用人工智能来编排音乐似乎不是什么新鲜事。
但是你听说过是哪个AI发行的专辑吗。
AI写歌在很长一段时间都不是新鲜事，不会作曲就不好意思说自己是人工智能，但是AI玩摇滚真的是第一次。
创造金属音乐的人工智能
DeepSlayerXL的开发者Bernhard Mueller年轻时就参与了金属乐队的演出，由此产生了创作金属音乐AI的想法。
由Andrew Shaw开发的musicautobot最适合摇滚音乐创作，Bernhard Mueller在此基础上编写代码，并对DeepSlayerXL进行转换，deep slayerxl是一个可以自动生成金属音乐的程序。
它的内核也离不开Transformer—XL语言训练模型。
该程序将MIDI音乐数据转换为可由语言模型识别的编码文本在训练了自动生成令牌编码数据的能力后，可以用同样的规则转换成MIDI音乐数据，完成编排
通过令牌编码转换MIDI音乐。
有时候AI会忍不住偷懒，直接使用训练好的数据，这也就是常说的通用和弦。
因为整体结构上没有相应的训练，DeepSlayerXL写不出节奏一致，结构完整的音乐。
也是因为这个原因，它创作的音乐不拘泥于形式，跨越多种体裁，风格独特。
比如这张《Arab Spring》是DeepSlayerXL音乐专辑的作品之一。
如果不是，谁会想到是莫得的情感AI创造的。
GPT—3评论金属音乐专辑
受新金属运动的影响，其歌曲风格多样，融合了各种类型摇滚音乐的特点
在Bernhard Mueller的演奏实践和其他歌曲的二次创作过程中，用语言模型创作歌曲的想法应运而生，DeepSlayerXL也随之诞生。
DeepSlayerXL创作的歌曲听起来很有意思，非常符合外行人对摇滚乐的印象。
比如听这个《A Pumpkin's Life》的时候，没有人能惊呼就像这个味道。
GPT—3对这首歌做了评论，毕竟只有AI更懂AI。
这首歌与南瓜派无关它有20世纪80年代老式垃圾摇滚的痕迹此外，这首歌的歌词也让它变得有趣，讲述了世界是如何变得越来越危险的，我们需要为接下来可能发生的事情做好准备这是一个非常深刻的哲学问题
专辑里还有其他好歌，相应的，也有不少像样的GPT—3评论。
《dark meter》与平克弗洛伊德甚至一些早期的Talking Heads音乐有更多的共同之处，这是一种熟悉流派的尝试。
《This is the End》曲目结合了工业噪音和环境声场景，有时候就像听混音带一样但是，会有一种声音将噪音无缝地转化为轻松的旋律，这是一种有趣的节奏变化
用人工智能创作金属音乐
谁不想体验一下会写歌的人工智能。
感兴趣的朋友可以自行下载PyTorch模型，或者登录Colab笔记本在线平台亲自体验。
通过修改这部分数据来调整音乐序列的长度。
也可以自己输入一小段音乐，让节目补充全一的歌曲。
即使你完全不懂摇滚，不知道代码，你仍然可以创作自己的金属音乐。
深度粉碎原理
DeepSlayerXL整理金属音乐你是怎么做到的
和基本程序musicautobot一样，它们都依赖于TransformerXL模型的训练数据。
使用的训练数据集是从互联网上捕获的3604首俄罗斯MIDI歌曲每首歌曲向任意方向换位半步，从而获得18k完整的MIDI歌曲训练数据
在MIDI歌曲数据中，单个音符包含间隔和持续时间信息，多个音符可以同时存在这样的2D数据是Transformer模型无法识别的，需要转换成单维文本数据
通过流行音乐Transformer的musicautobot标记和BAR标记规则，将每个音符的音高和时长用相应的标记进行编码，并将音符的演奏顺序体现在标记中，解决了多个音符叠加的识别问题。
鼓信息由鼓标签表示，这样MIDI音乐数据就完全转换成由令牌码组成的文本。
TransformerXL模型通过使用转换为令牌编码的MIDI数据集进行200小时的训练，完成语言学习。
自动生成一系列令牌数据后，按照同样的编码规则，转换成MIDI音乐数据，完成金属音乐的创作。
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