人工智能研究实验室OpenAI今天首次展示了一种新的生成模式，这种模式可以制作音乐，称为点唱机。这在技术上令人印象深刻，即使结果听起来像是熟悉的歌曲的伤感版本。根据OpenAI博客上的帖子，研究人员选择研究音乐是因为它很难。即使它们不是我所说的音乐，研究人员得到的结果也令人印象深刻;有可识别的和弦、旋律和单词(有时)。

OpenAI的方式也很吸引人。他们使用原始音频来训练模型——模型会输出原始音频作为回报——而不是使用“象征性音乐”，就像使用自动钢琴一样，因为象征性音乐不包括声音。为了得到结果，研究人员首先使用卷积神经网络对原始音频进行编码和压缩，然后使用他们所谓的转换器生成新的压缩音频，然后向上采样，将其转换回原始音频。有图!

这种方法类似于OpenAI之前开发的音乐制作人工智能(MuseNet)，但自动点唱机(Jukebox)与OpenAI研究人员合作(该公司使用了“共同编写”一词)，通过生成自己的歌词，它走得更远。与使用MIDI数据的MuseNet不同，这些模型是在120万首歌曲(60万首英语歌曲)的原始数据集上训练的，并使用从LyricWiki中提取的元数据和歌词。(包括艺术家和流派数据，以改善模型的输出。)即便如此，正如研究人员所写的那样，它也有局限性。

他们写道:“虽然自动点唱机在音乐质量、连贯性、音频样本的长度，以及对艺术家、流派和歌词的调节能力方面都向前迈进了一步，但这几代人与人类创作的音乐之间存在着巨大的差距。”“例如，虽然生成的歌曲显示了当地音乐的连贯性，遵循传统的和弦模式，甚至可以以令人印象深刻的独唱为特色，但我们没有听到我们熟悉的更大的音乐结构，比如重复的合唱。”

这个实验还有其他问题。正如作家兼播客作者胡雪红(Cherie Hu)在Twitter上指出的那样，点唱机可能是一场版权灾难。(值得注意的是，就在本周，Jay-Z还试图利用版权罢工，从YouTube上下载自己的合成音频。)

Kanye West, Katy Perry, Lupe Fiasco以及Aretha Franklin, Frank Sinatra和Elvis Presley的遗产是否允许OpenAI使用他们的录音作为语音合成/音乐创作/歌词创作算法的训练材料?我猜不会。

综上所述，点唱机是一项非常吸引人的成就，它推动了可能性的边界。即使音乐家OpenAI展示了自动点唱机，认为它需要一些工作。自己去听!