还在捞五条人？不如用AI自己组乐队
编者按：上周，《乐队的夏天2》的乐队合作 OST（影视原声）改编赛环节结束，不少乐队都是头一次尝试和其他乐队一起，在短时间内配合进行音乐的改编和演出。来自微软亚洲研究院和浙江大学的全新“音乐人” PopMAG，非常理解这其中的不易，今天就让我们看看它是如何应对的。
让无数乐迷们躁起来的《乐队的夏天2》，即将在今晚产生七支晋级乐队。上周，经过一番“眉来眼去”、“暗送秋波”，乐夏2的十强乐队完成了合作配对，碰撞出的火花很是惊艳。无论是重塑与 Mandarin 从各自积累中摸索出的个性化改编《窗外》，还是通过锁呐融合大波浪和福禄寿两支不同乐队风格的《妹妹你大胆地往前走》，都让乐迷看到了乐队间合作的激情，也看到二次创作中乐队不断磨合、逐渐和谐的过程。
乐队是将不同乐器、不同声音汇聚，最终形成的一个和谐的整体。而这个和谐整体中的默契是由乐队成员们朝夕相处地练团培养、磨合出来的，同样重要的，还有乐队的编曲能力。最近，微软亚洲研究院机器学习组和浙江大学合作完成的一项研究，或许能够拓展音乐人的创作空间，加速和谐乐曲的生成，也帮乐迷朋友圆一个“乐队梦”。
在此需要强调，利用 AI 技术生成伴奏音乐的研究，并不是为了取代专业音乐人，人工智能+人类智能才是最佳组合哦~
这个名为 PopMAG 的技术可以自动生成流行音乐的多轨伴奏。只要给它一段主旋律，它就可以自动生成由“虚拟乐队”默契配合的伴奏效果。在对 PopMAG 的研究过程中，研究员们不仅解决了不同乐器之间和谐“相处”的难题，还缩短了模型序列，提升了计算效率，优化了伴奏生成的质量。（点击阅读原文，查看论文细节）
在中秋临近之际，让我们先来欣赏一下由 PopMAG 自动生成的、中西融合的《春江花月夜》片段。
该曲目主旋律基于 MIDI 数据生成，音色为琵琶。伴奏则由 AI 技术生成，其中包含有弦乐、键盘、吉他、贝斯、鼓。
在音乐自动生成领域，早期研究主要集中在单轨的音乐生成上，例如古典的钢琴曲，或一些流行音乐的主旋律生成。而乐队的演奏通常包含多种乐器，即多个音轨的音乐，学术界此前也有少量研究尝试让 AI 生成多轨音乐，但整体效果欠佳，这是因为要让多个轨道的音乐和谐、动听，并非易事。
音乐的好坏是一种主观感受，但重点是要能给人们带来享受。而判断伴奏音乐是否和谐，则至少要包含两个基本因素：首先，伴奏要基于主旋律的和弦进行，每个音轨都应配合当前的和弦去发挥，不能出现“弦外之音”，并确保多个轨道的音乐都处于同一个大的框架内；其次，在统一框架内还要考虑多个轨道之间的配合是否协调，节拍、卡点等是否精准。
此前的一些研究，将多轨音乐视为一张二维图片，称之为钢琴卷帘图，以横轴表示时间，纵轴表示不同轨道的音符音高，类似于钢琴的黑白键，然后把多轨音乐当作图片来生成，但这种方法很受限于数据的规模，一首歌或一个音乐片断就是一张图片，样本量较少，效果也大打折扣。还有些研究，采用了不同的 AI 模型去生成不同的音轨，但这导致不同音轨相互间过于独立，所以当各音轨整合在一起的时候，会显得音乐整体不够和谐。
钢琴卷帘图
为了解决上述问题，微软亚洲研究院和浙江大学提出了一种全新的编码方式 MuMIDI。该方法可以将多轨音乐当成单个序列生成，利用一个机器学习模型生成所有伴奏音轨，既不用生成图片，也不用为每个音轨使用不同的模型，框架完全统一，因此，不同轨道之间的和谐问题也迎刃而解。
MuMIDI 是基于传统音乐编码 MIDI 的一种扩展形式。当 MuMIDI 把多轨音乐当作一个序列生成时，系统能够显式地建模音符之间的依赖关系，保证不同时刻的音符、同一时刻不同轨道的音符，都可以实现相互依赖。举例来说，在某个位置上生成键盘音后，当系统再生成贝斯音轨时就会考虑到前者，同时它还会考虑较早时间点的音符。由于依赖关系的建模比以往更细致，所以不同音轨之间的和谐体验也更加突出。
MuMIDI 示例，左图为原始多轨音符序列，右图为 MuMIDI 编码后的音符序列。
