Violin-β团队的野心很大,肖萌感遭到了震惊:“这个要求太高了,古典音乐圈是个小圈子,能够用来学习的小提琴乐曲数量不会很多。”

“人力有极限,计算机的巨大之处就在于能够超越人的极限。评的体系采取的数学公式不需求百分百精确,能够不是真谛,只要能超越大多数小提琴家的评价才气便能够了。”

“就是把Violin-β当作一名门生,就教小提琴的教员指导,”肖萌说,“我晓得有一些经历很丰富、在培训黉舍事情的小提琴教员,他们年纪比较大,脾气也很好。他们的吹奏程度不是很高,但讲授经历丰富,各种奇奇特怪的门生都见过,看题目非常准,并且因为长年和门生打交道,也很好相同……”

要满足这个要求,需求海量的数据,然后团队再从已有的数据里总结出规律,再推行到每一首小提琴乐曲中。

邱伟涛眼睛一亮,仿佛是第一次听到这个说法:“教员,甚么教员?”

肖萌咀嚼着大神的话,终究从路之航带来的震惊中缓过劲来,“我记得有位数学家说过,音乐是数学在灵魂中无认识的运算。”

这也是不免了。在之前的谈天中,肖萌晓得VB研讨团队包含沈泓统共有八人,本科生就路之航和邱伟涛两人――人数这么少的团队,偶然候也会呈现考虑不周的环境。

但还是不敷,起码远远不能满足团队的需求――研讨团队的终纵目标是随便输入一个乐谱,VB都能够一流小提琴家的吹奏水准。

肖萌细化了本身的计划:“我有一个朋友小提琴拉得非常好,他在小提琴圈的人脉干系很丰富,晓得好几位如许的小提琴教员。你们如果需求的话,那我帮你们问问哪些小提琴教员程度不错并且能接管新奇事物的?”

“找过,但不顺利。”邱伟涛说。

所谓的机器学习是建立在统计的数据的根本上,依托于电子设备的停顿和大量的数据计算才气,你晓得这么做能够成果会不错,但是至于为甚么不错,机器学习就没有体例奉告你。

“因为电脑不像人,记谱才气取决于内存,”路之航道,“找音原则取决于算法。”

肖萌顿了顿,又问:“我想,在机器机能上和节制体系上已经没有特大的题目,能够呈现的题目还是在数据上吗?”

“题目要一个个处理,目前要紧的还是处理机器学习中的难点。”邱伟涛说。

路之航点了点头。

路之航道:“用于机器学习的数据不敷,评价体系也不敷完美。”

如此有气势的宣言让肖萌听得一愣,但是不由得心潮彭湃起来。

团队之前联络过国度交响乐团的一些成名的小提琴吹奏家,请他们共同停止研讨,但古典音乐圈里的稍有程度的艺术家们脾气都没有值得称道的处所,他们感觉,古典音乐是一门高雅的艺术,小提琴吹奏更是艺术中的精华,听闻有研讨团队要让机器手臂能实现机器拉小提琴,不能说是对音乐的轻渎,但艺术家们的表情总归不是太好,艺术的事情如何能被机器仿照了去,要他们支撑计算机系的尝试,总归是动力不敷,能推就推,能免则免。

“但是,这很难吧?”肖萌反问,她不信赖路之航不晓得这一点,“小提琴吹奏的细节实在是太多太多了,双音、三音和弦、四音和弦、泛音、拨奏、跳弓、击弦……这么多,普通的数学公式能措置吗?就算找到了合适的公式,计算机能运算得过来吗?就算计算机能运算,这一双机器臂的呼应时候再短也有极限吧?”

“再加上客岁的陆以则事件,稍稍有点名誉都小提琴家对这件事更是避之不及了。”邱伟涛说。

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