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Google推出一个的AI,一起玩玩吧

Google最新推出一个演奏,通过挖掘你奏出的任何旋律,然后尝试做出回应。这个产品叫做AI Duet,来自Google创新实验室。 这个的AI去年秋天首次对外展示,现在已经完全面向普通用户开放。 传送门在此:https:aiexperiments.withgoogle.comai-duetview访问上面的页面,可以用电脑键盘模拟奏旋律,然后AI Duet会在神经网络的帮助下,尝试寻找你奏出的旋律和节奏 这些奏多少听起来有点随机,但AI Duet真的好像在尝试理解你。无论有效性如何,AI Duet是Google探索创造性的一个尝试。下面有一段示意的视频:视频内容

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剑桥研发有骨骼韧带的机器手,灵活奏圣诞

来看看这只机器手,有着和你一样骨骼和韧带,还。 这是剑桥大学科学家的杰作,研究员开发出了这种3D打印的机器手,只需移动手腕即可在奏出简短的音乐。 机器奏圣诞歌《Jingle Bell》虽然无法真正媲美师,但它展示了复制手的所有力是多么具有挑战性,以及通过设计仍然可以实现复杂度高的运动。 当然了,机器的手指不独立灵活地移动——被称为被动运动(passive movement),但依然够模仿不同风格的演奏,而无需改变手的材料或机械特性。 “我们可以利用被动运动来实现机器的广泛运动,例如,步行、游泳或飞行,”该论文的第一作者、剑桥大学程系Josie Hughes说,“机械设计使我们够以最小的控制成本实现最大范围的运动:我们希望看到机械够进行多少运动 通过考虑机械、材料特性、环境和手腕驱动如何影响手的动态模型,机器被教如何谈的。通过驱动手腕,可以选择手与相互作用的方式,从而允许其具体确定它与环境的相互作用。

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    趣AI | 谁说失去手臂就不了,有AI啊

    编译 | AI科技大本营参与 | 李菡 Mingming不仅下棋,还。近日,国外爵士音乐家Jason Barnes在失去手臂后,用上了的假肢,这是他五年来第一次假肢与大多数假肢最大的不同是,它够分别控制每个手指。Jason Barnes激动地表示,假肢几乎做任何事。 尽管这只胳膊不挥舞光剑,但是它却为爵士音乐家Jason Barnes 带来了更大的量,这让他五年来的第一次。 用这个假肢,Barnes够演奏贝多芬的作品,他还演奏了《星球大战》的主题曲。(你可以在下面的视频中看到他。)“这太令兴奋了,”Barnes说。“如果可以,那么它几乎做任何事。” 和Barnes一样,Weinberg也是一名爵士音乐家(家),利用技术早日恢复到最佳状态,引起了Barnes的兴趣。

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    机器进化 如何确保 安全概率?

    业时代的现象来打比方,云计算相当於慧的动力系统,而大资料呢,则相当於慧的材和材料,量子电脑的横空出世,使得类拥有的计算力,正处在指数级增长,以前看起来遥不可及的量子电脑,一下子就逼近了类的身边 马斯克认为,按照这个速度发展下去,很快量子电脑的神通,将强劲得让恐惧,有了这样强大的计算力,慧利用深度学习演算法分析大资料的力,将出现极大的飞跃。 甚至,连艺术领域,这个原本是类最自信不会被慧篡夺的领域,也开始告急,义大利的机器音乐家,它的特长是。国际大师郎朗当场点评道:「机器Teo的速度超越类,节奏也很精准!」 有或许说,机器下围棋都会,有啥了不得的? 这个可有所不知,下围棋只要冷冰冰的数学思维,而,更重要的是展现类的情感,这原本可是类的专利,如今或许说明,估计类连情感这个专利也要失去了:随著慧的发展,一旦机器掌握了类情感的大资料,