尽管 MuMIDI 可以使得多轨音频和谐“共处”，但研究员们发现，将多轨音乐编码到一个模型序列中会产生新的问题，即所生成的模型序列长度会大大增加。这是因为每个新音符的生成，都需要依赖以往的历史信息，历史信息的时长越长，做出来的伴奏音乐效果也越好，但这却加重了长距离建模的挑战。
针对这个问题，研究员们又做了两个方面的改进：
将三个属性压缩成一个表征。编码中的单个音符通常会采用三个属性表示：音高、时长、速度。无论是键盘、贝司，或是吉他、鼓声的音符，都可以用这三个属性描述。之前每个音符的三个属性是铺开生成的，现在研究员把它压缩成一个表征，通过三个分类器分别预测三个属性，每一步可以同时生成三个符号标记（Token），这样就可以把序列的长度缩减至原来的1/3。实验发现，同时生成三个属性，不仅不会相互影响，还有助于时长和速度的建模，因为时长和速度都比较依赖于音高，三个属性互相耦合，将其合为一体更有利于建模，而且还可以防止过拟合的现象产生。
引入额外的长上下文（Long-context）作为记忆（Memory）。将历史音符存在一个记忆（Memory）中，可以让当前的建模参照更远距离的历史信息，相当于帮助模型延长了记忆，从而能更加优化建模效果。事实上，采用记忆结构是自然语言处理领域较为常见的方法，该项工作的研究员们也将它用在了音乐的自动生成上。由主旋律生成多轨伴奏的过程是一个编解码（Encoder-Decoder）过程，在编码器端引入主旋律的历史记忆，同时在解码器端引入多轨伴奏的历史记忆，而且这个记忆是一个循环结构，会实时更新为上一时刻的记忆。
PopMAG 模型的输入示例，每个时间步的输入向量是 token 向量、元信息向量、位置向量和小节标记向量的加和。
目前，基于机器学习技术的流行音乐伴奏技术 PopMAG，已经在 LMD、FreeMidi 和 CPMD 三个数据集上进行了测试，并且从主客观层面都获得了好评。主观层面，在这三个数据集，分别有42%、38%、40%的人认为，PopMAG 生成的伴奏比数据集中的原版配乐（ground truth）更加悦耳。
客观层面，则是将 PopMAG 的合成伴奏与原版音乐进行客观指标的对比。第一个指标是生成伴奏的和弦与主旋律的和弦的匹配精度；第二个指标是模型的拟合程度 PPL，这里也是借鉴了自然语言处理中语言模型的拟合指标，用于衡量模型的质量；此外，还有生成伴奏与原版配乐的接近程度，如音高、时长和速度的分布统计的接近程度等。
PopMAG 比较。第#2，#3行比较了其它 MIDI 编码的性能；第#4至#6行比较了在编码器和解码器端使用历史记忆的性能；第#7至#10行比较了不同位置表征的性能。
利用 AI 技术合成伴奏音乐的研究目标并非为了取代音乐家，这不仅是因为目前 AI 所生成的音乐与人类的作品相距甚远，更是因为音乐等艺术形态中所蕴含的人类情感和意识表达，始终是人类所独有的，任何 AI 都无法媲美。正如微软亚洲研究院此前推出的麻将 AI Suphx，在国际知名专业麻将平台“天凤”上所获得的评价：Suphx 的风格自成一派，激发了很多专业选手的灵感。未来，大家或许也可以尝试用 AI 技术去组建一个风格自成一派的虚拟“乐队”，扩展对音乐的多元体验。
论文：PopMAG: Pop Music Accompaniment Generation
链接：https://arxiv.org/pdf/2008.07703.pdf
作者：任意、何金铮、谭旭、秦涛、赵洲、刘铁岩
微软亚洲研究院机器学习组一直致力于音乐和语音方面的研究，包括歌词和旋律生成、伴奏编曲、歌声合成、语音合成等。欢迎关注我们音乐和语音方面的研究工作：https://speechresearch.github.io/
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