这事儿明显很难。
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。
小提琴吹奏的一大难点就是找音准。
路之航说：“莱布尼茨。”
邱伟涛说：“是的，这就是路之航的设法。他向来也不同意用仅仅用机器学习的体例来研讨小提琴吹奏，他以为，埋没在乐曲后的数学应当是研讨的核心之一。”
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。”
“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。
肖萌莞尔一笑。她听过梁清宁吐槽说过谱子难背――提及码要谙练吹奏十遍后才气记着乐谱。但是梁清宁的记谱速率已经是其他小提琴手膜拜的工具了。
“是的……”肖萌问，“你们找太小提琴吹奏家共同研讨吗？”
“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。”
“但是，目前有困难吗？”肖萌问。
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。
这类教员的代价也不贵，肖萌想，绝对是VB项目组能付出的代价。
这确切是Violin-β体系目前的题目，路之航点头，表示肖萌持续说下去。
研讨团队为了研讨每首曲子的吹奏气势，采办了上千张小提琴音乐CD；同时，全部项目标带头人卢景舒传授、实际卖力人都沈泓传授操纵了本身的私家干系，差一点把音乐学院里的声响成品全都搬空；除别的，路之航他们还编程还让大型机一刻不断的在网上搜刮小提琴吹奏视频――目前团队汇集了上万首小提琴吹奏曲。
小提琴和钢琴分歧，不是牢固音准的乐器，也就没有所谓的绝对音准。某个音准是否精确，取决于它和其他音之间的干系，因为音高都是相对的。
路之航深深看她一眼，点头道。
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。
“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。
“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……”
路之航道：“天下上没有甚么东西是不能用数学解释的，如果不能，那就申明公式还不敷好，或计算才气不敷。”
肖萌无言。客岁时，陆以则和机器人钢琴吹奏比赛打个了平局，这事儿闹得挺大，网民都在感慨“除了棋类，人类在吹奏上也输给了计算机”，音乐家们都感觉有些丢面子。
“莱布尼茨说的这句话。”
“找过，但不顺利。”邱伟涛说。
路之航道：“用于机器学习的数据不敷，评价体系也不敷完美。”
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。”