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音樂人遇見AI 創作路上好夥伴

2018-07-02 00:37經濟日報 文/何秀玲

中央研究院資訊科學研究所助研究員蘇黎
中央研究院資訊科學研究所助研究員蘇黎

AI人工智慧世代來臨,影響各行各業,其中對於音樂創作的影響為何?AI是否會取代音樂人的工作?日前甫落幕的金曲國際音樂節舉辦國際論壇,邀集各方菁英探討音樂與AI到底是敵是友。專家們一致認為,AI透過學習,確實可以快速了解一首歌的結構,但是AI終究還是工具,成為具創造力的音樂家仍有困難。

中央研究院資料科學研究所助理研究員蘇黎,他同時也主持該所「音樂與文化科技實驗室」。這個實驗室成立至今一年多,研究範圍為技術開發、自動採譜、音樂的自動辨識與人工智慧的應用。

蘇黎指出,AI在音樂領域的應用,主要是透過機器學習,蒐集某種類別資料,資料量愈多愈好,讓機器從模仿開始,處理大量的資訊並加以學習。他展示透過機器學習,讓AI在貝多芬的「月光奏鳴曲」中加入巴哈的「聖詠」。有趣的是,有些人認為這很像巴哈的曲子,但也有人認為這不是巴哈,具主觀認知差異,正是此領域值得探討之處。

澳洲/紐西蘭 Systema AI 開發長羅漢(Rohan ADARKAR)
澳洲/紐西蘭 Systema AI 開發長羅漢(Rohan ADARKAR)

學習能力快速 仍比不上人類

很多人的疑問是,聽音樂是主觀的事,AI要如何產出大家覺得好聽的音樂?蘇黎認為, AI似乎已很懂音樂,甚至會作曲,但「感知」仍是下一個層次的問題;雖然AI可快速了解一首歌速度、和絃,但這距離「電腦懂音樂」還有一段距離。

他解釋,可量化、被模型化而達到的指標,機器能贏過人類,但不代表機器真的「懂」音樂,因為若有其他不穩定因素加入,機器可能就無法辨別;假設有很多樂器一起演奏,目前機器辨別能力還是比不上人類。

「很多人對於AI有誤解,以為只要有很多資料,AI就能做很多事」。蘇黎舉例,例如有人家裡有1萬首歌,若想試試能否做AI的研究,其實是沒辦法進行的。「因為1萬首歌整理完了,就要去考慮分析的內容是要針對不同年代錄音的差異,而這種差異要怎麼整理、如何做標籤等,這些要分析的問題,比實際寫程式的時間還多」。

成協同創作者 譜寫完美樂章

蘇黎說,很多人常這樣打趣:「人工智慧都是『工人智慧』堆積出來的,」卻也是殘酷的現實,沒被人工整理過的資料,能被分析的內容是很少的;人不知道該如何解答的問題,就沒辦法教機器,這是機器學習時經常面對的困難。

美國軟體業者Systema AI開發長羅漢(Rohan Adarkar)曾經做過音樂經銷、編曲與資訊系統的銷售,Systema AI創立11年,是歷史最久的音樂AI公司。

許多音樂創作者也很關心,AI是否可取代音樂創作者的工作?羅漢認為,若先不提AI,音樂系的學生也要先學會音樂的基本功,才有辦法以創意突破現有的音樂框架,否則無法創作出好聽的音樂。另一個關鍵是,人類對音樂的追求具非常高的標準,但是電腦就是1與0,沒辦法做出0.76的感覺,仍需要人類介入,AI其實還是人類的工具,是幫忙拓展產業的未來,目前並不是音樂人的敵人。

寇爾( Cole Ingraham)目前是美國人工智慧編曲公司Amper Music音樂系統工程師,他加入Amper的初衷,是希望建立初階的AI,讓很多人的音樂概念可更快轉換成樂譜,同時方便非專業從事音樂工作的人快速找到他們所需的音樂,可透過AI為創作者解決與音樂有關的棘手問題。

寇爾以Amper Music為例,它被定位為「協同創作者」,並非要取代人類,目的是與作曲家共同討論出他們想要的音樂。「音樂是創作的過程,而非資料處理」他強調,透過AI是希望讓使用者得到的音樂有最好的品質,「依然是讓客戶決定,最終出現的音樂到底是不是他們要的。」

蘇黎也認為,AI有辦法學習旋律與節奏,但要成為具創造力的音樂家仍有困難。原因在於,創造機器學習的工程師會先做定義與標的,讓機器去學習標準答案,做到「100分」,可是這並不是創作的理念,因此音樂創作者的工作目前還不會被取代。

美國Amper Music音樂系統工程師寇爾(Cole Ingraham)
美國Amper Music音樂系統工程師寇爾(Cole Ingraham)

金曲國際音樂節
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