斯坦福大学研究人员推出了预测音乐转换器：一种突破性的人工智能工具，可提高音乐创作的创造性控制能力
斯坦福大学研究人员推出了预测音乐转换器：一种改变游戏规则的人工智能工具，提升音乐创作的创新能力
像生成AI中的美丽图像和令人印象深刻的文章一样创作艺术通常会让用户失去一些控制权。有些工具生成音乐，但常常需要比作曲家渴望的更加精细调整的控制。您无法引导过程；您必须接受您所得到的结果。
预测性音乐转换器是一种新的工具，它以一种称为符号音乐的独特格式为音乐人提供更多所有权。这种工具由斯坦福的学者开发，允许作曲家在创作过程中掌握主导权。他们可以编写部分歌曲，然后要求模型填充余下部分、建议伴奏或提供替代变体。
这与其他工具不同。关键在于其方法-它是作曲家的助手。它不仅能产生随机组合，还能理解作曲的规则。即使没有先进的音乐训练，用户也可以使用该系统并基于自己的偏好来引导它。
这个音乐转换器是基于生成预训练的Transformer架构（GPT）构建的，与ChatGPT等语言模型使用的技术相同。它的独特之处在于它专注于符号音乐而不是音频本身。该模型经过训练，能够预测即将出现的音乐元素，从而提供更可控和互动的输出。
这个工具是可用的，但必须无缝集成到音乐制作软件中。然而，创造者们正在积极努力使此成为现实。目标是为作曲家和音乐人提供一种使他们的生活更轻松、更愉快的工具。它的目标是让更多的人参与到音乐创作中，即使他们不是音乐理论专家。
总之，预测性音乐转换器让AI生成音乐，与技术合作，让用户根据自己的喜好来塑造和改变音乐。随着持续改进和集成工作的努力，这个工具可能很快成为音乐人和制作人的必备工具，彻底改变我们对音乐创作的方式。
本文来自斯坦福研究人员介绍预测性音乐转换器：提升音乐创作中创造性控制的突破性AI工具，首次发布于MarkTechPost。
