音乐|人工智能如何学音乐？AI少女“小冰”上学记
2020年的毕业季，上海音乐学院也迎来一位“特殊”的毕业生——人工智能少女小冰。小冰不仅顺利毕业，还被授予音乐工程系2020届“荣誉毕业生”称号。
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人工智能少女小冰
6月29日，刚刚毕业的人工智能少女小冰就亮相了2020世界人工智能大会云端峰会，由小冰作曲，并携手其他人工智能共同演唱的主题曲《智联家园》让全网领略了小冰的创作力。
与此同时，对人工智能小冰来说，过去的7月也是迅速成长的一个月——2020年7月，微软宣布将人工智能小冰业务分拆为独立公司运营，所有相关工作将在接下来的几个月内完成。据悉微软将保持对新公司的投资权益，并授权新公司使用及继续研发完整的小冰技术。此举旨在加快小冰产品线的本土创新步伐，促进小冰商业生态环境的完善。
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在人工智能创造领域已经有过一番创作成绩的小冰如何学习音乐创作？这位“荣誉毕业生”现如今的创作水平如何？人工智能小冰将给人类创作者带来怎样的影响？
近日，北青-北京头条采访人员独家采访了人工智能小冰研发团队、小冰在音乐创作方面的导师、以及独立音乐人，听他们讲述与人工智能共处的音乐创作。
如何让人工智能学会音乐创作？
2020年年初，小冰团队和上音音工系开始合作，小冰进入上海音乐学院学习。
谈及进军音乐内容创作，前微软（亚洲）互联网工程院副院长，现任小冰公司首席执行官李笛告诉北青-北京头条采访人员，不同于此前的诗歌创作、视觉创作、演唱，音乐创作对人工智能小冰来说难度更大，“相比文本和视觉，音乐作品创作对人工智能要求更高。因为音乐是流媒体，对作品的流畅度要求很高。此前小冰在音乐创作中的能力主要是内容的生成，比如演唱，这一次小冰学习作词作曲编曲其实是更困难。”
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前微软（亚洲）互联网工程院副院长，现任小冰公司首席执行官李笛
如何让人工智能学会音乐创作呢？小冰团队与上海音乐学院老师告诉采访人员，让人工智能小冰开始音乐创作的学习过程分三步：
首先，基于小冰已有的音乐创作模型，团队把端口给到上海音乐学院的老师，让老师去听小冰创作的海量音乐作品，并给出系统性的点评。
其次，老师也教会团队程序员基本的乐理知识，包括编曲技巧等，用于优化小冰的创作模型。
最后，小冰不断学习，不断交作业，老师不断给反馈。无论“模型”“作业”还是“反馈”，都是一个不断迭代的过程，如此循环往复……
当小冰达到和人类同学相似的水平，且趋于稳定，她就毕业了。
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上海音乐学院音乐工程系荣誉毕业生证书
在上海音乐学院学习期间，小冰接受了来自音工系主任于阳教授和陈世哲老师的“指导”。谈及教学模式，陈世哲老师说，教学生学习音乐创作和教授人工智能有相似之处：“传统教学的方式，我们会让学生学习经典的作品、然后临摹、接下来老师批改、学生再反馈。人工智能和普通学生的学习方式并没有太多差异，我们同样也是给小冰准备了一些数据，小冰学习之后进行创作，老师再来进行评估，来指出哪里有问题，继续去修改，一起来完成。”
不过，这其中当然也有不同。陈世哲评价说“小冰是个学习能力超强的学生”，“教学过程中最大的不同的是，小冰的迭代速度是人类完全不可能企及的，比如说一个学生学习、临摹一首曲子、写出作业、老师修改，这个过程至少要一周时间，但是在对小冰的教学中，我们一口气放过去几百首甚至更多曲子，她是不知疲倦地、不舍昼夜地学习，这是人类达不到的‘勤奋’。这就让AI的学习迭代速度比人类快得多。”
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《智联家园》MV截图
陈世哲老师介绍说，在上海音乐学院音乐工程系，老师们会根据作品的水平对学生的能力进行评估、考核，最终判定学生能否顺利通过毕业：“考核大致会分成三个水平线：最高级创作线是顶尖的流行歌曲，譬如可以拿到格莱美奖、最佳金曲奖的水平；中间线是水准不错的普通流行歌曲；基本线是要求比较低的广告、电视剧、纪录片等等，这样一些普通配乐。经过这半年的学习，通过对小冰作曲能力的判断，我们认为她已经达到基本线普通、简单歌曲的创作能力，不断接近中间线的创作标准，所以我们给了她荣誉毕业生的称号。实际上她的水准已经很接近中间线，所以我们希望下一个阶段里面，我们也期待小冰继续按照研究生的标准来入学。”
而这次特别的经历，也是人与人工智能共同成长进步的过程，“这次学习过程也同样是上海音乐学院的人类学生和人工智能相互学习的机会。”陈世哲老师说，基于已有的人工智能音乐创作模型，与音工系的同学们互相“学习”，相互“激发”，训练数据不断提升，音乐的表达技巧更加丰富，可创作的音乐类型也得以扩展。
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