你人生真正需要的東西很可能只是試著彈奏一架無法彈奏的鋼琴
這故事發生於一九七五年一月底
一位名叫薇拉·布蘭德斯的17歲德國女孩
走上了科隆歌劇院的舞台。
觀眾席空無一人。
黑暗的空間裡,
只有緊急出口的綠色標誌亮著。
這是薇拉生命中最激動的時刻。
她是德國最年輕的演奏會經紀人,
她說服了科隆歌劇院
舉辦美國音樂家凱斯·傑瑞特的
晚間爵士樂演奏會。
1400位聽眾即將到場。
幾個小時後,
傑瑞特就會走向這個舞台,
他坐在鋼琴邊
無需綵排或是散頁樂譜,
他會開始即興演奏。
但現在,
薇拉向凱斯展示的鋼琴出了些問題,
事情進展不順利。
傑瑞特謹慎地看著樂器,
彈奏了幾個小片段,
繞著它轉了轉,
又彈奏了幾個小片段,
跟他的製作人嘟囔了些什麼。
製作人走到薇拉跟前說
如果沒有辦法送來一台新鋼琴,
凱斯會取消演奏。
一定發生了錯誤。
歌劇院提供了錯誤的樂器。
這台鋼琴的高音部
劣質而且刺耳,
因為鋼琴內部的毛氈磨損嚴重。
黑鍵粘粘的,白鍵走調了。
踏板無法使用
鋼琴的尺寸也太小了。
它無法發出
能夠填滿科隆歌劇院這樣
寬敞空間的聲音。
於是凱斯·傑瑞特離開了。
他站在他的車邊,
留下薇拉·布蘭德斯
撥打電話試圖尋找 一台能夠替代的鋼琴。
她找到了一個鋼琴調音師,
但她無法拿到新的鋼琴。
她走到外面站在雨中,
和凱斯·傑瑞特說話,
拜託他不要取消演奏會。
他看著車外
這個被雨淋著渾身濕透的
德國年輕人,
內心有些同情,
隨後說道,
永遠別忘了
沒有取消演奏
一切只是為了你
幾小時後,
傑瑞特走上歌劇院的舞台,
他坐在這台
無法達到演奏標準的鋼琴面前
開始了他今晚的演出
很快就發現奇蹟正在發生。
傑瑞特避免了高音區,
他專注在鍵盤的中間區域,
這給了曲子一個舒緩,
音效環繞的品質。
但同時,因為鋼琴如此平靜,
他必須在低音區製造
重複出現的隆隆聲。
他站起身旋轉,重擊琴鍵,
拼命地想製造足夠的音量
讓後排的觀眾也能聽到。
這是個令人興奮地演出
卻有著這樣平靜的質感,
同時又飽含能量,富有活力,
聽眾太愛這場演出了。
聽眾持續保有熱情
因為科隆演奏會的錄音
是歷史上最暢銷的鋼琴專輯
也是歷史上最暢銷的個人爵士專輯。
凱斯·傑瑞特遇到了一個麻煩。
他包容了這個麻煩,
讓麻煩變成了崛起的創意。
但是,讓我們想一想
傑瑞特最初的反應。
他不想演出了。
當然,他有足夠理由取消表演,
我想我們中的每個人,
在任何相似的情況下,
會有同樣的感受,
我們會有同樣的反應。
我們不想被要求
用糟糕的工具做好工作。
我們不想克服不必要的麻煩。
但是傑瑞特的直覺錯了,
感謝上帝他改變了主意。
我想我們的直覺也是錯的。
我想我們需要更多的感激
那些需要面對小麻煩的
出人意料的優勢。
讓我給你們提供一些例子
來自認知心理學
來自複雜性科學
來自社會心理學
以及當然,搖滾樂。
首先,認知心理學。
長久以來我們知道
某些困難, 某些障礙,
能夠促使我們提高表現力。
比如,心理學家丹尼爾·奧本海默,
數年前, 與高中老師合作。
他請他們革新正在上課的一些講義。
普通的教案以一種很直接的方式,
像是赫維提卡字體或是新羅馬體。
但是超半數的學生會拿到
標準的講義
用一種加深顏色的嚴肅字體,
像是Haettenschweiler,
或者是增添興趣的字體,
像是斜體的Comic Sans。
現在,這些事很醜的字體,
也很難閱讀。
但在學期末,學生們進行了測試,
那些被要求閱讀
更加難懂的字體的學生,
事實上在考試中表現更好,
很多學科都是這樣。
原因是,難懂的字體拖慢了他們的速度,
逼迫他們更加努力學習,
更審慎思考他們所讀的內容,
來解讀它,因此他們學到了更多。
另一個例子。
心理學家謝麗·卡森
給哈佛大學的大學生做測試
來研究他們的專注力的過濾能力。
那是什麼意思呢?
