MIT聯(lián)合沃森實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)推出最新AI 可操作各種樂器

會(huì)玩樂器的人在生活中簡直自帶光環(huán)！不過，學(xué)會(huì)一門樂器也真的很難，多少人陷入過從入門到放棄的死循環(huán)。但是，不會(huì)玩樂器，就真的不能演奏出好聽的音樂了嗎？最近，麻省理工（MIT）聯(lián)合沃森人工智能實(shí)驗(yàn)室（MIT-IBM Watson AI Lab）共同開發(fā)出了一款A(yù)I模型Foley Music，它可以根據(jù)演奏手勢(shì)完美還原樂曲原聲！

而且還是不分樂器的那種，小提琴、鋼琴、尤克里里、吉他，統(tǒng)統(tǒng)都可以。

只要拿起樂器，就是一場(chǎng)專業(yè)演奏會(huì)！如果喜歡不同音調(diào)，還可以對(duì)音樂風(fēng)格進(jìn)行編輯，A調(diào)、F調(diào)、G調(diào)均可。

這項(xiàng)名為《Foley Music：Learning to GenerateMusic from Videos》的技術(shù)論文已被ECCV 2020收錄。

接下來，我們看看AI模型是如何還原音樂的？

會(huì)玩多種樂器的Foley Music

如同為一段舞蹈配樂需要了解肢體動(dòng)作、舞蹈風(fēng)格一樣，為樂器演奏者配樂，同樣需要知道其手勢(shì)、動(dòng)作以及所用樂器。

如果給定一段演奏視頻，AI會(huì)自動(dòng)鎖定目標(biāo)對(duì)象的身體關(guān)鍵點(diǎn)（Body Keypoints），以及演奏的樂器和聲音。

身體關(guān)鍵點(diǎn)：由AI系統(tǒng)中的視覺感知模塊（Visual Perception Model）來完成。它會(huì)通過身體姿勢(shì)和手勢(shì)的兩項(xiàng)指標(biāo)來反饋。一般身體會(huì)提取25個(gè)關(guān)2D點(diǎn)，手指提起21個(gè)2D點(diǎn)。

樂器聲音提?。翰捎?a target="_blank">音頻表征模塊（Audio Representation Model），該模塊研究人員提出了一種樂器數(shù)字化接口（Musical Instrument Digital Interface，簡稱MIDI）的音頻表征形式。它是Foley Music區(qū)別于其他模型的關(guān)鍵。

研究人員介紹，對(duì)于一個(gè)6秒中的演奏視頻，通常會(huì)生成大約500個(gè)MIDI事件，這些MIDI事件可以輕松導(dǎo)入到標(biāo)準(zhǔn)音樂合成器以生成音樂波形。

在完成信息提取和處理后，接下來，視-聽模塊（Visual-Audio Model）將整合所有信息并轉(zhuǎn)化，生成最終相匹配的音樂。

我們先來看一下它完整架構(gòu)圖：主要由視覺編碼，MIDI解碼和MIDI波形圖輸出三個(gè)部分構(gòu)成。

視覺編碼：將視覺信息進(jìn)行編碼化處理，并傳遞給轉(zhuǎn)換器MIDI解碼器。從視頻幀中提取關(guān)鍵坐標(biāo)點(diǎn)，使用GCN（Graph-CNN）捕獲人體動(dòng)態(tài)隨時(shí)間變化產(chǎn)生的潛在表示。

MIDI解碼器：通過Graph-Transfomers完成人體姿態(tài)特征和MIDI事件之間的相關(guān)性進(jìn)行建模。Transfomers是基于編解碼器的自回歸生成模型，主要用于機(jī)器翻譯。在這里，它可以根據(jù)人體特征準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)MIDI事件的序列。

MIDI輸出：使用標(biāo)準(zhǔn)音頻合成器將MIDI事件轉(zhuǎn)換為最終的波形。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

研究人員證實(shí)Foley Music遠(yuǎn)優(yōu)于現(xiàn)有其他模型。在對(duì)比試驗(yàn)中，他們采用了三種數(shù)據(jù)集對(duì)Foley Music進(jìn)行了訓(xùn)練，并選擇了9中樂器，與其它GAN-based、SampleRNN和WaveNet三種模型進(jìn)行了對(duì)比評(píng)估。

其中，數(shù)據(jù)集分別為AtinPiano、MUSIC及URMP，涵蓋了超過11個(gè)類別的大約1000個(gè)高質(zhì)量的音樂演奏視頻。樂器則為風(fēng)琴，貝斯，巴松管，大提琴，吉他，鋼琴，大號(hào)，夏威夷四弦琴和小提琴，其視頻長度均為6秒。以下為定量評(píng)估結(jié)果：

可見，F(xiàn)oley Music模型在貝斯（Bass）樂器演奏的預(yù)測(cè)性能最高達(dá)到了72%，而其他模型最高僅為8%。

另外，從以下四個(gè)指標(biāo)來看，結(jié)果更為突出：

正確性：生成的歌曲與視頻內(nèi)容之間的相關(guān)性。

噪音：音樂噪音最小。

同步性：歌曲在時(shí)間上與視頻內(nèi)容最一致。

黃色為Foley Music模型，它在各項(xiàng)指標(biāo)上的性能表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了其他模型，在正確性、噪音和同步性三項(xiàng)指標(biāo)上最高均超過了0.6，其他最高不足0.4，且9種樂器均是如此。

另外，研究人員還發(fā)現(xiàn)，與其他基準(zhǔn)系統(tǒng)相比，MIDI事件有助于改善聲音質(zhì)量，語義對(duì)齊和時(shí)間同步。

說明

GAN模型：它以人體特征為輸入，通過鑒別其判定其姿態(tài)特征所產(chǎn)生的頻譜圖是真或是假，經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練后，通過傅立葉逆變換將頻譜圖轉(zhuǎn)換為音頻波形。

SampleRNN：是無條件的端到端的神經(jīng)音頻生成模型，它相較于WaveNet結(jié)構(gòu)更簡單，在樣本級(jí)層面生成語音要更快。

WaveNet：是谷歌Deepmind推出一款語音生成模型，在text-to-speech和語音生成方面表現(xiàn)很好。

另外，該模型的優(yōu)勢(shì)還在于它的可擴(kuò)展性。MIDI表示是完全可解釋和透明的，因此可以對(duì)預(yù)測(cè)的MIDI序列進(jìn)行編輯，以生成AGF調(diào)不同風(fēng)格音樂。 如果使用波形或者頻譜圖作為音頻表示形式的模型，這個(gè)功能是不可實(shí)現(xiàn)的。

最后研究人員在論文中表明，此項(xiàng)研究通過人體關(guān)鍵點(diǎn)和MIDI表示很好地建立視覺和音樂信號(hào)之間的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)了音樂風(fēng)格的可拓展性。為當(dāng)前研究視頻和音樂聯(lián)系拓展出了一種更好的研究路徑。