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歌唱類節(jié)目《渴望現(xiàn)場》出現(xiàn)了一位客觀公正的音樂評審——機器人“小渴”。

這臺音樂歌唱評分機器人初次從音準、音域、調(diào)性、節(jié)拍、語感、樂感6個維度對演唱停止客觀評分，統(tǒng)籌了音樂欣賞的維度和量化的難度，真正完成了用科技評價藝術(shù)。

這臺機器人會對每位走進“歌詠亭”選手的演唱評分，只要分數(shù)超越80分才算失掉了“小渴”教師的喜愛，無機會走出“歌詠亭”與觀眾見面。

在很長一段時間里，給一個歌手打分并不是什么新鮮事。KTV的評分甚至可以列出與演唱者的音調(diào)相似的歌手。那么“小渴”的秘訣是什么呢?傳統(tǒng)的音樂評分軟件只是對歌手和普通人音準和規(guī)范音的一種比較復雜的比較。它是為了看你是否有跑調(diào)。這種單一的評價標準無法衡量一方音樂的質(zhì)量，更難以理解歌手所傳達的情感信息。相比之下，“小渴”則更為復雜。這是第一次從6個維度來判斷歌唱的表現(xiàn)，如語音、音調(diào)、音色、節(jié)奏、聲調(diào)、樂感，以及統(tǒng)籌了音樂欣賞維度和量化的難度。

“機器人評價藝術(shù)其實是一件非常困難的事情。最大的困難是如何讓機器人自動發(fā)現(xiàn)音樂美的元素。科學家們邀請了大量的音樂專家，從許多方面來評價歌曲。經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層級式構(gòu)造對音樂頻譜停止層級式籠統(tǒng)和凝練，自動發(fā)現(xiàn)音樂中每一句里包含樂符的個性之美，從而辨別學習音樂中音準、音高、顫音振幅和顫音頻率等規(guī)律，完成整段音樂的美學量化。

與此同時,一層一層的信息神經(jīng)網(wǎng)絡可以幫助機器人從規(guī)模到歌唱技能轉(zhuǎn)移到情感表達,讓機器人專家客觀地學習音樂,最后完成的“理解”注意“美”。

由于歌手的演唱風格、音樂等方面的不同方面，歌曲之間會有很大的差異，但當大眾音樂專家同時評分數(shù)據(jù)時，可以代表主流音樂評價專家對音樂的評價。因此，基于人工智能技術(shù)的音樂評價以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使“小渴”能夠客觀對音樂產(chǎn)生評價。

此外，“小渴”的順風耳——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡所抽取到的多維語音特征具有準確量化的特性，在對音準信息量化區(qū)分時，精度可以到達1‰。

而最模糊的“音樂感”也具有特定的數(shù)學模型所支持。音樂作為一門藝術(shù)，需要傳達一些情感。音樂感官是人們理解的感官能力。在具體表現(xiàn)中，表現(xiàn)力是演唱者的綜合表現(xiàn)。當前的評判標準更多地依賴于音樂專家。專家們用1或10分來得分。我們通過卷積網(wǎng)絡和雙向長短期記憶模型提取音樂表現(xiàn)力的特征，可以模仿專家對音樂表現(xiàn)力的評價。

從已經(jīng)播出的多期節(jié)目“小渴”可以多種音樂歌唱方法給一個公平的評價,如秦戲曲、說唱音樂、英文歌曲等，現(xiàn)場,“小渴”連接與歌手的麥克風,任何小瑕疵可以捕捉到它。機器人不會受到現(xiàn)場氛圍和環(huán)境影響。因此“小渴”分數(shù)的公平性和合理性。

“小渴是當下的主要版本，我們將引入更多的算法和更多的多元化維度來評價音樂，并嘗試讓它學會發(fā)明音樂，并將移動的音符組合在一起。”談論“小渴”的未來，

我希望它能適用于各種音樂評分系統(tǒng)，如唱歌房、迷你KTV等。喜歡唱歌的人可以結(jié)合他們的“小渴”評價，不時地改進他們的歌唱方法。有一天，也許“小渴”會從“音樂評審”提升到“夢想導師”。