我是說,想像你在一間餐廳裡,
你正在進行一場對話。
餐廳裡還有很多別的
正在進行中的對話,
你會過濾它們,
你想要專注於對你來說重要的對話。
你能做到嗎?
如果你能,那說明你有
很好地很強的注意力過濾能力。
但是很多人真的在
為這樣的能力奮鬥著。
卡森測試的一部分大學生
就為這樣的能力掙扎。
他們有較弱的過濾能力,
他們的過濾機制有漏洞,
讓很多外部的資訊進入。
那就意味著,他們時常被干擾
被周圍的畫面和聲音干擾。
如果他們在寫作的時候
旁邊有一台正在播放的電視機,
他們無法把電視機的干擾過濾出去。
現在,你會想這是不利的狀態
但不是這樣的。
當卡森查看這些學生的表現時,
那些過濾能力弱的
極大程度上更可能
在他們的人生中
創作出真正的里程碑,
出版他們的第一本小說,
發第一張唱片,
這些外部的干擾真正
引發了他們的創意工廠。
他們因此能夠跳出盒子思考問題
因為他們的盒子上全是小洞。
讓我們來說說複雜性科學。
你是如何解決一個真正複雜問題的
這個世界充滿了複雜的問題
你要如何解決一個真正複雜的問題?
比如,你要試圖製造飛機引擎,
面對很多很多不同的變量、
運作溫度、材料、 所有不同的維度、形狀。
你無法一次性解決所有的問題,
這太艱難了。
你要怎麼做呢?
你所能做的
就是試圖一步步解決它。
你有了最初的樣本
然後你改進它,實驗,
然後提高它的質量。
再改進,實驗,提高質量。
這樣的邊際增益的概念
最終能讓你完成一個性能優良的飛機引擎,
這樣的做事方式在世界上很常見。
你會在比如說,
高強度自行車運動練習中
見到這樣的過程
網頁設計師會討論
試圖優化他們的網站,
他們都在尋找著
這樣一步步的收穫。
這是解決複雜問題的好方法。
但你知道有什麼能夠讓它更好嗎?
一些混亂和不確定的因素。
你在過程開始的時候,
加入不確定性
你做出瘋狂的舉動,
根本不可能成功的蠢事,
這都會使問題解決方法效果更好。
原因在於一步一步的過程
問題在於「邊際增益」
是它們引導你走到死胡同。
如果你開始就很隨意,
結果就會變得不同,
你的問題解決過程會更加高效。
讓我們從社會心理學角度分析。
心理學家凱瑟琳.飛利浦
和她的同事們,
近期向學生們提出了怪誕的的謀殺問題,
這些學生編成四人一組
學生們拿到關於謀殺的檔案
不在場證明和證據、
證人的證詞和三個嫌疑犯。
他們需要找出真兇是誰,
誰為這場謀殺案負責。
這項實驗有兩個項目。
在一些案例中,有四個友人,
他們都非常了解對方。
在另一些案例中,
是三個友人和一個陌生人。
一會兒你就會了解到
我這麼做的意義。
很明顯,我要說的是
那些由三個友人一個陌生人組成的小組
更高效地解決了問題,
這是真的,他們確實做到了。
事實上,他們解決問題的效率非常高。
那些由四個友人組成的小組,
他們只有50﹣50的幾率
來得出正確答案。
這聽起來確實不那麼好
三個友人和一個陌生人,
即使陌生人沒有獲得額外的資訊,
即使是在如何對話以防止尷尬,
三個友人和一個陌生人的組合,
有 75% 的機會能夠找到正確的答案。
那是一個很大的超越。
但我覺得真正有趣的
不是三個友人和一個陌生人的組合
可以完成得更好,
而是他們對這次活動的感受。
當凱瑟琳.飛利浦詢問
四個友人組合的感受時,
他們相處很愉悅,
他們也認為自己做得很好。
他們很滿足。
當她詢問
三個友人一個陌生人組合時
他們並沒有很愉快
有點兒困難,有些尷尬
他們充滿了疑慮。
他們不認為自己完成得很好
即使他們確實完成得很好。
我想這個例子很適合
拿來討論今天我們面對的難題。
因為確實是如此,
難看的字體,尷尬的陌生人,
那些不確定性
這些打擾我們的事情
幫助我們解決問題,
它們讓我們更加有創意。
但我們感受不到它們的幫助。
我們認為它們是路上的障礙
所以我們反抗。
這就是為什麼
我接下來的最後一個例子
如此重要。
我想要談到某個人
他的背景是搖滾樂。
你也許知道他是誰,
他是一個 TED 迷。
他的名字是布萊恩.伊諾。
他是一個著名音樂製作人
非常傑出有才華的一個人。
他同時也是一種催化劑
催化了過去 40 年裡
很多搖滾巨作的產生。
他和大衛.鮑伊合作歌曲《Heroes》,
他和 U2 合作歌曲《Achtung Baby》
他和 DEVO 合作,
和酷玩樂團 Coldplay 合作,
他跟很多人合作。
他做了什麼讓這些搖滾樂團更加好呢?
