机器之心（海外）原创
作者：ShixinGu
参与：Joni、NurhachuNull
神经网络在音乐方面的应用已经不是一个新鲜的话题了。在音频检索领域中，人们一直在尝试着用神经网络对一系列音乐元素进行建模[1]，例如和弦、音高等等。正如作者所提及的，人们在年开始用神经网络解决语音识别的问题。但是在那个年代，没有足够的计算能力来得到较好的结果，所以神经网络的方法在那个时候并不流行。而现在，由于GPU计算资源和可获得的大数据，结果可以变得相当好，于是作者就希望使用像图1中的神经网络来进行一个音乐实验，来实现音乐风格的神经转换。在这篇文章中，作者给出了非常详细的分析和什么会这样思考，本文也表明使用作者提出的方法，我们可以得到良好的结果。
图1.深度神经网络
音乐和神经网络
谷歌的一个名为GoogleMagenta[2]的项目正在使用AI作曲家来产生开创性的结果，它使用神经网络来生成旋律。这证明了神经网络是成功的应用。其惊人的性能让作者认为神经网络还可以做一些有趣的音乐预测。
随后作者分析了音乐中的两个重要元素，音乐构成和音乐表现。音乐构成中科大型白癜风公益援助白斑医院有哪些
