性能拖累？科创板上市三天，生益电子股价显疲态
06-17
1月12日，浙江大学计算机学院张克俊教授大学，亮相阿里云创新中心“创新力量”主办的“看见”活动——阿里云技术创新年会暨阿里巴巴封神之战年会暨阿里巴巴-浙江大学前沿技术联合研究中心（AZFT）年会，以“大数据智能驱动的艺术创新”为主题与大家分享。
小编对张老师讲话的内容进行了整理，在保持原意的情况下进行了适当的删除和调整，现分享给大家。
浙江大学和阿里巴巴一直关注人工智能领域信息技术、设计和体验带来的新可能性。
2019年，浙江大学与阿里巴巴正式启动智能赋能艺术创新领域合作，先后推出智能设计平台“鲁班”、可基于图文内容自动生成短视频的人工智能Aliwood、数字创意智能设计引擎。
其中，Aliwood可支持自动生成短视频，目前服务于数千万中小企业。
随着短视频和直播行业的兴起，人们习惯了通过拍摄、剪辑、配乐等步骤制作短视频并与他人分享。
然而，在为视频配乐时，大多数人并不了解音乐的内在机制，也不知道如何恰当地选择配乐。
为此，我们从降低音乐理解和音乐创作的门槛入手，研究如何生成高质量的音乐（片段），考虑如何缩小音乐学习和音乐创作之间的差距。
Magenta 是 Google Brain 团队于 2016 年推出的一个研究项目，旨在探索利用人工智能生成音乐和图像，引起了热烈讨论。
此后，利用大数据和人工智能技术生成音乐（剪辑）越来越受到人们的关注。
借助音乐理论知识，我们团队将音乐生成分为两个阶段：“骨架”生成和“装饰”生成。
其中，“骨架”是音乐的稳定元素。
不同的作曲家可以根据“骨架”进行调整。
例如，莫扎特可以基于某个“骨架”创作出世界名曲《D小调第三幻想曲》，巴赫也可以基于同一个骨架创作出《A小调第2英国组曲》。
通过“骨架”生成过程，可以大概率保证后续生成的音乐基本符合音乐理论。
“骨架”生成后，需要对其进行调整，即“装饰”，才能使生成的音乐更加丰富多样。
如上所述，无论是流行音乐、乡村音乐还是爵士音乐，其乐理的基本“骨架”都是相似的，所以即使我们生成的“骨架”是一样的，不同的“装饰”也会带来更多的差异。
可能性。
该团队“装饰”了基于领域对抗训练的智能生成方法。
生成的音乐更有针对性、更稳定，可以部分实现个性化、丰富化、多元化的音乐生成。
在算法和大数据的支持下，团队还考虑了如何充分发挥人的主观能动性。
通过对音乐创作过程中机器和人类的工作内容进行细分和分级，在制作音乐片段时可以自由调整人类的参与程度。
程度和机器参与度。
如果你想让机器来做所有的工作，你甚至可以只画一条“骨架”线，机器就会根据这条线“画”出你喜欢的音乐。
同时，用户还可以通过提供的多维度音乐参数选择进一步细化音乐内容。
未来，我们希望它不仅是艺术领域的创新技术，更是一种教大众学习音乐的教育技术，逐步降低音乐认知和创作的门槛——人人都可以创作音乐。
当前艺术创新的实践不仅需要强大的市场拉动和技术创新，更需要设计理念的引导。
团队正在研发的音乐AI“御音”，实现了科学、工程、艺术、设计的创新融合。
参加2018杭州亚运会全球主题曲征集，获得抖音赛区30强。
《御音》还积极引入文化、地域、体育等相关元素，扩充音乐库，优化音乐生成算法，提高音乐生成质量。
未来，它可能会应用到更多领域。
正如内里·奥克斯曼（Neri Oxman）所说，创新发生在科学、工程、设计和艺术之间的循环中。
本文由阿里云创新中心原创出品。
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