先准备一首周杰伦的音频《晴天》，由于公众号后台音乐库没有这首歌的版权，就用这个live版了。 lalal https://www.lalal.ai/ 在线上传歌曲就可以免费将语音和背景音乐分离。 ? 分离后直接下载。 ? moises https://moises.ai/ 使用人工智能分离音乐音轨，上传歌曲，然后提取出伴奏音轨和人声音轨。 ? 用谷歌账号登录后上传音频文件。 ? 完成后下载人声和伴奏音频文件。 ? vocalremover https://vocalremover.org/ch/ 借助强大的AI算法将歌曲中的声音与音乐分离开来 。 ? 上传音频文件，这个不限制10MB 。 ? 这个网站还可以在线修剪歌曲或删除其中的片段。 ? 之前也分享过类似的 那些你可能用得上的在线办公神器系列（三） https://mp3cut.net/cn/ ?
有人说AI是未来，未来的人就算不变成机器人，也一定会跟着个机器人，如同星球大战里的R2D2和C3PO。然而，业界仍有相当部分的人相信AI只是个泡沫，不能成为像智能手机那样开创性的力量。 人工智能需要被具体化 这种分歧来自于对AI的误解。人们对AI有许多笼统的说法：比如数据是新科技时代的石油，中国通过其数据优势将统治AI研究，AI未来会代替人。它是个机器人吗？是克隆人吗？ 是个能植入头脑的芯片？还是可以把人变成超人？AI这个名字本身，人工智能，也是误解的来源。想要理解这种技术，需要将其具体化。 在工业生产线上，也没有出现变形金刚一样的机器人，而是机器手。事实上，在过去的半个世纪，人类并没有发明一种可以像人一样解决所有问题的机器，而是发明了许多只能解决某一个问题的机器。 AI发展的S曲线 科技发展常会呈现出S形曲线。开始增长缓慢，直到引爆点突然加速，然后逐渐减速被新的技术替代。曾经的个人电脑，智能手机都走过这样的道路。
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作者们： shadow 跨界设计师 / 全栈工程师 / 智能产品架构师 /... limber 机器学习研究员 / 古典音乐Composer / Oxford PhD /... 1 机器能有创造力吗 2 生成艺术，数学/算法之美 人工智能作曲与生成艺术的一些思想是相通的，因而我们需要了解生成艺术相关的内容。 生成艺术 生成艺术的代表是视觉艺术方面的生成。我们了解下算法与视觉美学。 4 EMI人工智能音乐作曲系统 早在1981的时候，David Cope 创造了人工智能音乐作曲系统（EMI，Experiments in Musical Intelligence）。 他的主要研究人工智能和音乐，主要的创作方向是通过作曲家创造力和计算机算法之间的协同，生成音乐作品。 David Cope被认为是AI作曲教父，而且他对AI作曲的未来充满信心，正确的算法将有助于解锁人类无法完成的歌曲创作新表达。
澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章，称谷歌的研究者们正在利用人工智能开发更强大的人工智能。 谷歌已经宣布了人工智能的另一项重大进展，即一种新的机器学习方法，能够利用神经网络来构建更好的神经网络—本质上，就是教人工智能学会教导自己。这些人工神经网络设计为模仿大脑的学习方式。 根据谷歌所得到的结果，在寻找解决问题的最佳方法方面，AutoML甚至可能比人类专家更聪明。这可能为构建未来的人工智能系统节省了大量的工作，因为它们能够部分自建了。 谷歌表示，AutoML仍然处于起步阶段，但人工智能、机器学习和深度学习（模仿大脑神经元的高级机器学习技术）都在努力融入我们的日常应用中。 有了AutoML的帮助，我们的人工智能平台应该能够更快地变得更智能，虽然可能还需要等待一段时间才能看到安卓相机应用程序的优点。在此之前，应用程序开发人员和科研工作者将能够利用AutoML。
人工智能语音1.0：一问一答 现在，工智能语音技术在数码、电子、工业制造领域被广泛应用并且成为全民热议的话题，可是在发展之初它还有很多稚嫩的地方。 关于人工智能时代的讨论有很多，但在消费层面上，真正大范围进入用户试用阶段的人工智能语音应用大概在2010年之后。这个阶段的人工智能语音技术形成了以语音交互为主的感知状态，我们暂且称之为第一阶段。 人工智能语音3.0：自然交互 人工智能进入第三阶段，最大的进展就是交互的进展。不仅仅有问有答，不仅仅包含上下文逻辑了，人工智能硬件能够更多地融合各种环境信息，作出不同决策或推荐。 2016年1月，美国国家公路安全交通管理局（NHTSA）在其网站上发布了公开信，表示根据联邦政府现行法律规定，谷歌的无人驾驶汽车采用的人工智能系统可以被视为“司机”。 在智能家居领域，人工智能的发展方向同样是人机交互、操作简单、通过大数据能够进行自主判断决策。长虹前不久推出了人工智能电视新品Q5K，主打语义理解和模糊搜片。
