AI技术在音乐创作中的应用与发展

sxkk20082年前知识分享224

  近年来,人工智能技术的发展已经悄然影响到了传统音乐创作领域。人工智能音乐生成技术,也被称为AI作曲技术。此类技术不仅受到专业音乐创作者的欢迎,同时也受到音乐爱好者的追逐和欣赏。AI技术在音乐创作中的应用与发展备受瞩目,其产生的音乐作品也不断创造着令人眼前一亮的惊喜。

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  一、AI音乐生成技术的原理及应用

  AI音乐生成技术的核心是将传统的乐理规则和人类创作思维逻辑转化为数学模型和算法,利用这些模型和算法进行音乐创作。由于计算机的运算速度远超人类,可以对大量数据进行模拟、分析和处理,从而实现自我学习和优化,使得AI技术在音乐创作中具备更加广泛的应用前景。

  目前,应用较为广泛的AI音乐生成技术主要包括基于规则的音乐生成、基于神经网络的音乐生成和混合型音乐生成等。其中,混合型音乐生成结合了规则和神经网络的优点,已经成为当前AI音乐生成技术的主流发展方向。此外,还有一些专业音乐软件如GarageBand、Sibelius等也在不断探索AI技术与音乐创作的结合应用。

  二、AI音乐生成技术的发展现状

  从“Mozart的音乐”到“黑客帝国的音乐”,AI音乐生成技术在音乐创作中的应用已经有了不少引人注目的成果。当前,包括谷歌、亚马逊、IBM等在内的众多国际科技巨头都在加紧推进AI技术与音乐创作领域的探索和研究。

  在中国,腾讯AI、百度Brain等企业涉足AI音乐生成领域,通过不断的技术研发和实践创新,已经取得了一些关键性的突破。同时,一些全球音乐巨头如索尼、华纳、环球等也在抢占AI音乐产业的制高点,试图将AI创作应用于音乐制作、娱乐和商业领域。结合AI技术和大数据为音乐市场提供定制化的音乐服务,也成为业内关注的热点问题。

  三、AI音乐生成技术的前景展望

  虽然AI音乐生成技术在创作上已经实现了一定程度的突破,但是它仍面临着不少亟待解决的问题。

  首先,当前的AI音乐生成技术在音乐特征提取、模型训练等方面还存在局限性,其算法与流程仍需要不断的优化和改进。其次,AI音乐作品的创意性、艺术性等方面仍与传统音乐创作存在差距,需要多方面的探索和提升。

  面对这些问题,AI技术与音乐产业企业、专业音乐人将紧密合作,共同推动AI音乐生成技术的进一步发展。相信不久的将来,AI音乐将成为一种新的音乐创作形式,影响着音乐文化的发展和更新。


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这是启动后的界面,这个 demo 不是一个简单的页面,而是一个包含了深度嵌套路由的例子。

下图我开发时的截图,Turbopack 直接在命令行中打印出了构建时间,我们看到启动时间只需要 2.3ms

更新速度

试着修改代码,程序会自动热更新,绝大多数次数更新时间都很快,但偶尔有几次更新时间却很长,图片中有一处需要 16s(我使用的是 Mac M1),这其中的原因就不得而知了,尤大也发布了测评,使用 1000 个节点来对比更新速度,数据显示:根组件与 vite 时间几乎相同,叶子节点比 vite 快 68%,与官方称比 vite 快 10 倍相差甚远。当然目前 Turbopack 还处于 alpha 阶段,期待 Turbopack 能够尽快推出正式版。

Turbopack 特点

  • 开箱即用 TypeScript, JSX, CSS, CSS Modules, WebAssembly 等
  • 增量计算: Turbopack 是建立在 Turbo 之上的,Turbo 是基于 Rust 的开源、增量记忆化框架,除了可以缓存代码,还可以缓存函数运行结果。
  • 懒编译:例如,如果访问 localhost:3000,它将仅打包 pages/index.jsx,以及导入的模块。

为什么不选择 Vite 和 Esbuild?

Vite 依赖于浏览器的原生 ES Modules 系统,不需要打包代码,这种方法只需要转换单个 JS 文件,响应更新很快,但是如果文件过多,这种方式会导致浏览器大量级联网络请求,会导致启动时间相对较慢。所以作者选择同 webpack 一样方式,打包,但是使用了 Turbo 构建引擎,一个增量记忆化框架,永远不会重复相同的工作。

Esbuild 是一个非常快速的打包工具,但它并没有做太多的缓存,也没有 HMR(热更新),所以在开发环境下不适用。

你好,Next.js 13

theme: vuepress highlight: monokai文章为稀土掘金技术社区首发签约文章,14 天内禁止转载,14 天后未获授权禁止转载,侵权必究!前言上周发布了 Next.js 的一个...

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