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    你想象不到有多可怕

    围棋、翻译、医疗、证券.......瞠目结舌地,类正在看着原本只属于自己的疆域,正在一片一片地被蚕食,大幅地沦陷。刚刚又沦陷的,是律师行业。在这场真刀真枪的较量中,又赢了! 比如,艺术领域,本来是类最自信不会被篡夺的领域,然而,最近传来的一个消息,让这个最后的防线崩溃了。你看,这位Teo是来自意大利的机器音乐家,它的特长是。是的,你没看错,就是得怎么样?口说无凭,看视频吧?看完有没有吓一跳?对此,国际大师郎朗当场点评道:“机器Teo的速度超越类,节奏也很精准!”有或许说,机器下围棋都会,有啥了不得的? 这个您可有所不知,下围棋只要冷冰冰的数学思维,而,更重要的是展现类的情感,这原本可是类的专利! ,还要在中小学设置课程!

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    谷歌开发AI系统Piano Genie,按几个按钮就即兴创作音乐

    谷歌研究员开发了一种新的基于深度学习的系统,任何都可以像训练有素的音乐家一样。该系统名为Piano Genie,自动预测歌曲中下一个最可的音符,使非专业音乐家够实时创作新的原创音乐。 我们试图通过设计一个界面来回避这些障碍,这种界面采用类提供的高级规格并将其映射到合理的音乐表中演,”研究员在他们的论文中解释道。 双向RNN将单声道序列(88维)编码为较小的离散潜变量(此处显示为4维)。训练单向解码器以将潜伏者映射回序列。在推理期间,编码器被类即兴创作按钮取代。 该团队选择了一种无监督的策略来学习音符的映射。具体来说,他们使用自动编码器设置,其中编码器学习将的88键序列映射到8键序列。解码器学习将按钮序列映射回音乐。 在演出时,我们用用户的按钮代替编码器的输出,实时评估解码器,我们相信自动编码器框架是一种很有前途的方法,用于学习复杂界面和简单界面之间的映射,我们希望这项够鼓励未来对这个空间进一步研究。”

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    程序猿到底有多快乐?!

    ①程序猿+家。不要299,只要会打字,只要有电脑,在家就。这个作者用Vue + Tone.js做了一款web应用,让你在家就。 ? 下次玩电脑的时候,可以光明正大的告诉麻麻,我在! ? ②机器学习的真正用途其实是玩游戏。 ? 没关系来帮你。 ? 作者采用深度学习框架,通过训练学习海量对联数据,训练出这个反应超快,甚至有点腹黑滑稽的对联机器。 程序猿的高资可以说是让很多羡慕不已。 ? 一线热门岗位,资十多k到几十k不等。随着互联网行业的发展,对技术才的需求只会越来越大,简单地说:只要技术过硬,money不是问题。 ②成就感。 成为程序猿的快乐常根本想象不到,而且程序猿的快乐和其自身技术力成正比,力越强,就越快乐。 ? 行动起来吧!加入程序猿的行列,投身编程学习,越学习越快乐哦! ?

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    一个“”碾压100个剑桥高材生,更可怕的是……

    围棋、翻译、医疗、证券.......瞠目结舌地,类看着原本只属于自己的疆域,一片一片地被蚕食。刚刚又沦陷的,是律师行业。在这场真刀真枪的较量中,又赢了! 是的,正在不断颠覆我们以前的认知。比如,艺术领域,本来是类最自信不会被篡夺的领域,然而,最近传来的一个消息,让这个最后的防线崩溃了。 你看,这位Teo是来自意大利的机器音乐家,它的特长是得怎么样?口说无凭,看视频吧:看完有没有吓一跳?对此,国际大师郎朗当场点评道:“机器Teo的速度超越类,节奏也很精准!” 有或许说,机器下围棋都会,有啥了不得的?这个您可有所不知,下围棋只要冷冰冰的数学思维,而,更重要的是展现类的情感,这原本可是类的专利! 这就是为什么,11月24日伊隆·马斯克接受采访时,声称:我们确保安全的概率仅有5%到10%。马斯克说了:“我们需要万分警惕,它们比核武器更加危险!”

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    不寒而栗!一代大佬突然公布实情!谁也逃不掉!

