色 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

雖然AI在藝術(shù)領(lǐng)域一直有不少爭議，但它一直也沒停下各種嘗試的步伐：

寫歌、畫畫、寫詩……這不，剛又學(xué)會了填詞。

我們給這個AI放了一首鋼琴曲，曲調(diào)非常悠揚平和。

然后，它生成的部分詞是這樣的：

各位感覺如何？

其中，生成過程的動態(tài)效果看著還不錯：

當(dāng)然，它可以很好地分辨不同風(fēng)格的音樂：給安靜的鋼琴樂生成的詞與給嘈雜的搖滾樂生成的會完全不一樣。

不過，鑒于目前的填詞效果（比如有時無厘頭的上下銜接），研究人員也表示：

這個工具也不是為了取代音樂家，而是成為一個激發(fā)音樂家創(chuàng)作靈感的工具，輔助他們創(chuàng)造出滿意的作品。

ps.此處在線cue周杰倫，御用詞人試試AI？

如何分辨出不同風(fēng)格的曲子？

這項研究來自滑鐵盧大學(xué)，研究成果即將發(fā)表在ICCC 2021。

項目的動機源于其中一位研究員的個人興趣。

這名研究員非常喜歡音樂，所以她很好奇機器是否可以生成聽起來像她最喜歡的音樂藝術(shù)家風(fēng)格的歌詞。

最終做出來的系統(tǒng)叫做LyricJam，已有在線網(wǎng)頁版供任何感興趣的音樂人訪問使用。

該系統(tǒng)通過將原始音頻文件轉(zhuǎn)換為頻譜圖，然后使用深度學(xué)習(xí)模型實時生成與音樂相匹配的歌詞。

模型的架構(gòu)由兩個變分自動編碼器（VAE）組成，一個用于學(xué)習(xí)音樂音頻的表示，另一個用于學(xué)習(xí)生成歌詞。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集由18000個原始歌曲的WAV音頻片段和7種音樂藝術(shù)家的相應(yīng)歌詞組成。

首先使用CNN來根據(jù)頻譜圖將帶歌詞的音頻，按風(fēng)格分類成不同“藝術(shù)家”。

然后訓(xùn)練一個條件VAE(conditional VAE，CVAE)“重建”原始歌詞，根據(jù)不同類型音樂的歌詞用詞和表達方式的不同，生成一系列連貫的新歌詞。

其中生成條件是前面預(yù)先訓(xùn)練的“藝術(shù)家”種類。

推理階段，流程差不多：系統(tǒng)將實時錄制的音頻片段轉(zhuǎn)換成頻譜圖，然后進行風(fēng)格識別，為了生成最匹配的歌詞，需要根據(jù)“藝術(shù)家”的類別從潛在空間中采樣并對其進行解碼，然后生成對應(yīng)的歌詞表達。

最后，使用基于GAN的對齊模型來對齊兩種編碼器生成的歌詞和音頻表示。

最終效果如何呢？

“非批判性的即興演奏伙伴”

為了評估他們開發(fā)的系統(tǒng)，研究人員進行了一項簡單的用戶研究，請來一批搞音樂創(chuàng)作的人來測試。

測試要求音樂人現(xiàn)場演奏音樂并分享他們對系統(tǒng)所作歌詞的反饋。

首先確定該系統(tǒng)是否能更準(zhǔn)確地生成與音樂所產(chǎn)生的情緒相匹配的歌詞。

研究人員選用了5種不同樂器演奏的不同歌曲的片段，每段約10秒，用該模型的兩種變體（下圖中每組的第二三行）各生成一行歌詞，再用一個基線模型（下圖中每組第一行）生成歌詞。

生成示例如下：

測試者需對以上3種詞，進行打分，選出最匹配當(dāng)前音樂的一種。

總共有15個人參與了這項研究，從下表可以看出，無論播放的歌曲類型如何，用戶都更喜歡后兩個模型的歌詞，而非基線模型的。

這說明，該系統(tǒng)可以生成匹配音樂風(fēng)格的歌詞。

最后，通過一系列問卷調(diào)查顯示，大多數(shù)參與實驗的音樂人都覺得，LyricJam是一個非批判性的即興演奏“伙伴”，可以鼓勵他們即興創(chuàng)作并嘗試不同尋常的歌詞表達方式。

另外，即使中間改變音樂風(fēng)格或嘗試加入新的和弦，歌詞也能實時做出抒情主題的變化。

最后研究人員表示，如果在更大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，填的詞就更具有多樣性了。

感興趣的朋友可戳在線鏈接試玩，系統(tǒng)操作非常簡單，錄入一個音頻就可以：https://lyricjam.ai/

論文地址：https://arxiv.org/abs/2106.01960

參考鏈接：

https://techxplore.com/news/2021-06-lyricjam-lyrics-instrumental-music.html

— 完 —

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、背景：

為了實現(xiàn)抓取某目標(biāo)網(wǎng)站的歌曲以及作者，通過python + Xpath方式實現(xiàn)，并將抓取的結(jié)果保存到csv格式的excel表格里。

2、實現(xiàn)步驟：

（1）獲取該網(wǎng)站的網(wǎng)頁源碼

（2）使用Xpath方式進行解析，找到要抓取的歌曲和作者所在的段落

（3）將解析后的結(jié)果寫入到CSV格式的excel中

3、關(guān)鍵技術(shù)：

python、requests、Xpath、csv文件寫入

4、代碼實現(xiàn)：

# ############## 通過python+Xpath實現(xiàn)抓取某網(wǎng)站推薦的歌曲
import requests
import lxml.html
import csv

url="http://www.show160.com/"

html=requests.get(url=url)
htmlContent=html.content.decode("GBK")
selector=lxml.html.fromstring(htmlContent)
#先抓大，找到歌曲信息所在的片段
item_list=selector.xpath('//*[@id="music_con1_1"]/div[@class="cont"]/div[@class="music_list"]/ul/li')
songAndAuthorList=[]
#基于抓取的結(jié)果再抓取每個li下面的信息，包括歌曲名和作者
for item in item_list:
    name=item.xpath('div[@class="lebox"]/a/text()')
    author=item.xpath('div[@class="ribox"]/a/text()')
    itemDict={"name":name[0],
                "author":author[0]}
    songAndAuthorList.append(itemDict)

#將結(jié)果存入到excel表格里
with open('songAndAuthor.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f:
    writer=csv.DictWriter(f, fieldnames=['name','author'])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(songAndAuthorList)

5、代碼解析：

下面是源碼的截圖，

為了看的更清楚一點，將要抓取的結(jié)構(gòu)羅列如下：

6、代碼運行結(jié)果：