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原标题:人工智能写歌词永利皇宫463官网:

浏览次数:53 时间:2019-09-05

原标题:人工智能写歌词,要让方文山先生下岗有多难?

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富有语言工夫,是人类智能的一大特色,在机器智能温火的明日,大家对AI抱以人类智能的推断,首先走出的一步,往往正是让AI具有语言技巧。

那不,大量才能极客和钻研单位正在大费周章写代码,让AI完结写歌词这一本来专门项目文化艺术青少年的任务,然而成果好似有个别适得其反……

整理:方道文山流微信

来源:方道文山流(ID:bjfangdao)

近来,综艺节目“中国好声音”参加比赛学员,浙大在读硕士生宿涵给我们带来了她用人造智能改编的《止战之殇》,引起网络好朋友们的霸道冲突。

这位16虚岁就步入复旦东军政大学学,并直接跳过学士读博的男孩子,二十四虚岁的她早正是哈工业余大学学七年级的大学生生了。

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让宿涵走红的不是他的文化水平,而是她的创作,那位哈工业余大学学学霸将方一杯《止战之殇》的主歌部分的歌词整个转移,新版歌词是她用AI写成的。

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改编歌词如下:

"怎么会

舍得就让回忆冲走了照片

也冲走了昔日时刻

讽刺挂满美观的日光

快看不到豆绿的那贰个地点

再见了避风港 好苍凉

那狠毒的月光

她不谅不忘 只想止战之殇

坼裂的橱窗

确实了双翅

罪掩埋欢愉

染红她目光

泪液在万籁俱寂飘荡

本身没忘"

宿涵在写那首《止战之殇》时,当他输入指令后先后会特别输出匹配的歌词,他只须求选用适合何况高水平的乐章来行使,光是那一点或许人类就已经低于了。

行使人工智能来写作歌曲,宿涵不是率古时候的人。早在本年境内就有一个公司做出了一款叫做“歆雅”的软件,你一旦给他一首乐曲,随便定个宗旨,她就能够即时创作出一首特定风格的乐章,即使好像词并不能够达意。

但听他们说了人工智能写歌词,小编的心中是这么的:我们是或不是到头来能够绝不催文山写歌词了!

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而是,事实好像并未那么粗略。越来越多个人关切的而不是人造智能到底能否替代人,而是AI 都能写什么的乐章、歌词写得好么?那片神奇的园地,不止是您,笔者也很惊叹,所以找来了一篇“硅谷密探”做的剖释,想来钻探一下。(以下部分内容出自微信民众号“硅谷密探”,民众号ID:guigudiyixian)

对流行乐(Rap)来讲,什么才叫好歌词?

唐诗对别的一首歌都很珍视,特别是爵士乐音乐(rap)。舞曲重打击乐,说在前、唱在后嘛!歌词主要性一叶落而知天下秋。因而重打击乐音乐对歌词的考验也最高:既要有节奏感、又要紧紧围绕多少个宗旨说、还要押韵。

大家先来看多少人类写的 rap 歌词。那是写得相比好的二个,南拳老母的《资水》,即便不是周杰伊唱的,但词是方文山(Vincent Fang)写的:

“雅鲁藏布江弯了多少个

小鱼儿甭上船大家不稀

捞月球张网补星

给大伯下酒喝一碗家

黄河弯了多少个

小虾米甭靠岸大家没空

捞月球张网补星

给老娘熬汤喝一碗家

看看没?“弯” 和 “罕”、“光” 和 “乡”,每句结尾都很押韵、未有奢华辞藻堆砌、未有脏话,但很走心。

而是,爱听音乐的小探近几年开掘众多音乐人在写词的时候有个特别倒霉的风尚:押韵太难了,所以“偷懒式押韵” 越来越多,例如 Lil Wayne 那首歌:

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先是、第二、第四句末尾的词居然都以“mine”?!押韵不了就都用贰个词,能再懒点吗?

那就是说,AI 写的乐章能比人类写得好呢?

哪些词 “很 rap”、哪些词 “不 rap”?

既然要写 rap,我们先是要消除八个问题:rap 里最常出现什么词?换言之,哪些词够 rap、哪些词非常不足 rap?