    今天,美国硅谷大佬、特斯拉创始埃隆·马斯克再次大声疾呼:发展潜力太可怕了,政府得赶紧对技术加强监管。? 其实,不是孤立的,其背后是云计算和大数据。用业时代的现象来打比方,云计算相当于的动力系统,而大数据呢,则相当于材和材料。现在,一切正在颠覆性地发展。 你看,这位Teo是来自意大利的机器音乐家,它的特长是。是的,你没看错,就是得怎么样?口说无凭,看视频吧??看完有没有吓一跳? 对此,国际大师郎朗当场点评道:“机器Teo的速度超越类,节奏也很精准!” 有或许说,机器下围棋都会,有啥了不得的? 这个您可有所不知,下围棋只要冷冰冰的数学思维,而,更重要的是展现类的情感,这原本可是类的专利!

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    不寒而栗!一代大佬突然公布实情!在AI面前,谁也逃不掉!

    今天,美国硅谷大佬、特斯拉创始埃隆·马斯克再次大声疾呼:发展潜力太可怕了,政府得赶紧对技术加强监管。? 其实,不是孤立的,其背后是云计算和大数据。用业时代的现象来打比方,云计算相当于的动力系统,而大数据呢,则相当于材和材料。现在,一切正在颠覆性地发展。 你看,这位Teo是来自意大利的机器音乐家,它的特长是。是的,你没看错,就是得怎么样?口说无凭,看视频吧?看完有没有吓一跳? 对此,国际大师郎朗当场点评道:“机器Teo的速度超越类,节奏也很精准!”有或许说,机器下围棋都会,有啥了不得的? 这个您可有所不知,下围棋只要冷冰冰的数学思维,而,更重要的是展现类的情感,这原本可是类的专利!

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    3D打印机器手,进行不同风格的演奏

    科学家们开发出一种3D打印的机械手,它可以通过移动手腕在奏简单的乐句。虽然机器远非艺术大师,但它展示了复制手的功是多么具有挑战性,以及通过设计还可以实现多少复杂的动作。 尽管与手相比,这限制了机器手的运动范围,但研究员发现,依靠手的机械设计仍然可以实现很大范围的运动。使用这种“被动”运动,机器够模仿不同风格的演奏,而不会改变手的材料或机械特性。 “我们可以利用这种被动运动来实现机器的广泛运动:例如,步行,游泳或飞行,”该论文的第一作者剑桥程系的Josie Hughes表示,“机械设计使我们够以最小的控制成本实现最大范围的运动。” “通过使用最先进的3D打印技术打印出像一样柔软的手,我们现在够在远离主动控制的情况下,探索物理设计的重要性,这是演奏者不可做到的,因为大脑不像机器那样可以被关闭。” 通过扭动手腕,可以选择手与相互作用的方式,让具体确定它如何与环境交互。

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    当音乐遇上:新技术如何改变们如何演奏乐器

    有成千上万的吉他,用演奏一段简单的旋律,或者用鼓打击一段相似的节拍,但是真正有才华的却很少。弗兰克·西纳特拉斯,迈克尔·杰克逊,以及世界的约翰传奇只出现在一代的视野。 聊天机器应成你系统库的一部分 用微软的BOT框架构建聊天机器 · Cortana 将走高于个助理的道路 · 9 聊天机器建造具。 新的乐器 信不信由你,技术也在创造一套全新的乐器,专为想要演奏音乐却没有时间和耐心来学习传统的乐器的群。 Kurv是一款最新打入市场的音乐技术。 有说它是一款音乐,传感器和的组合,Kurv是一款小巧的无线设备,可以放在手中,让您无需经验就播放音乐。 使用你的手指,只需按下设备上的八个位置中的一个,同时用你的右手来模拟弦。 所以,不光只在YouTube上看吉米·亨德里克斯的表演,你也和他一同独奏。 跟着要介绍的是Zenph的机器,它使用AI技术根据古典音乐作品的创建高分辨率MIDI文件。

