人工智能有助于音乐录制新专辑
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AI现在学会了一个共同创作的歌曲
在我们有一个音乐团体的游艇。 这是可能的，你甚至从来没有听说过的，虽然他们发挥已经自2002年以来，已经记录了许多歌曲。 在一般情况下，这个团队的音乐家总是接近他的工作是很有创意。 例如，一旦他们出售的专辑而不复盖。 但她仍然可以获得…；通过传真到最近的邮局。 然而，对于这样的游艇几乎不会有出现在我们的出版物。 但最近公布的一组专辑叫链扣使得注意力吸引到自己。 毕竟，该共同作者的音乐家在这里做人工智能。
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为什么一个人工智能写歌?
组的游艇很长的时间感兴趣的问题如何高的音乐家为改善他们的工作。 主唱克莱尔*埃文斯甚至给了展览介绍关于这一主题。 创建和录制新专辑链扣游艇历时三年。
<大段引用>我知道这很难解释，但是使用的人工智能和机器-学习技术使我们能够找到一种新的方法，以创造歌曲。 我们可以添加«；另外层»个；音乐的地方它会把他们我们会猜到。 —；所述的克莱尔*埃文斯.
在公平，应该指出，已使用产生的音乐甚至文本，但它没有超出范围的研究项目旨在展示的能力。 小组的游艇决定做一些小小的不同。 使用AI作为共同作者的团队决定不引起轰动，并说，"听着，这首歌已经书面通过一个机!". 为了在识别的音乐家们，他们的目标是创造乐，他们自己永远不会做的，但它听起来到他们的风格。 什么是你爱的乐队? 告诉我们，它在我们
的主唱乐队游艇克莱尔*埃文斯。 她的想法记录一个专辑的参与下AI
如何教机器写的歌?
在开始，音乐家们试图建立联系，与提交人的几乎所有现有的解决方案的基础上AI。 但是，没有一个项目没有满足的音乐对于一些原因。 所以他们决定采取的所有已知事态发展和建立在此基础上的东西。 培训的神经网络，因为我们知道，第一«；饲料»；信息，他们会将来的工作。 这是决定使用唱片的团队，以简化工作，我不得不复盖在MIDI格式完全。 歌中唱片的的集团当时只有82块。 而这个，不幸的是，过小，以充分教的神经网络来创造新的东西根据现有的。
<码这很有趣：.
然而，这个数目是相当不足以使AI«学会玩乐器». 他已经掌握了几种选择和工具«背叛了»旋律，在风格的音乐乐团。 因此，在识别音乐家,他们不«；幻按钮»,点击时，他们将接收完成的歌曲。 只增加了他们的旋律和节奏的其他声音。 好，该结果可以理解的，听到一个轨道，从新专辑(并在同一时间和评估一个音乐录影带，在一个非常独特的风格、以及音乐)的视频可以下。
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