某种角度上来讲,AI 就好像孩子,你教什么它就学啥。既然大家想让它给大家写首 Rap,那大家将在先 “喂” 给 AI 多量的原材质,也便是水保的 Rap。好比汪峰的歌里平常出现 “彷徨”、“孤独”、“弹指间”、“生命” 同样,大家也足以来深入分析下克罗地亚语 Rap 词库里有何样 “基本款”。

大数额研究者、可视化小说作者Matt•丹尼尔斯(马特丹尼尔斯)在她的《流行歌的语言》里,开掘了部分很风趣的现象。

马特选取了“文告牌” 榜单上排在前 500 名重打击乐歌唱家的 5 万首歌、2600 万个词,作为他研讨的数据库。

发端他意识,他小心到 “爱” 那几个词在说唱音乐里每每出现,但她跟着开采:即便在乡村音乐音乐里 “爱” 出现一再,达到了每 一千0 个词里有 18个,但在别的具有音乐流派(乡村舞曲、流行音乐等)里,“爱” 出现的次数反而越来越多,达到 柒十九遍/每 一千0 词。看来,戴着大金链子唱 rap 的铁血真男士们,不私自说爱!

若果大家把 “很 rap 的词” 定义为 “在 rap 里出现许多次、但在别的品种音乐里涌出得少”,那么什么样词 “很 rap”、哪些词 “缺乏 rap ”呢?结果如下:

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图自

左上(红点和黄点)是别的类型音乐的常见词,比方“爱”、“伤心”、“晚上”、“轻语” 等。

而右下则是 rap 专项使用词汇,除了 game “游戏”、struggle “挣扎” 是明显的频繁词汇以外,还大概有 money “金钱”、hood “街头”、homie “好男生儿”、以及(手动和煦)、(手动和睦)、和(手动和睦)等词。

AI 填词填得好呢?

清楚了怎么着词很 rap 后,大家明天就足以起来填词了!

有一款名为 DeepBeat 的在线写歌词工具,就会做这件专门的职业。开垦 DeepBeat 的团伙搜集了 玖十几位书法家的 50 万首 rap 歌曲,然后他们把这个歌词成为了 “消息寻找” 难题,比如你输入前几行的歌词,它来给你“写” 出前面的歌词。

这种措施有啥受益呢?AI 写的乐章好不佳大家不理解,但在这种状态下,我们起码能够把 AI 续写的歌词和原本歌词举办自己检查自纠,看看写得有多像来自人类之手。当然了,这种以 “一行歌词” 为单位写的歌,鲜明未有让 AI 二个字、二个字写歌写得有创新意识,但 “三个字三个字地写歌” 难度也越来越大。

在把歌词输入 DeepBeat 系统后,它会用 “Ranking SVM” 去挑选最适合成为下一句歌词的那句话。RankSVM 首如果将排序难点转化为 pairwise 的分类难题,之后再用 SVM 分类模型举行学习。

像 PageRank 这种算法用的是“单个静态排名(single static ranking)”,但假使用机器学习把多样算法结合起来,就会让句子配成对的结果越来越精准。日常,在写歌词这种文本预测世界内,递归神经互连网(TiggoNN)使用得最佳频仍—— 不然就能写出来的语句每句读着都对、但放一块就驴唇不对马嘴。

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DeepBeat 背后本领 DopeLearning 随想

来自康奈尔大学官方网站

明日我们来谈一件很肃穆的事务:押韵!!!

押韵可远远没有 “千岛湖里有水华,六月春上面有蛤蟆” 这么轻松。押韵分为声母押韵(“音信”、“前卫”)和韵母押韵(你小时候背的大多数宋词都是韵母押韵)。押韵还可以够是声母接二连三押韵、可能韵母三番五次押韵。正因为押韵难,所以随意舞曲(freestyle)更难上加难。

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那么,AI 怎么确定保障自个儿写出来的东西押韵呢?

DeepBeat 背后的工夫 DopeLearning 先把单词都按音标“翻译” 出来,然后再依照音标计算 “韵密度” 来检查实验押韵。事实申明,这种情势和人类乡村音乐明星的剖断标准或然相比较像的。

除外押韵,AI 还要学习歌曲的结构。大家领会,一首歌曲有主歌和副歌(以《至少还应该有你》比方,主歌正是“笔者怕来不比...”,副歌正是“即便/ 全球小编也能够放弃” 部分)。而在 rap 音乐里,主歌和副歌的足底、以至风格都会略有退换。何时更换?怎么驾驭未来那部分是主歌还是副歌?那都以AI 要承袭上学的。

让 AI 写重打击乐歌曲的 00 后

即便在人才济济的硅谷,像Google、微软、Facebook 之类的大商家可能对在 AI 方面有色金属研究所究的红颜求贤若渴。在硅谷,AI 方面包车型地铁大学生生刚完成学业就有非常的大也许拿30万欧元左右的每年工资。