随着最近的神经科学发现展示了做梦对记忆巩固的重要性，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind率先研发了一项可让机器人做梦的新技术，以便提高它们的学习效率。 这些人工智能的梦境主要由雅达利公司（Atari）的电子游戏场景构成，考虑到在背后为这个项目提供支持的公司，这一点也不奇怪。 截至目前，许多令人印象深刻的壮举都由使用监督式学习方法的人工智能实现，即由程序员提供有序的“训练数据”，而人工智能则学习如何检测数据内的模式。这是训练机器的十分直接的方法，但肯定不是人类学习的方法。 DeepMind的研究人员主要关注非监督式学习方法，因为它最有希望创造出具有一般类人智能的人工智能。 因此，尽管还不确定机器人是否有一天能够梦见电子羊，但考虑到我们持续为机器人设想的社会角色，似乎人工智能很快就会梦见裸体出现在学校这类尴尬情境的可能性越来越高。
创新工场董事长李开复曾说，最懂人工智能的公司绝对是谷歌。 谷歌在人工智能研发方面一直领先其它巨头公司，我们现在生活中、工业上以及科学领域所听到的、用到的许多产品均由谷歌公司提出。 而在全球进入人工智能时代，谷歌的每一次新发现都可以引领世界科技走向热点，所以人们对于谷歌的创意以及想法格外关注，不仅仅是他们拥有全球最具专业的团队和顶尖人才，还在于其实力和创造能力。 近期，谷歌公司提出一种新想法，让人工智能像人一样具有主观判断意识。虽然这是人工智能公司所普遍追求的境界，但是就现在的技术来说，还不足以完成这一艰难任务。 近期，谷歌公司提出一种新想法，让人工智能像人一样具有主观判断意识。虽然这是人工智能公司所普遍追求的境界，但是就现在的技术来说，还不足以完成这一艰难任务。 据了解，谷歌此次让人工智能实现从诸多的图片中选择一张最“喜欢”的，这听起来够不可思议吧，毕竟判断意识使我们人类以及有生命的生物才具备的“功能”，通过程序创造的机器人也可以有这方面的意识吗？
但机器人现身格莱美，能说明人工智能的热潮，已经开始席卷音乐界了么？ 有点牵强啦少年，氮素——格莱美和人工智能的关系，远远没有这么肤浅。 英国音乐制作人Alexa Da Kid，在人工智能的帮助下，创作出一首流行歌曲，斩获今年格莱美的提名。 去年10月索尼旗下CSL的一个研究团队，发布了一首人工智能创作的流行歌曲：《爸爸的车》，颇有一种披头士风格的感觉。 研究人员使用Flow Machine软件创作是一个lead sheet。 “我们想要创造一个能够创作旋律、歌词，甚至可以唱歌的人工智能”，她说。 可能，未来格莱美会有一个新的奖项：“最佳AI歌曲，goes to ...” 商用早已开始 先憋说话，来听听下面这首曲子。 这段柔和的钢琴曲，旋律很简单，忧伤得露骨，它的创作者是一个人工智能。用人工智能作曲的创业公司越来越多，Jukedeck正是其中一家。他们的借助神经网络等技术，让机器有了像小孩一样边做边学的能力。
文章目录 弱人工智能（Weak AI） 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读： Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能（Strong AI） 又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力： 存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能（Super Intelligence，缩写 ASI） 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
其实现实并没有这般残酷，AlphaGo 只是一种擅长单方面功能的弱人工智能，尚不可给人类造成威胁，如今逐渐兴起的无人驾驶、智慧医疗、智慧金融交易以及法律咨询等人工智能服务，都属于弱人工智能的范畴。 随着技术的发展，弱人工智能将会进化为各方能力都能和人类比肩的强人工智能，人类能干的脑力工作，它们也能够胜任，就像是电影《机械公敌》中描述的AI 机器人。 强人工智能之后，就是超人工智能。 对于超人工智能，谷歌未来科学家雷·库兹韦尔在他的《奇点临近》一书中，预测出现的时间点是2045 年，专家们则相对保守，预测中位数为2060 年。 人类最后的尊严 诗歌和音乐也会被人工智能取代吗？ 有人说，艺术是人类最终的圣殿。然而，人工智能似乎正在侵蚀着人类仅剩的一点尊严——音乐和诗歌代表的艺术。 柯普挑出几首安排在一次音乐节上演出，听众还以为这就是巴赫的曲子，兴奋地讲着这些音乐如何触碰到他们内心最深处。 微软研发的机器人小冰更是将触手伸到了人类诗歌创作领域。
