OpenAI最新研發(fā)的MuseNet的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以制作4分鐘時(shí)長(zhǎng)的音樂作品

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語音合成、音樂風(fēng)格遷移，正成為不少致力于“讓人人成為音樂家”的研究人員所追求的事情。像此前我們報(bào)道的微軟小冰作詞又作曲，AI幫清華博士寫說唱歌詞晉級(jí)，甚至不久前中央音樂學(xué)院招音樂AI方向博士生。不久前，為了紀(jì)念著名作曲家巴赫誕辰，Google 根據(jù)巴赫合唱和聲訓(xùn)練而成的機(jī)器學(xué)習(xí)模式 Coconet 吸引了不少人前來圍觀。

最近，OpenAI最新研發(fā)的MuseNet的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以制作 4 分鐘時(shí)長(zhǎng)的音樂作品，其中涵蓋 10 種不同的樂器（如鋼琴、鼓、貝斯、吉他），甚至還能將諸如鄉(xiāng)村風(fēng)格、莫扎特風(fēng)格、甲殼蟲樂隊(duì)風(fēng)格的音樂融合起來。

首先需要說明的是，MuseNet 并沒有根據(jù)人類輸入的對(duì)音樂理解進(jìn)行顯式編程，而是通過學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)成千上萬個(gè) MIDI 文件的下一個(gè) token 來發(fā)現(xiàn)和弦、節(jié)奏和風(fēng)格的模式。MuseNet 采用了無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型 GPT2.0（是的，就是此前被譽(yù)為可以 BERT 媲美的 NLP 模型 GPT2.0，普遍觀點(diǎn)是，經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練可以預(yù)測(cè)上下文，無論是音頻還是文本。）

據(jù)悉，5 月 12 日將正式開放 MuseNet 語言生成工具的試用版本。（以下為學(xué)習(xí)了肖邦作曲風(fēng)格的英國(guó)女歌手 Adele 的 Someone Like You的 AI編曲錄音。）

傳送門：

https://openai.com/blog/musenet/

▌過程原理

在簡(jiǎn)單模式（默認(rèn)顯示）中，用戶會(huì)聽到預(yù)設(shè)生成的隨機(jī)未切割樣本；然后選擇某作曲家或風(fēng)格下的著名作品片段，即可生成各種風(fēng)格的音樂。

在高級(jí)模式下，用戶可直接與模型交互。這個(gè)過程需要完成的時(shí)間會(huì)更長(zhǎng)，但用戶可以創(chuàng)建一個(gè)全新的作品。

注意：MuseNet 通過計(jì)算所有可能的音符和樂器的概率來生成每個(gè)音符，模型會(huì)傾向采用你選擇的樂器，但也可能會(huì)選擇逼得樂器；同樣，MuseNet 也會(huì)搭配不同風(fēng)格的樂器，如果用戶自行選擇最接近作家或樂隊(duì)常用分風(fēng)格或樂器，產(chǎn)生的音樂會(huì)更自然。

研究人員還創(chuàng)建了作曲家和樂器的 token，以便更好地控制 MuseNet 生成的樣本類型。訓(xùn)練期間，這些作曲家和樂器 token 將預(yù)先添加到每個(gè)樣本中，因此模型將學(xué)習(xí)利用該信息進(jìn)行音符預(yù)測(cè)。生成音樂時(shí)，可以調(diào)整模型，如拉赫瑪尼諾夫的鋼琴曲為前提，以創(chuàng)建選定風(fēng)格的音樂。

研究人員還將 MuseNet 中的嵌入進(jìn)行可視化，以深入了解模型所學(xué)到的內(nèi)容。他們采用了 t-SNE 創(chuàng)建各種風(fēng)格嵌入的余弦相似性。（如下 2D 圖像所示，可查看某個(gè)特定作曲家或風(fēng)格之間的關(guān)系。）

▌利用 Sparse Transformer 記住長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)

MuseNet 使用 Sparse Transformer 的重算和優(yōu)化內(nèi)核來訓(xùn)練一個(gè)具有 24 個(gè)注意力頭的 72 層網(wǎng)絡(luò)，并將全部注意力放在 4096 個(gè) token 的上下文中。這個(gè)長(zhǎng)文本的目的是能夠記住一個(gè)片段中的長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)?；蛘?，它還可以創(chuàng)建音樂旋律結(jié)構(gòu)。

音樂生成是測(cè)試 Sparse Transformer 的一個(gè)有用域，因?yàn)樗挥谖谋竞蛨D像的中間位置。它具有文本的 token 結(jié)構(gòu)。在圖形中，你可以查看 N 個(gè) token，而在音樂中，查看之前的起點(diǎn)沒有固定數(shù)。此外，還可以很容易聽到該模型是否在按照成百上千個(gè) token 順序來獲取長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)。

▌數(shù)據(jù)集

研究人員收集了不同來源的 MuseNet 訓(xùn)練數(shù)據(jù)（ClassicalArchives、BitMidi、MAESTRO ），涵蓋爵士樂、流行樂，以及非洲、印度和阿拉伯等不同風(fēng)格的音樂。

首先，研究人員采用 transformer 在序列數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練：給定一組音符，要求它預(yù)測(cè)其他即將出現(xiàn)的音符。在嘗試了幾種不同方法后將 MIDI 文件編碼為適用于此任務(wù)的 token。

在這種其中，他們采用和弦方法，將每次聽到的音符組合視為單獨(dú)的 “和弦”，并為每個(gè)和弦指定一個(gè) token。然后，通過僅關(guān)注音符開頭壓縮音樂模式，并嘗試使用字節(jié)對(duì)編碼方案進(jìn)行近一步壓縮。

研究人員還嘗試了標(biāo)記時(shí)間推移的兩種不同方法：一是根據(jù)音樂節(jié)奏進(jìn)行縮放的 token，代表節(jié)拍或節(jié)拍的一小部分；二是以絕對(duì)時(shí)間為單位來標(biāo)記 token。他們采用了一種結(jié)合了表現(xiàn)力和簡(jiǎn)潔性的編碼方式：將音高、音量以及樂器信息組合稱一個(gè) token。

在訓(xùn)練中，

通過提高和降低音高來調(diào)換音符。（之后的訓(xùn)練中，減少了調(diào)換數(shù)量，使得每個(gè)樂器都有生成的音符。）

提高音量，調(diào)高或降低不同樣本的整體音量。

增加時(shí)間，當(dāng)使用以秒為單位的絕對(duì)時(shí)間編碼時(shí)，可有效稍微減緩或加速片段。

在 token 嵌入空間中使用 mixup。

研究人員還創(chuàng)建了一個(gè)內(nèi)部評(píng)測(cè)，在訓(xùn)練中，通過模型預(yù)測(cè)給定的樣本是否來自數(shù)據(jù)集還是之前生成的樣本，進(jìn)行評(píng)判。

▌嵌入

為了給模型提供更加結(jié)構(gòu)化的上下文，研究人員還添加幾種不同類型的嵌入。

除了標(biāo)準(zhǔn)位置嵌入外，還有學(xué)習(xí)到的嵌入，可在給定的樣本中追蹤時(shí)間推移；然后，他們還在每個(gè)和弦中的音符添加了嵌入；最后，他們添加了兩個(gè)結(jié)構(gòu)化嵌入，該嵌入可表明模型既定的音樂樣本在較大音樂片段中的位置。