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邱伟涛说:“是的,这就是路之航的想法。他从来也不赞成用仅仅用机器学习的办法来研究小提琴演奏,他认为,隐藏在乐曲后的数学应该是研究的核心之一。”
所谓的机器学习是建立在统计的数据的基础上,依托于电子设备的进展和大量的数据计算能力,你知道这么做可能结果会不错,但是至于为什么不错,机器学习就没有办法告诉你。
和模糊的机器学习不同,用数学来分析音乐就是精确的定量分析。小提琴是弦乐的一种,其音色、频率、振幅等要素都可以变成一套数学法则,比如两个音乐节拍的频率比是2:3的时候就是要比33:23更动听一些。
“但是,这很难吧?”肖萌反问,她不相信路之航不知道这一点,“小提琴演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,一般的数学公式能处理吗?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,这一双机械臂的响应时间再短也有极限吧?”
路之航道:“世界上没有什么东西是不能用数学解释的,如果不能,那就说明公式还不够好,或计算能力不够。”
如此有气概的宣言让肖萌听得一愣,然而不由得心潮澎湃起来。
“人力有极限,计算机的伟大之处就在于可以超过人的极限。评的系统采用的数学公式不需要百分百准确,可以不是真理,只要能超过大多数小提琴家的评价能力就可以了。”
“……嗯,我有点明白了。”
肖萌咀嚼着大神的话,终于从路之航带来的震撼中缓过劲来,“我记得有位数学家说过,音乐是数学在灵魂中无意识的运算。”
路之航说:“莱布尼茨。”
“呀,什么?”
“莱布尼茨说的这句话。”
肖萌为自己的健忘,不好意思的一笑。
“问题要一个个解决,目前要紧的还是解决机器学习中的难点。”邱伟涛说。
“是的……”肖萌问,“你们找过小提琴演奏家配合研究吗?”
“找过,但不顺利。”邱伟涛说。
团队之前联系过国家交响乐团的一些成名的小提琴演奏家,请他们配合进行研究,但古典音乐圈里的稍有水平的艺术家们脾气都没有值得称道的地方,他们觉得,古典音乐是一门高雅的艺术,小提琴演奏更是艺术中的精髓,听闻有研究团队要让机械手臂能实现机器拉小提琴,不能说是对音乐的亵渎,但艺术家们的心情总归不是太好,艺术的工作怎么能被机器模仿了去,要他们支持计算机系的实验,总归是动力不足,能推就推,能免则免。
“再加上去年的陆以则事件,稍稍有点名气都小提琴家对这件事更是避之不及了。”邱伟涛说。
肖萌无言。去年时,陆以则和机器人钢琴演奏比赛打个了平手,这事儿闹得挺大,网民都在感慨“除了棋类,人类在演奏上也输给了计算机”,音乐家们都觉得有些丢面子。
“但没有精通小提琴演奏的人加入团队还是不行的吧?那你们有没有考虑过找老师?”
邱伟涛眼睛一亮,仿佛是第一次听到这个说法:“老师,什么老师?”
“就是把violin-β看成一位学生,请教小提琴的老师指点,”肖萌说,“我知道有一些经验很丰富、在培训学校工作的小提琴老师,他们年纪比较大,脾气也很好。他们的演奏水平不是很高,但教学经验丰富,各种奇奇怪怪的学生都见过,看问题非常准,而且因为长年和学生打交道,也很好沟通……”
这种老师的价格也不贵,肖萌想,绝对是vb项目组能支付的价格。
“这确实是一个好办法。”邱伟涛眼睛发亮,“我们之前只想着找些有名气的小提琴家,看来是走错路了。”
这也是难免了。在之前的聊天中,肖萌知道vb研究团队包括沈泓总共有八人,本科生就路之航和邱伟涛两人——人数这么少的团队,有时候也会出现考虑不周的情况。
肖萌细化了自己的方案:“我有一个朋友小提琴拉得非常好,他在小提琴圈的人脉关系很丰富,知道好几位这样的小提琴老师。你们如果需要的话,那我帮你们问问哪些小提琴老师水平不错并且能接受新鲜事物的?”
路之航深深看她一眼,点头道。
“那就麻烦你了。”
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