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    设计模式【8】-- 手耿教我写装饰器模式

    ,提供了额外的功。不知道大家有没有看手耿的自制烤串车视频【https:www.bilibili.comvideoBV1334y1Z7kq? spm_id_from=333.999.0.0 】, 本来是一个,但是为了边,边烤串,改造装饰了一下,变成了特殊的,提供了额外的烤串功。 实现乐器接口:public class Piano implements Instrument{ @Override public void play() { System.out.println(手 ); }}不管手耿要边吉他边烧烤,还是边边烧烤,还是边边洗澡,不管什么需求,我们抽象一个装饰器类,专门对乐器类进行包装,装饰。 ,装饰之后的对象,既可以奏乐器,也可以烧烤,不禁感叹:原来手耿是设计模式高手:手----------------------------------------手耿在烧烤

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    现在看音乐家无声表演视频,AI也给出正确的结果

    大数据文摘出品来源:VB编译:Bing在2020年欧洲计算机视觉会议(ECCV 2020)上,麻省理学院(MIT)和沃森实验室的研究员介绍了一种系统——Foley Music,它可以从音乐家演奏乐器的无声视频中产生 论文链接: https:arxiv.orgpdf2007.10984.pdf研究者们坚信,一个可以从身体运动轨迹推断声音的模型可以作为一系列应用的基础,从自动给视频添加声音效果,到为虚拟现实创造沉浸式体验 模型可以用于制作手风、低音提、巴松管、大提、吉他、、大号、四弦和小提等的音乐片段。系统不会将MIDI事件渲染成音乐,但研究员指出,它们可以导入到标准合成器中。 实验中,研究员采用了三个数据集来训练Foley Music:URMP,一个在录音棚录制的高质量多乐器视频语料库,每个录制的视频提供一个MIDI文件;AtinPiano,一个提供奏视频的YouTube Foley Music 诞生的一年之前,麻省理学院计算机科学与实验室(CSAIL)的研究员曾推出一种系统——像素播放器(Pixel Player),它可以利用来区分和分离不同乐器的声音

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    手把手教你搞艺术的机器

    技术弥补你的缺憾。不会?没关系!带上手套它带着你。不习惯用笔写字?用一套辅助设备帮你固定笔,还让你画出完美的圆形。 以上内容采用夸张的修辞手法,不过程度比较轻。 因为设计师程师Saurabh Datta为他在哥本哈根交互设计研究所的毕业设计项目就是利用强迫性的触觉反馈来做出指导完成一些简单任务(比如敲击键或画出基本形状)的设备。 也就是说,你不控制Data的机器,而是被它控制。?Datta是位建筑程师,他开始这个项目是在探讨帮助他学习的机器时开始的。 只要你重复这个动作多次,最终你的手就自己知道该怎么做。它在早期采用强迫触觉反馈来控制它的食指,通过一个机械杠杆把手指升降到某个键上。 这些机械模型还很简陋,Datta只用了一星期时间久做出来了,不是实际应用的具。但是它们引发们关于类和机械的互动问题,以及彼此未来的发展。

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    黑白键上的字节跳动:全球最大MIDI数据集背后的故事

    GiantMIDI-Piano 的用途包括但不限于音乐信息检索、自动作曲、音乐创作、计算机音乐学等。 △ 美国纽约知名家、作曲家Dan Tepfer“点赞”有了这个数据集,想把曲谱转换成 MIDI 文件,可只需要点几下鼠标就可以下载。不少表示“梦想了这么多年的事,终于有实现了!” SAMI)组,这是一支从硅谷成长壮大,base在美国、欧洲和国内三地的国际化团队,致力于通过音频技术赋内容互动和创作。 △ 机器之心海外版报道对于技术的未来前景,机器之心海外版引用业内专家的分析——“这项作无疑是令振奋的,字节跳动可会将这项技术应用于后疫情时代的线上音乐直播、音乐创作中。” 比如「转谱」这一项,可随便数一下就有一系列小的挑战——动态范围大:键按下的时间非常精确,差 0.1 秒,听着都会不舒服;力度估量难:有功力的听一段曲可扒谱子扒下来,但是很难判断每个音的音量

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    谷歌用AI融合1000种乐器创造新声音,将现身艺术节

