這個音樂數據庫，訓練機器人來學習古典音樂

　　通過分析包含大量歌曲的數據庫，他們還能寫出特定曲風的歌曲。不過相比起流行音樂，古典音樂譜子里包含的元素和樂理更復雜一些。

　　華盛頓大學的研究員們制作了 Musicnet 數據庫，目前共收錄了 330 首古典音樂樂譜來讓人工智能進行學習和分析。

　　就像音樂界的 Imagenet 一樣，后者是全球最大的圖像識別數據庫。最早，它通過眾包的方式，給近 10 億張圖片標注了基本信息，然后讓計算機進行學習。使得計算機具備了基本的識圖能力。

　　Musicnet 的原理也是如此，研究員們在每個樂譜中，標注了不同音符的時間點、演奏樂器、以及演奏速度等信息。現在，數據庫中一共包含了 130 萬個樂譜標注信息。

　　通過標注的信息點，華盛頓大學團隊將單一的數據都進行了可視化，形成了古典音樂分析圖譜。

　　經過數據庫的學習，人工智能可以辨別出哪首譜子是巴赫的風格，哪首樂曲出自貝多芬之手，并合成指定風格的古典樂曲。

　　華盛頓大學科技和數據工程教授 Thickstun 表示未來 Musicnet 還將不斷完善，讓人工智能學習更復雜的古典音樂知識。

　　未來，它或許能代替專業的音樂人士來解讀樂譜里的基本信息，比如節奏、樂器、旋律等。當然，也能譜出古典樂曲，巴赫去世以前未完成的《賦格的藝術》，或許在未來能讓人工智能來完成。

　　不過，目前人工智能譜曲的階段還很初級。

　　前段時間，索尼推出的兩首由機器人所寫的流行樂曲，最終的歌曲并不是完全由人工智能從頭到尾執行。還需要專業的作曲家重新編排，讓它聽起來更加流暢。