谷歌于周一发布全新人工智能系统TensorFlow。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。 谷歌表示，TensorFlow将完全开源，可被运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一智能手机之上。 这无疑会对机器学习的研究带来巨大回报，结果是让科技更好的为每个人工作。奖励：TensorFlow不仅仅是机器学习。 它对于正在进行非常复杂的数据研究（从蛋白质折叠道天文数据分析等）的工作人员来说非常有用。 据了解，谷歌之所以将TensorFlow开源，是希望能通过此举激发更多创新，并简化研究人员的学习和操作，以更方便地分享创意和代码。
这是一首人和AI共同创作的歌曲，将收录于世界首张AI作曲专辑《I AM AI》中。 人工智能已经在音乐领域中大放异彩，改变了艺术家创造音乐的方式。想知道这些都是怎么做到的吗？就让小编来为你解惑吧。 它能认识到如何将不同的音乐流派和情感结合到一起，创造新乐曲，匹配不同的风格。而作为设定者，泰伦只需设定好拍子、情绪、风格、乐器这些影响因素，人工智能就能通过算法，满足这些设定。 “所有的作曲部分，包括和弦和节奏的创作都由Amper负责，”泰伦说，“我负责决定歌曲的结构，并在特定的点插入某些乐器，让歌曲符合我的期待。” AI，助力创作歌手 智能机器已经开始撼动机器和人的边界。 索尼等公司早已开始探索人工智能创造音乐，谷歌公司支持的开源项目“品红（Magenta）”，旨在通过机器的算法学习来创造音乐、视频、图像和文本。 而对创作歌手而言，AI无疑让他们既兴奋又紧张。 你将像十岁的孩子一样，不断地学习、体验和进步。” 发布新歌后，她在Twitter上列出了这样的等式：“AI（人工智能）+HI（人类智力）=有潜力的未来创造性组合” “人类有能力适应和拥抱未来。”
文/黄康瑄 来源/智能相对论（ID：aixdlun） 10月8日，韩国新人歌手夏妍发布了由人工智能作曲机器人EvoM制作的单曲《Eyes on you》，成为全世界第一位凭借AI作曲出道的人类歌手。 EvoM是韩国光州科学技术院人工智能研究生院研发的韩国首个人工智能作曲机器人，在《Eyes on you》的录制中负责作曲、编曲工作。 EvoM的研发者安昌旭表示，他的目标是让人工智能创作的歌曲登上K-POP排行榜。 ? 1 启航-音乐生产自动化的野心 早在上个世纪，人类就开始探讨计算机独立制作音乐的可能性。 由西电沣东人工智能与类脑感知产业技术研究院研发的Muses人工智能作曲系统，基于GAN和LSTM的智能谱曲算法和视频多元素提取算法，实现了视频自助谱曲、智能仿曲和谱曲辅助智能等功能。 5 结语 AI作曲技术让音乐产业链运作更有效率，人工智能创作的歌曲登上K-POP排行榜也许不再是天方夜谭。技术革新既是挑战，也是机会。科技的进步促使人类在探索更多可能性的同时，也重新审视自己的价值。
人工智能已帮助上百万位音乐创作者制作了上千万份音乐母带，并将给音乐产业带来更大的改变。 当一首歌曲在收音机中播放时，有超出歌曲谱曲、演奏和制作这些创作范围的无形力量在发挥作用。 其中一个不可言喻的特质就是音频母带制作，此过程可以对歌曲进行润色并优化歌曲在任何设备上的聆听体验。现在，人工智能算法开始尝试进入这一工作领域。 “这也许指明了人工智能在创造性实践中发挥作用的一些方向，而且我真的这样认为，但我认为人工智能距离从事创造性工作还有很长的路要走，尽管可能存在创造性方面，”丹嫩贝格说道。 伯奇内尔表示，基于人工智能的音频母带制作可能取代了一些人类的工作，但很难知道具体数字。在大多数情况下，使用这些服务的用户实际上也不会雇佣别人来对其曲目进行母带制作。但这可能会让新学徒得到的机会变少。 但人工智能和音乐在现阶段存在最大弱点的领域是制作领域，即人们在录制音乐后对音乐进行处理并对录音做出混音和编曲等决定的领域。
《信息安全杂志》(Infosecurity Magazine)发表文章称，谷歌利用人工智能技术成功开发出了人工智能难以破解的加密技术。 谷歌大脑团队创造了两个人工智能，它们能够进化自己的加密算法，保护信息免受第三个人工智能的攻击，而后者试图进化其算法来破解由人工智能生成的加密算法。 该研究取得了成功：前两个人工智能从零开始学会了如何安全地进行沟通。 谷歌大脑团队开始使用了三个相当普通的神经网络，名字分别是爱丽丝（Alice）、鲍勃（Bob）和夏娃(Eve)。 重要的是，上述人工智能没有被告知如何进行加密，或使用什么加密技术：只给了它们一个损失函数（失败条件），它们就开始进行工作。 然而，对密码学来说，其意义不仅仅在于对数据的对称加密，研究人员指出，未来的工作可能会考虑数据隐藏（在其他媒体内隐藏数据）和非对称（公钥）加密。
