用神经网络创建音游谱面

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生成《劲舞革命》的谱面是很费时的任务。游戏中的箭头指示玩家跟上节拍从而获得分数。这些谱面通常由开发者或者爱好者们手动编写。现在，工程师们用神经网络可以更快地为每一首歌制作谱面。

加州大学的研究人员训练神经网络来生成新的谱面。神经网络研究从玩家自制谱面中获取的丰富数据从而分析写谱模式，然后创建相似的输出。

这项研究的一名成员(同时也是这游戏的老玩家)Chris Donahue说：“当我还是个少年的时候，我沉浸于这个游戏的硬件和文件夹里数不清的数据中，将它们在电脑之间转移。那时，我获得了灵感。”研究人员使用了来自不同编舞家的两个主要数据集，训练数据包含 了35小时的乐谱和超过350,000个节拍。

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神经网络生成谱面的不同阶段

神经网络用一系列简单的操作来生成新谱面。首先，歌曲被转化成频谱图(将声音的频率可视化)，用于分辨音调和节奏。接下来，箭头置入算法将歌曲分成10毫秒的样本，然后根据是否出现相关音频特征决定在一个样本内放置箭头。之后，箭头选择算法为这些箭头映射不同的动作，便创作出了一张完整的谱面。

下面的视频中有同一首歌曲的两种谱面，左边是人类写的，右边是电脑生成的版本。

这样的成果十分适合人们玩，但是，专家们依然可以指出人工智能与人类的差异。制作了很多谱面协助训练神经网络的作者Fraxtil说：“看出它是合成的太简单了。”

Fraxtil说：“谱面中有很多创意，主要是选择性地使用重复和对比，这是AI学不了的，也就没有办法运用了。”但是，他另外提到，他们已经看过所有自动生成的例子，这是至今“最成功的一个”。现在，我们还剩下创造像人类一样玩《劲舞革命》的机器人了。

本文译自 TheVerge，由 bakako 编辑发布。