金磊 發(fā)自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

見識過「聽歌識曲」，體驗過看彈奏動作識曲嗎？

就像最近的一檔綜藝節(jié)目中，郎朗比劃了幾個彈鋼琴的動作，他媳婦(吉娜·愛麗絲)秒答：《柴可夫斯基第一協(xié)奏曲》！

來自華盛頓大學的研究團隊提出了一種新方法Audeo，就解鎖如此神奇的操作——僅僅根據(jù)鋼琴師彈奏時的動作，就能直接復現(xiàn)原聲音樂。

先來體驗下這種神奇的感覺。

下面便是鋼琴師演奏時的動圖，我們能看到的，僅僅就是手指在鋼琴鍵盤上的變換。

然后，你知道這是哪首曲子嗎？

大部分人（或許郎朗級別的大神們可以）應該是猜不到的。

但AI可以，下面便是這項技術復現(xiàn)的原聲音樂。

那么，這般神奇的操作是怎么實現(xiàn)的呢？

三步實現(xiàn)「看動作識音樂」

簡單來說，Audeo方法主要包括三大步驟，分別是：

鋼琴按鍵檢測

生成樂譜內容

合成音樂

鋼琴按鍵檢測

這個步驟可以理解為一個多標簽（multi一label ）分類問題。

輸入是彈鋼琴視頻中5個連續(xù)的幀，將它們輸入到Video2Roll Net中，經過ResNet18、特征變換、特征細化（refinement）和相關學習的處理，最后輸出中間幀的按鍵預測。

值得注意的是，在這個步驟中，研究人員沒有直接使用ResNet18，而是在此基礎上做了算法改良，提出了Video2Roll Net。

這樣做的原因很簡單，就是ResNet18檢測到的「精度」不夠細致，下面2張熱力圖的對比，便一目了然地展示了2種方法的效果。

生成樂譜內容

在第二個步驟中，就需要將 Roll 轉換為 Midi（樂器數(shù)字接口），以便合成音樂。

但在上步生成出來的 roll ，沒辦法直接轉換成 Midi，一個至關重要的原因就是—— Roll 不包含時間信息。

此外，由于 Midi 比較依賴音頻流，所以經常出現(xiàn)的一個現(xiàn)象就是：演奏者按一個鋼琴鍵的時間較長時，相應頻率的幅度會逐漸衰減為零，也就是在 Midi 中會被標記為零。

像下面這張圖中顯示的那樣，就會造成不匹配的現(xiàn)象。

并且，研究人員表示：

這種不匹配的現(xiàn)象，是經常發(fā)生的。

于是，研究人員便提出了一個叫 Roll2Midi Net的方法解決了這個問題。

主要是在二者之間加入了一個生成對抗網(wǎng)絡（GAN），來調節(jié)并解決上述問題。

合成音樂

最后一步，就是根據(jù)調節(jié)好的 Midi 來生成音樂，主要過程如下圖所示。

將 Midi 作為輸入，經過一個上采樣，而后可以選擇通過「Midi 合成器軟件」，也可以選擇使用「PerfNet+Unet+GriffinLim」的組合方式來生成音樂。

至于 Audeo 方法與其它方法的定量比較，主要集中在第二個核心步驟。

可以明顯看到，研究人員在第二步驟中提出來的 Roll2Midi Net方法，在各項評測指標中，都具有一定優(yōu)勢。

合成音樂還可以轉換成別的樂器

當然，Audeo 除了精準復現(xiàn)視頻中的鋼琴音樂外，還有一個更有意思的玩法。

它可以將鋼琴原聲，轉換成其他樂器的聲音。

例如，可以將鋼琴音樂轉換成吉他的聲音。

還可以將鋼琴音樂轉換成日本十三弦古箏的聲音。

這個有趣的玩法，主要得益于「合成音樂」這個步驟，選擇的方法不同，得到的結果便不同。

研究團隊

這項研究由華盛頓大學的三位研究人員共同完成，研究還入圍了本屆CVPR。

△從左至右：Kun Su、Xiulong Liu和Eli Shlizerman

論文一作是Kun Su，本科就讀于美國紐約州倫斯勒理工大學（RPI），目前在華盛頓大學攻讀電子與計算機工程系攻讀碩士。

△Kun Su

研究的另一位作者是Xiulong Liu，本科在上交大就讀，碩士畢業(yè)于華盛頓大學，目前在OneClick.ai 擔任數(shù)據(jù)科學家。

△Xiulong Liu

論文最后一位作者是Eli Shlizerman，華盛頓大學應用數(shù)學及電子與計算機工程助理教授。

目前專攻生物神經網(wǎng)絡和人工神經網(wǎng)絡的基本特性，通過結合時空數(shù)據(jù)分析、機器學習和動力系統(tǒng)理論的方法將這兩個系統(tǒng)聯(lián)系起來。

△Eli Shlizerman

那么問題來了，如果以郎朗的手速彈奏鋼琴，這個AI的效果還會如此驚艷嗎？

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2006.14348

作者系網(wǎng)易新聞·網(wǎng)易號“各有態(tài)度”簽約作者

— 完 —

原標題：《跟郎朗媳婦有得一拼的AI，只看彈琴動作，完美復現(xiàn)原聲 | CVPR 2020》

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