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今日美国小说:“天价薪给是 AI 人才抢夺战的绝招”

有位叫罗比•巴拉特(罗布bie Barrat)的00 后,推测正是这种人才。那位出自U.S.A.Louis安那州的小兄弟只用了不到一周,就做出了个能自身写词的 “舞曲AI”。

那位自学成才的少儿住在加利福尼亚州的一个农场。他对编制程序很感兴趣,就和煦从英特网下载了个开源软件自学编制程序。他用基于 Python 的机械学习库 PyBrain 练习她的神经网络,再加上超越陆仟句侃爷的乐章作为资料磨炼AI、又花了几天的岁月调节和测验结果,就有了那么些中国风 AI。

小探从那首歌里截取了一片段,我们来探视那么些集侃爷之大成者的 AI 写出来怎么样的歌词:

You the number one I'mma beat my brother

(你正是第一,作者等会就去把自身哥揍一顿)

And I know a sign when I heard it's the magic hour

(笔者听大人讲那是魔幻小时,小编晓得两个标致)

Get Olga Kurylenko, tell her to do better

(把 Olga Kurylenko 给自身叫来,告诉她要多加油。

注:Olga Kurylenko 是性感女明星)

That know we get them hammers, go on, call the lawyer

(大家给她们带了些锤子,去呀,去叫律师啊)

But still supported me when I get richer

(但要么在自笔者变得更具有时帮助了本人)

那是他的 Github 链接:

什么?即便有个别句子缺主语,意思、逻辑也尚不完美,但最少押韵得很像那么回事吧?固然小探也不了然为何她要揍哥...

小探又在 Github 上找到了个 “汪峰歌词生成器” (

那首 AI 写出来的歌词,比刚刚充足要揍哥的写得相当多了!

“作者在哭泣

自己无法及你的时刻

自身是我们在那是一种无法少得能够未有一天

作者们想这么

笔者们处于一场作者在自家一个相多地在此向

可自己是个想已经把本身的时候

我见到在心悄一种痛定的时候

自己看着小编的感到在飞歌

自个儿不能够在那多在内心

仿佛在自己瞬间

自个儿的人命中的感到

本人在本人一遍到孤独所

咱俩在那是一看能够是一场大家在如此

本身在此处失命

本人不能够在那以为在天里

夜里

夜里

尚未一天 小编想心的是不呢到了”

是否写得很像那么回事?!但一味听来就依旧弄虚玄,未有水源,唯有一群的形容词往上堆砌。

理之当然,AI 再掌握,也只好从被 “喂” 给它的音讯里寻觅规律、再编写成歌词,但它并不明了每一种词到底是怎样看头,所以歌词的意味和逻辑都不太流利。那也反馈出了近日人工智能的局限性:即使能够搜索合营的字句、寻觅特别的足底,但读起来依然认为到很想获得。毕竟现阶段人工智能再怎么字面深入分析,也很难根据上下文真正精晓语义、更不会分晓如何是 “锤子”、什么是 “律师”、就更别提“风趣”、“狼狈” 这一个人类特有的尖端心绪了,以致说想为歌词赋予一段灵魂更是难上加难。

让 AI 更智能是万里长征,写词只是在那之中一小步。刚才提到的 AI 写歌 00 后在承受英媒访问时说,“若是大家领略那个神经网络( neural network)是怎么思虑的就好了,这样大家就足以反过来向它上学它是怎么下围棋、怎么学语言的。”但人的大脑到近期依旧未解之谜,唉,想让方文山(fāng wén shān )下岗也好难。

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至于AI写诗写词这类事儿,作者更赞成于马云(杰克 Ma)评价阿尔法蛇时公布so what的多少个视角,耐听又实在:智能时期应该是缓慢解决人消除不了的主题素材,理解人不能够理解的事物,一切做人能够做到的事的机器都是鲁钝的,大家相应让机器去做人类做不到的事物,让机器去表述本人智能的工夫,尊重型机器器,敬畏机器。

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换言之,曾经人们一天专门的学业 16 个小时,以后大家朝九晚五二日工作三日,但不出 30 年,大家一天专门的职业 4 小时,一礼拜职业 3 天,但要么会感觉很忙,那是人造智能将给大家的活着带来的退换。在今后,令人活得更像个人,机器更像机器,才是我们的要害职分。我们最怕的不是机械学人,大家最怕的是我们的启蒙让人都起首学机器的时候,这么些时代、那个世界才真的危急。

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提起最后,大家来计算下——假诺真用 AI 写歌词的话,只要简单两步:一,AI 把歌词写出来;二,大家往里面加些从前歌里的累累词汇就马到成功啦!

