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Violin-β团队的野心很大,肖萌感受到了震撼:「这个要求太高了,古典音乐圈是个小圈子,可以用来学习的小提琴乐曲数量不会很多。」

「所以我们在机器学习的基础上,引入了评价系统。」

所谓的评价系统,就是让VB系统不断的、反覆的演奏同一首曲子,然后系统对每次的演奏结果进行打分,所谓「择其善者而从之,其不善者而改之」,分数低,就说明要改进,分数高,则可以加强优势。演奏几千上万遍之后,VB就能找到最适合的模式。

「如果是棋类,可以通过一局胜负来判断某种模式好不好,但音乐怎么判断?据我所知,在小提琴演奏大赛中,评委们为了『谁的演奏更好』都能打起来,演奏一首曲子,十个人可以演奏出十种风格。大家的审美不同,评价标准也不唯一。」

路之航说:「用数学规律来当评委而不是人。」

肖萌瞪大眼睛看着路之航:「师兄,你打算用数学公示评价小提琴演奏?」

路之航点了点头。

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,依託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。

团队之前联繫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係很丰富,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?」

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