人工智能可以让你糟糕的口哨声听起来像莫扎特

想象一下人类粗鲁地吹奏印第安纳琼斯电影主题曲的声音。然后，想象一台计算机聆听这首歌的吹奏版本，并模仿它——但采用巴赫风格，用风琴演奏。

Facebook 一个部门的研究人员小组创建了一个人工智能系统，该系统能够做到这一点——聆听歌曲的音频文件，然后用新乐器模仿它。这是一个拥有人造大脑的翻唱乐队。他们称之为“通用音乐翻译网络”，它可以从给定的音乐文件中吐出六种不同风格的音乐。

不仅仅是印第安纳琼斯和巴赫。该系统可以将一首经典、动人的歌曲，如“Always on My Mind”，转换成莫扎特演奏的版本。“我们想模仿人类听音乐的能力，并通过吹口哨或演奏乐器来重复它，”描述这项工作的一项新研究的合著者之一利奥尔·沃尔夫说。人工智能不是在读音符——它只是将给定的音频文件转换成代码，然后将其解码成新版本。

“它内部学习自己的表现形式，这是音符的替代品，”沃尔夫补充道。“最好的描述方式是，它创造了一个不同音乐领域、不同风格的翻唱版本。”这些风格包括莫扎特、巴赫和贝多芬。研究人员将一段 Metallica 的即兴重复乐段放入系统，并得到了一个钢琴版本。

这项研究的共同作者亚尼夫·泰格曼 (Yaniv Taigman) 表示，他们受到了一项名为“神经风格迁移”的计算机视觉技术的成功启发，该技术是指用一种新风格重新绘制图像，就像梵高画了你的照片一样。（一款名为 Prisma 的应用程序就是一个很好的例子）。“我们基本上想把同样的效果带入音乐中，音乐被许多人视为一种通用语言，”泰格曼说。

听起来很有趣——观看下面的视频，听听它把海顿的弦乐四重奏改编成莫扎特风格，或者把贝多芬的非洲鼓改编成钢琴曲。在不同的时刻，它既有精致的感觉，也有粗糙的感觉：莫扎特交响曲改编海顿的曲子比莫扎特版本的印第安纳琼斯主题曲要好得多。描述这项研究的论文直截了当地描述了这一点：“当被要求将一种乐器转换成另一种乐器时，我们的网络与专业音乐家相当或略差。”

这一进展引起了谷歌人工智能研究员亚当·罗伯茨的注意，他正在研究 Magenta 项目，该项目专注于机器学习、艺术和音乐。他在推特上写道：“这是我听到的第一个令人信服的音乐风格转换。一定要听听非洲鼓和交响乐的口哨声！”

Facebook 已经使用人工智能来支持语言到语言的翻译服务，当您在网站上看到其他语言的评论时，它就会自动翻译。但 Facebook 在一篇解释这项新研究的博客文章中表示，它不打算将其用于“特定的产品或功能”。研究人员将在 Github 上发布该项目背后的代码，供任何人使用。

Janelle Shane 在博客 aiweirdness.com 上为了好玩尝试了一种名为神经网络的人工智能，她因使用人工智能生成有趣的新素材（如奇怪的情人节糖心语录）而闻名。她说，如果有一种工具可以让普通人尝试这种功能，它可以帮助激发创造力。

“我真的希望他们能搭建出某种演示平台，让其他人也能使用这个工具，”她说。“看起来确实有很多艺术家能够利用这个工具创作出很酷的东西——而现在，使用人工智能工具、使用神经网络工具进行艺术创作和音乐创作的门槛对大多数人来说都有点太高了。”