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瓦格纳的另一面是卢梭，这一背景可以让我们解释瓦格纳前后的音乐史。 “真诚”——从卢梭到阿多诺，也不仅仅是延续性，区别同样存在，体现在他们对“真诚”的不同理解中。这一点可以从阿多诺贬低斯特拉文斯基，赞扬勋伯格，但卢梭不一定会这么干。阿多诺对真诚的理解基于他的德奥传统，“本真”要的是直抒胸臆、主观表达；但斯特拉文斯基就如同阿多诺所说，是不真诚的魔术师吗？主体性一旦释放，就不可能再收回了，斯特拉文斯基的长青印证他是符合时代趋势的。问题出在斯特拉文斯基独特的表达方式上：阴影落下了，新世纪必须戴着曲折的面具说话。斯特拉文斯基拼接古典作品、不协和音夸张化，标志性的词曲不协调，在《圣咏交响曲》里倏地出击、在《俄狄浦斯王》里引用《阿依达》，都是一种曲折的面具——这副面具的另一个名字叫荒谬感，用荒谬感双倍地表达真诚，在文学领域，佩戴这副面具的人是说着Let us go, you and I when the evening is spread out against the sky. Like the patient etherized upon a table.的艾略特。这是一条不同于勋伯格自我建构出一套规则的路，一种更端庄、更害羞，但也同时更像现代人的道路。 斯特拉文斯基的另一面是艾略特，这一背景可以让我们解释斯特拉文斯基前后的音乐史。 融贯起来说，音乐史是一部主体性解放、造成灾难，又谋求治愈的历史。瓦格纳和卢梭揪出贝多芬浪漫的一面，在历史的回声中不断地放大；马勒预见了这种浮士德式文化的悖论，用先知般的眼神注视它的悲剧性意义；调性大分流后，出现了两种理解真诚的方式：是延续浪漫主义、将已经导致歇斯底里的主观主义推往“病态”；还是追随叛逆的达达主义的脚步、萨蒂、毕加索、科克托、格什温，因反对笨重、自恋风格而走上另一条曲折的道路，用荒谬拯救明了，同样抵达真诚。继续向后，则是呼之欲出的流行音乐：斯特拉文斯基已经创作了一首Ragtime、《乌木协奏曲》等爵士乐风格的作品，新古典主义以及勋伯格分别滋养了流行音乐中诗的传统和梦的传统。 流行音乐昨天在这样的脉络上产生，流行音乐在今天遇到了Ai编曲。 4. Rock, in the style of Bob DylanOpenAI是一家位于旧金山的深度学习研究机构，他们的Jukebox模型可以做到在仅仅给定歌词和实例的情况下生成“原创”的歌曲。质言之，用歌词生成旋律。 想要做到这一点，原理上并不复杂，无非是将深度学习应用到词曲转化上来。全过程分为三个步骤：编码输入、建模耦合关系以及解码输出。其中，第一步和最后一步属于计算机领域比较基础的工作。编码常用的如MIDI（Musical Instrument Digital Interface），基于事件记录音频信息，将每个音转化成一个高维向量，再和词句字符串一起输入计算机，形成计算机可“理解”的数据结构。解码输出则是一个对应的反过程。 关键是建模耦合关系。因为歌词和乐曲之间没有一一对应关系（即使是同一个歌手，在不同的场合唱同一个词语时，所配合的音乐也会不同），恰恰相反，歌词和乐曲之间只有弱耦合关系，所以要想成功完成机器学习，就必须尽可能提升效率、用有限的数据找出可靠的规律。他们使用的方法是VQ-VAE。VQ是指针对离散数据的优化，而VAE（Variational Autoencoder）的核心公式阐明了本质：pθ（z|x）≈ qΦ（z|x）。使用Ai编曲实际上是一个求近似条件概率的过程，通过灌输大量的经验，判断出在给定歌词及上下文的条件下，什么旋律最合适、最常见。 Rock, in the style of Bob Dylan就是这样制作出来的一首符合鲍勃迪伦风格的“歌曲”。（音频网址：https://jukebox.openai.com/?song=804328741；更多实例可参见该团队在音乐流媒体上发布的内容：https://soundcloud.com/openai_audio；项目官方网站Jukebox (openai.com)） 如何评价这种音乐？ 搜集资料发现国内同类前沿研究四项，由微软中国中心和北大合作完成： 在旋律与歌词间建立联系：https://speechresearch.github.io/songmass/ 根据歌词找rap的重音节拍：https://deeprapper.github.io/ 由主旋律生成伴奏：https://speechresearch.github.io/popmag/ 人声生成：https://speechresearch.github.io/hifisinger/5.作为艺术的音乐与作为技术的音效 尽管还显得有些吐字不清，不过发音已经很接近人声了；尽管旋律比较简单，但对于流行音乐而言也可能也足够了。如果假以时日，可以想象会出现一个不错Ai，能把鲍勃迪伦的歌词转译为歌曲，去出版专辑，开“演唱会”，甚至故弄玄虚、打造自己的品牌。事实上，OpenAI团队已经在发行专辑了。 |
