用人工智能來編排音樂似乎不是什么新鮮事。

但是你聽說過是哪個AI發行的專輯嗎。

AI寫歌在很長一段時間都不是新鮮事，不會作曲就不好意思說自己是人工智能，但是AI玩搖滾真的是第一次。

創造金屬音樂的人工智能

DeepSlayerXL的開發者Bernhard Mueller年輕時就參與了金屬樂隊的演出，由此產生了創作金屬音樂AI的想法。

由Andrew Shaw開發的musicautobot最適合搖滾音樂創作，Bernhard Mueller在此基礎上編寫代碼，并對DeepSlayerXL進行轉換，deep slayerxl是一個可以自動生成金屬音樂的程序。

它的內核也離不開Transformer—XL語言訓練模型。

該程序將MIDI音樂數據轉換為可由語言模型識別的編碼文本在訓練了自動生成令牌編碼數據的能力后，可以用同樣的規則轉換成MIDI音樂數據，完成編排

通過令牌編碼轉換MIDI音樂。

有時候AI會忍不住偷懶，直接使用訓練好的數據，這也就是常說的通用和弦。

因為整體結構上沒有相應的訓練，DeepSlayerXL寫不出節奏一致，結構完整的音樂。

也是因為這個原因，它創作的音樂不拘泥于形式，跨越多種體裁，風格獨特。

比如這張《Arab Spring》是DeepSlayerXL音樂專輯的作品之一。

如果不是，誰會想到是莫得的情感AI創造的。

GPT—3評論金屬音樂專輯

受新金屬運動的影響，其歌曲風格多樣，融合了各種類型搖滾音樂的特點

在Bernhard Mueller的演奏實踐和其他歌曲的二次創作過程中，用語言模型創作歌曲的想法應運而生，DeepSlayerXL也隨之誕生。

DeepSlayerXL創作的歌曲聽起來很有意思，非常符合外行人對搖滾樂的印象。

比如聽這個《A Pumpkin's Life》的時候，沒有人能驚呼就像這個味道。

GPT—3對這首歌做了評論，畢竟只有AI更懂AI。

這首歌與南瓜派無關它有20世紀80年代老式垃圾搖滾的痕跡此外，這首歌的歌詞也讓它變得有趣，講述了世界是如何變得越來越危險的，我們需要為接下來可能發生的事情做好準備這是一個非常深刻的哲學問題

專輯里還有其他好歌，相應的，也有不少像樣的GPT—3評論。

《dark meter》與平克弗洛伊德甚至一些早期的Talking Heads音樂有更多的共同之處，這是一種熟悉流派的嘗試。

《This is the End》曲目結合了工業噪音和環境聲場景，有時候就像聽混音帶一樣但是，會有一種聲音將噪音無縫地轉化為輕松的旋律，這是一種有趣的節奏變化

用人工智能創作金屬音樂

誰不想體驗一下會寫歌的人工智能。

感興趣的朋友可以自行下載PyTorch模型，或者登錄Colab筆記本在線平臺親自體驗。

通過修改這部分數據來調整音樂序列的長度。

也可以自己輸入一小段音樂，讓節目補充全一的歌曲。

即使你完全不懂搖滾，不知道代碼，你仍然可以創作自己的金屬音樂。

深度粉碎原理

DeepSlayerXL整理金屬音樂你是怎么做到的

和基本程序musicautobot一樣，它們都依賴于TransformerXL模型的訓練數據。

使用的訓練數據集是從互聯網上捕獲的3604首俄羅斯MIDI歌曲每首歌曲向任意方向換位半步，從而獲得18k完整的MIDI歌曲訓練數據

在MIDI歌曲數據中，單個音符包含間隔和持續時間信息，多個音符可以同時存在這樣的2D數據是Transformer模型無法識別的，需要轉換成單維文本數據

通過流行音樂Transformer的musicautobot標記和BAR標記規則，將每個音符的音高和時長用相應的標記進行編碼，并將音符的演奏順序體現在標記中，解決了多個音符疊加的識別問題。

鼓信息由鼓標簽表示，這樣MIDI音樂數據就完全轉換成由令牌碼組成的文本。

TransformerXL模型通過使用轉換為令牌編碼的MIDI數據集進行200小時的訓練，完成語言學習。

自動生成一系列令牌數據后，按照同樣的編碼規則，轉換成MIDI音樂數據，完成金屬音樂的創作。

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