作者 | fendouai 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 聊天机器人应用 从大家 iPhone 手机中 Siri 到淘宝京东咨询客服的时候出现的智能客服，从小朋友喜欢玩的儿童机器人，到智能家居中的各种语音控制 如果是相同问题，智能客服可以自动回答，完全不需要人工；如果是相似问题，需要编辑，智能客服可以辅助人工客服，找到相关的内容。 以下是智能客服使用截图： ? 作为智能聊天机器人应该能够自动的从用户的语义中抽取相应的信息。 我们需要把这些已经有的信息保存下来，只需要询问用户歌曲的名称就好了，这时候我们让聊天机器人问一句：你想听周杰伦的什么歌曲呢？ 用户回答了具体的歌曲名称之后，例如七里香，聊天机器人就可以进行播放周杰伦的七里香的操作了。
智能音箱的普及下，谷歌还能以自家的智能音箱Home为核心，借此拉动智能家居生态，但依靠低价补贴以吸引消费者的智能音箱走势如今并不理想，未来终究依赖智能交互和整个场景的覆盖。 面向中国市场的微软“小冰”，如今已成长到第七代，基于Avatar Framework人工智能框架，除了智能对话、语音交互外，还主打模拟人类真声、写词作曲。 如今， AI在音乐方面展现出的实力，已远超人们的想象 全球首部AI交响变奏曲《我和我的祖国》，10月11日已由深圳交响乐团全球首演，它的出品方是中国平安人工智能研究院。 ? 》《在希望的田野上》等经典曲目为基础，完成了涵盖五个变奏段落的人工智能交响曲创作。 走过工业化和信息化的70年后，我们进入了崭新的智能化时代，平安《我和我的祖国》AI交响变奏曲克服了技术壁垒，某种程度上，也将人工智能技术带进了崭新领地，势必会在伟大历史节点上留下其浓墨重彩的一笔。
他开发了DeepSlayerXL——一个生成金属乐的智能程序，狠狠地用人工智能技术玩了一把摇滚乐。 但是，如果追根溯源，回归艺术创作的初衷，不禁令人生疑，人工智能所创造的音乐真的称得上「创造」吗？ 从积极层面来看，早在AI技术刚开始起步的时候，音乐行业使用AI的可能性就已经被热议。 大势所趋，为了助力音乐与科技的融合，中央音乐学院开始接收音乐人工智能方向博士生。 由于人在创作时会受到自身知识结构、生活经验的束缚，很难离开舒适区。 今年，在清华大学举办的艺术与科学系列的对谈沙龙上，朗朗与人工智能专家分别从音乐语言、机器语言、视觉语言等多个维度探讨“艺术与科学”的哲学关系。 对于原创音乐的出路、未来人类大脑是否会替换，给出了一个综合的观点： 「人工智能再怎么厉害，终究是辅佐人的工具。因为，艺术的本质是人性。」
用户只需微信搜索“网易天音”，输入祝福对象、祝福语，10 秒之内即可定制一首 AI 创作的专属拜年歌，并由何畅、陈水若、陈子渝等 AI 歌手，运用全球领先的人工智能演唱技术进行演绎，向拜年对象送上专属的贺岁元气歌 作为全球首个融词、曲、编、唱于一体的 AI 音乐创作平台，网易天音让不懂乐理的音乐小白，10 秒之内就能创作一首歌曲，将音乐创作玩出了新花样。 此次小程序的推出，不仅帮助用户送祝福，也成为用户表达自我、记录生活的一种方式：留校过年的学生用天音给宿管阿姨写歌，表达感谢；隔离小区的业主写歌感谢抗疫工作人员的照顾…… 甚至，还有的人把收款码做成了歌曲封面 网易云音乐上的“小冰电台”，作为一个永远不停串流的人工智能电台节目，曾凭借主持人小冰的大数据及察言观色能力，击中无数用户的心；在网易新闻客户端中，读新闻的小冰妙语连珠，给用户留下深刻印象；至于小冰框架为网易云音乐的云圈群聊专门打造的人工智能唠嗑小泡泡 古有除夕夜椒花吟诵，今有网易与小冰献上 AI 歌手专属拜年歌，华夏传统节日与人工智能黑科技融合碰撞，献出一份满怀诚意与创意的新春祝福。
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 ? 智能体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互，举个例子，机器人的摄像头是他的感知器，马达是他的执行器。 感知，是关于时间的输入序列，对应的会有一个输出的执行动作。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
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