AI in music：让听歌根本停不下来

westwell类脑实验室 昨天
相信大家都会遇到类似的场景：在饭店吃饭闲聊期间，突然听到一首触人心弦的歌，想记下歌名；在散步时脑海里忽而又飘过一段熟悉的旋律，但却不记得在哪里听到过……这种情况下，只要拿出手机听歌软件使用“听歌识曲”功能就能高效准确地解决问题。
 
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“听歌识曲”让旋律不再陌生

当听到好听的歌曲时，拿出手机软件识曲或者哼唱，即可找到感兴趣的音乐，就是这么简单。不过，“识曲”背后的原理是怎样的呢？

 
通过片段寻找对应的音乐，需要分两步：

1. 提取片段的特征。过去人们曾尝试将音高的变化作为检索基础，但效果并不理想。后来人们选择音乐转换成频谱图，每隔几十毫秒，提取一次标志点的特征，并将这种特征称为“指纹”。
 
2. 匹配。只要找到同样的“指纹”串片段，就能找到目标。不过资料库中的乐曲成千上万，该如何比对？答案是为音乐建立一个搜索引擎。在引擎中，乐曲是“网页”，指纹是“关键词”，在含有关键词的歌曲中找到最相似的那首，就完成了听歌识曲的过程。无论通过哼唱还是通过片段寻找目标歌曲，通通都属于音乐信息检索的范畴。

 
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“AI模式”让循环不再单调
 
目前不少音乐软件都出了“AI模式”，即软件推出的一种智能推荐歌曲模式，当列表放完，系统会推荐相似歌曲电台，让用户无尽地听下去。这其实用了一个比较典型的推荐算法思想，跟歌单个性化推荐类似。


 


每个用户都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素，如果一首歌带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户，也就是用元素去连接用户和音乐。每个人对不同的元素偏好不同，而每首歌包含的元素也不一样。

近年来，在音乐及计算机领域出现了音乐人工智能（Music AI）这一名词。音乐人工智能是一个通俗的略显模糊的概念，可以看作人工智能在音乐领域的垂直应用。AI在音乐中的参与，使得用户听歌体验得到提升，在听歌之旅上停不下脚步。

 
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