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。