附:手把手教你做写词机

准备一:押韵表

其一地点能够去网络搜押韵表

import jieba

import re

from xpinyin import Pinyin

p = Pinyin()

RhymeIndex = [('1', ['a', 'ia', 'ua']), ('2', ['ai', 'uai']), ('3', ['an', 'ian', 'uan']),

('4', ['ang', 'iang', 'uang']), ('5', ['ao', 'iao']), ('6', ['e', 'o', 'uo']), ('7', ['ei', 'ui']),

('8', ['en', 'in', 'un']), ('9', ['eng', 'ing', 'ong', 'iong']), ('10', ['er']), ('11', ['i']),

('12', ['ie', 'ye']), ('13', ['ou', 'iu']), ('14', ['u']), ('16', ['ue']), ('15', ['qu', 'xu', 'yu'])]

RhymeDct = {'ui': '7', 'uan': '3', 'ian': '3', 'iu': '13', 'en': '8', 'ue': '16', 'ing': '9', 'a': '1', 'ei': '7',

'eng': '9', 'uo': '6', 'ye': '12', 'in': '8', 'ou': '13', 'ao': '5', 'uang': '4', 'ong': '9', 'ang': '4',

'ai': '2', 'ua': '1', 'uai': '2', 'an': '3', 'iao': '5', 'ia': '1', 'ie': '12', 'iong': '9', 'i': '11',

'er': '10', 'e': '6', 'u': '14', 'un': '8', 'iang': '4', 'o': '6', 'qu': '15', 'xu': '15', 'yu': '15'}

忧盛危明二:分词对应押韵表编码

分好的词与押韵表对应起来,

举个栗子,

比如“未有”对应的是“7-13”,

就十分你给每一个词都贴了二个标签,

如此你未来想搜寻的时候,

就能够依靠标签找到这个词了。

def _analysis_words(words):

word_py =p.get_pinyin((u'{}'.format(words)))

lst_words = word_py.split('-')

r = []

for i in lst_words:

while True:

if not i:

break

token = RhymeDct.get(i, None)

if token:

r.append(token)

break

i = i[1:]

if len(r) == len(words):

return '-'.join(r)

# print(_analysis_words('兄弟'))

率先步:爬虫抓取歌词新闻

其一地方数据爬取的更多,

没有什么可争辨的你的词库就越强大,

背后分词也越高,

此间只爬取了3首歌曲的乐章,

再者最后是累积到txt中,

本来,放数据库里就越来越好了。

def GetKeyword():

#歌曲列表

# url = ''

# req = requests.get(url)

# data = req.json()

# print(data['result']['tracks'] )

# tracks =data['result']['tracks'] #歌曲列表

tracks=["431795900",'33850315','430053482']

#写入记事本文件

with open('keyword.txt','a') as f:

f.write("[")

for i in tracks:

print(111)

#歌词

# lrcurl = ""

lrcurl = ""

lrcreq = requests.get(lrcurl)

dt = lrcreq.json()

lrc=re.sub(u"[.*?]", "", dt['lrc']['lyric'])

#jieba分词

seg_list = list(jieba.cut(lrc, cut_all=True))

for i in seg_list:

#出席判断,只写入2个字组合的词

if len(i)==2:

#写入格式:{'7-13':'追求'}

if _analysis_words(i)!=None:

f.write("{'"+_analysis_words(i)+"':'"+i+"'},")

f.write("]")

f.close()

第二步:调用分词的措施

GetKeyword()

其三步:剖析分词后的txt

def Findkey(str):

result={}

with open('keyword.txt', 'r') as f:

# print(f.readlines())

list=eval(f.readlines()[0])

for item in list:

if item.get(str):

key=item.get(str)

number=result.get(key)

#比如贰个词出现一再,进行次数累加,用来代表频次

if number !=None and number>=1:

result[key]=number+1

else:

result.update({key:1})

f.close()

print(result)

第四步:程序入口

key=input("请输入关键词:")

str=_analysis_words(key)

print("相配押韵的词:")

Findkey(str)

第五步:创作本人的FreeStyle

# hello 咱们好,小编的名字叫离岛

# 没事爱在博客写写,这觉得让本人惬惬

# 写代码不是男士的事,女人不是不得不做测验

# 热爱编码,未有章程

# 他们都叫自身是热爱编码的Coding女人

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