    突然之间,那个乐器又变成古和哈蒙德电风之间的另外一种融合。之前可是15%的古,现在则接近75%。之后,他又快速地来回拖动标记,展示这两种不同乐器之间的不同融合方式。 这一切都要感谢。 Engel和Resnick都是谷歌Magenta团队的一员——这是谷歌内部的一个小型研究团队,他们专门负责开发够自己创作艺术的电脑系统——而这个乐器融合项目则是他们的最新尝试。 “从艺术上讲,它可以产生一些炫酷的东西,而由于它是谷歌,们都会跟随它。”他说。声音的界限Magenta是谷歌大脑团队的一部分,后者有一部分研究员正在探索神经网络和其他机器学习技术的边界。 让展开合作。该团队还为研究员开发了新的竞技场。他们发布了一篇论文,描述了NSynth算法,允许任何下载和使用声音数据库。

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    量化交易×AI音乐 | 数学之美 I.

    yuiant 算法程师业余作曲ML416 Mengcius 深度学习脸识别ML417 LLLLLIU AI+艺术ML418 风羽 前端开发游戏开发uxui设计八级ML419 Lilo 吉他写代码 后来15岁自学的,业余水平吧。大学玩过作曲配乐,当过咖啡厅师,擅长即兴伴奏。现在让我听熟一首歌,就出来。我觉得类最牛逼的事,是发明发现音乐。音乐可高可俗,大家都很好接受。 上周五认识了时域科技的郭靖,大家交流了许多,也一定程度坚定了我未来可会全职搞AI音乐的决心。哈哈~春芳:你的成长环境是怎样的呀,轻松还是比较严格?Yuiant:我父母很少管我,是我自己要学的。 春芳:你选择作的价值观是什么,最大的权重是在哪里?Yuiant:当初从交通转做量化交易,主要是觉得⾃⼰很缺投资的思维。 特别感谢 ML.413 Yuiant 谢权 ← 受访京東、Truely He ← 排版往期 物对话无驾驶×慧城市|喻川 参数化设计×建筑|金瑞AI作曲×数学|郭靖 园林规划×AI|池志炜连续创业者

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    进军音乐界,谷歌利用神经网络创造类从未听过的声音

    【新元导读】谷歌大脑和 DeepMind 合作发布一个名为 NSynth (Neural Synthesizer)的神经声音合成器,数据库全公开,将为音乐,乃至其他艺术家提供全新的艺术创作具。 之前,比如说,它是15%的古,现在,接近了75%古风格。然后,他以最快速度来回拖动滑块,注意着这两种非常不同的乐器之间的所有声音。 而且不只是古和哈蒙德风,它们可以处理大约1000种不同的乐器——从小提到巴拉风——利用,从已有的声音中创造出无数新的声音。 神经网络是复杂的数学系统,通过分析大量数据来学习任务,而且近年来,神经网络被证明是实现许多任务的一种非常有效的方式,包括识别图像中的物体和脸,识别给手机的语音命令,以及把一种语言翻译为另一种语言, 利用这些矢量,机器可以模拟每个乐器的声音,例如哈蒙德风或古,也可以将两者的声音组合。

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    费米问题——芝加哥有多少调音师?

    他当年参与了曼哈顿计划,是原子的制造者之一。说是有一天他问了他的研究生一个问题,在芝加哥这座城市当中,存在着多少调音师?他要求他的学生只靠着自己估算,不使用任何调查或者统计数据。 由于不使用统计数据,所以我们无法获得精确的数据,不过这没关系,至少有一点我们可以肯定,芝加哥的口数量应该在百万级,所以我们就假设有一百万口。口的问题解决了,那么这么多口又有多少架呢? 我们需要估算平均多少中拥有一架,我们依旧不确定精确值,同样可以使用估算方法。平均十拥有一架多了一点,平均一千拥有一架又少了一点,所以数量级应该在百这个单位 。 接着, 我们估计一个调音师一年够调节的数量,这里,我们只估算数量级。按一年作200天算,即使每天都有活,一年调的数量也不会超过一千,也就是说数量级应该在“百”这个单位。 那么我们按照一个一年调100台计算。如此一来,如果需要将全市所有的全部调节一次,应该需要一百个调音师。

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