到莫扎特对它的影响。
算法层面的部分现在DL领域最火的GAN和RL/DQN已经在CV、NLP应用很多了，而音乐其实与这两个方面有非常多的相似性，比如时间序列、信号处理等等。音乐的生成一般是一个生成模型，以前的音乐生成模型创作的音乐质量很低（也是生成模型的通病），而GAN/RL大大提升了生成模型，期待算法作曲领域的重大突破。
AI曲风是啥意思
歌曲分很多类型和风格，比如流行，乡村，摇滚，古典以及很多很多。而AI曲风呢，是近年兴起的一种曲风，是由计算机和传统曲风相结合的作曲风格，也可以说是人工智能作词作曲的曲风。
伴随AI的出现，提高了作曲作词人的工作效率，未来会帮助更多制作人创造出更好的作品。
数学学得好的人该如何入门音乐作曲？
我不会作曲，以下仅仅是我的个人感悟。数学好肯定有容易的一面，纯理论的都容易上手，阿伦福特的书也容易读懂，但是短板是视唱练耳，理论算的很好脑子里却不知道它出什么声，这现象也是客观存在的。不要为了做题而做题，要把每一道习题当作音乐作品去处理，不然永远是做题，永远也不是作曲。人工智能作曲的特点是巴洛克时期的复调和整体序列主义之类的音乐史上两头模仿的非常非常像，但是模仿浪漫派却总是差点儿意思，也就是说极致的理性计算机可以算的又快又准，但是感性和人性的内容却相对难以捕捉，作曲要在情感和理智之间找平衡，切忌既没有感性也没有理性。
关于人工智能作曲大比拼的内容到此结束，希望对大家有所帮助。