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活動回顧|音樂創作的第一堂 AI 課:讓研究成果成為推進創作工具的可能

音樂創作的第一堂 AI 課:讓研究成果成為推進創作工具的可能

hosted by FabCafe x Music and Culture Technology Lab

從FabCafe企劃的「生成式音樂裡的 AI」創作聚會中,我們遇見了許多對「參數式設計」、「生成式藝術(generative arts)」有所涉獵,也對AI如何應用於音樂創作充滿興趣,卻苦無機會入門的創作者。以讓研究成果成為推進創作的工具為目標 「音樂創作的第一堂 AI 課」的企劃以此作為契機而展開。

在 FabCafe 的兩次的工作坊中,聚集了對於生成式的創作方式、音樂創作的新可能的創作者們,在這主要以學習新知和實作課程中,結合了關於 AI 的入門觀念,以電腦生成和絃變化和鼓機,最後將兩者結合起來,完成個人獨特的創作。

圖:創作成果的討論

為了讓創作者可以著手進行 AI 音樂創作、理解生成式音樂系統的構成,FabCafe 與中研院音樂與文化科技實驗室(Music and Culture Technology Lab https://sites.google.com/view/mctl/)共同促成這個學習計劃。

研究成果的分享

人們常聽到許多 AI 的應用,對「AI 是什麼」有多重的想像,或是可以稱作是迷思。在工作坊的開頭,蘇黎老師以人工智慧是什麼為起點,介紹 AI 在音樂方面可以幫助到什麼、引導大家進入主題。


圖:蘇黎老師介紹 Music and Culture Technology Lab 研究成果

在 Music and Culture Technology Lab 的研究中,將 AI 可以扮演的角色做四個大分類:人工智慧作為音樂的聆聽者、演出者、教育者、創作者,並延申出具有文化意義的採譜、與表演者共同演出的自動跟譜、走音修正以及編曲創作。蘇老師也提到,人工智慧並沒有想像中的浪漫,一個系統必須依靠大量的資料量、並且經過整理的過程才能讓人工智慧開始運作起來。研究成果分享中,也不乏卷積式神經網路、遞迴式神經網路、生成對抗式網路的介紹。

縮短創作者與工具的距離

我們除了帶來先進且不浪漫的研究,到了下半場也讓參與者實際操作程式碼 。應用 Google Colaboratory 讓參與者不受限制地使用雲端的運算資源,並分兩個 Sessions 介紹鼓機的生成邏輯及和絃的生成邏輯。

圖:程式碼生成的音樂片段組織起來

創作者不僅是聽到遞迴式神經網路、生成對抗式網路等概念名詞,更可以實際用它成生許多聲音片段,讓研究成果成為推進創作的工具,直接地產生編曲的素材。

影片:由電腦生成的音樂片段

獲得來自外部創作者的回饋

透過FabCafe的企劃,研究者藉由對創作者社群的授課,產生與外部直接交流的機會。在第二次的教學中,我們汲取來自第一次參加者的回饋,重新調整課程難度及說明方式,將研究室內常用的艱澀專業術語和概念,以更為平易近人的方式,傳達給首次接觸AI程式碼結構的創作者們。

圖:中場休息的交流

合作單位

中研院音樂與文化科技實驗室(Music and Culture Technology Lab) (https://sites.google.com/view/mctl/)實驗室主持人蘇黎博士為台大電機系與數學系雙學士,台大電信所博士,中央研究院資訊科技創新研究中心博士後研究,目前為中央研究院資訊科學研究所助研究員。羅尹駿、魏一傑為音樂與文化科技實驗室助理,從事深度學習、音樂訊號處理、大數據等研究。

更多相片

2019/06/30 音樂創作的第一堂 AI 課
2019/07/07 音樂創作的第一堂 AI 課(爆滿加開場)

 

關於【創作聚會】生成式音樂裡的 AI

這是一個討論廣義的 AI 用於生成式音樂的創作型聚會。期望藉由不定期的聚會,聚集對「參數式設計」、「生成式藝術(generative arts)」等領域有所涉獵、或對其如何應用於音樂上感興趣的創作者與混合AI開發人員,一起討論、研究、共同創作。

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