十八世纪的德国作曲家巴赫（Johann Sebastian Bach）未能完成的作品——《赋格的艺术》，现已有望在一台计算机的帮助下迎来一个完满的结局。华盛顿大学的研究人员们，刚于本周三发布了“MusicNet”。这是一个大规模的古典音乐数据集，旨在帮助机器理解古典音乐的基本框架，甚至预测出下一个即将出现的音符。

当前已公开的数据集，包括了330部古典音乐和超过百万的注记（由训练有素的音乐家指明了每个音符、每款乐器的定位、以及演奏时机的意义）。

华盛顿大学计算机科学工程与统计系助理教授Sham Kakade在一份声明中称：

我们对于‘什么样的音乐更吸引耳朵’、‘如何更好的理解作曲’、以及‘巴赫作品的本质究竟如何’等研究深感兴趣。

它也有助于实现仍具有一定挑战性的应用，比如将现场表演自动转录和评分。

此外，MusicNet可基于用户喜爱的作曲家来提供曲目建议，而不是过往购买记录、或者艺术家流拍等笼统的标签。

不过，最让研究人员们感到激动的，则是借助MusicNet进行创作 —— 比如让一台计算机仿制出人类作曲家的旋律，以及用算法将曲目进行赋格。

该校计算机科学与工程系博士生、兼论文一作的John Thickstun表示：

借助这款工具，我们可以用任意一台电脑来分析一名艺术家的作曲风格（当然也包括许多现代艺术家）。如果机器能够更深一层地理解他们的想法，就会产生更大的能量。

当然，这并不是人工智能与音乐的首次碰撞。

今年6月份的时候，Google发布了一段90秒的钢琴旋律，而“作者”则是Project Magenta项目中的机器学习算法，其旨在通过人工智能带来更多的音乐和视觉创作。

如果MusicNet项目进展顺利，显然有望补完巴赫未完成的《赋格的艺术》的缺憾。

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MusicNet

[编译自：Cnet , 来源：University of Washington]