嗯,他刻意製造麻煩。
他干擾他們的創意過程。
他的角色就是一個尷尬的陌生人。
他存在就是為了告訴他們
他們必須要彈奏無法演奏的鋼琴。
他製造這些干擾的一個方式就是
通過這一疊紙牌
我手中的這疊是簽名版
謝謝你,布萊恩。
這是迂迴戰術,
他和一個朋友一起發明了這個。
當他們在工作室文思枯竭的時候,
布萊恩.伊諾拿出牌中的一張。
他會任意選一張,
然後讓樂隊根據卡片上的引導。
這一個 「改變彈奏的樂器。」
是的,每個人都交換樂器
鼓手來彈鋼琴
太棒了,太棒的主意了。
「仔細研究最尷尬的細節。 然後放大它們。」
「做出突然地,具有毀滅性的,
無法預測的反應。合併它們。」
這些卡片負責製造各種混亂。
現在,它們通過一張張唱片
證實了自己的價值所在。
音樂家非常厭惡它們,恨之入骨。
在布萊恩.伊諾早期的一張唱片裡
菲爾.柯林斯是鼓手。
他有強烈的挫敗感
於是開始在工作室裡扔啤酒罐。
卡洛斯.阿洛馬,
偉大的搖滾吉他手,
和伊諾一起工作
製作大衛.鮑伊的唱片《Lodger》
在某個時刻,
他轉向布萊恩說到,
「布萊恩,這個實驗很愚蠢。」
但是,這是一張很好的唱片,
不過,卡洛斯.阿洛馬,
35 年後,依然使用迂迴戰術。
他告訴他的學生們
來使用迂迴戰術,
因為他意識到了一些事。
你不喜歡它並不代表
它不能幫助你。
這個戰術實際上
原本並不是一疊紙牌,
它們是一個列表
貼在工作室墻上。
一張清單寫著,
當你思路停滯的時候
你能嘗試的事。
這張清單一點作用也沒有。
知道是為什麼嗎?
它不夠混亂。
你會由上而下看這張清單
然後選擇最不混亂的,
最少麻煩的的那條,
這當然完全沒有抓住要點。
布萊恩.伊諾意識到,
是的,我們需要進行愚蠢的實驗,
我們需要和尷尬的陌生人相處,
我們要試著閱讀難看的字體。
這些事幫助了我們。
它們幫助我們解決問題,
它們幫助我們更加具有創造力。
但同時,如果我們通過一些勸說
來接受這樣的事情。
無論我們如何做
無論它是純粹的意志力,
無論是輕彈一張卡片,
或者是一場德國年輕人內疚的旅程,
我們所有人,總有這樣的時刻,
需要坐下來,試著彈奏無法彈奏的鋼琴。
謝謝大家。
煩亂如何激發創意 / Tim Haford 的 TED 演說
我是銀色快手,很高興認識你。
願宇宙先生的能量與我們同在。
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✅小布書 - 認識水果。當翻過水果時,一張張可愛的臉出現了,布書加上寶寶最喜歡的水果和表情。內容包含四種水果,蘋果、橘子、葡萄和香蕉。 它可以吊掛在嬰兒車或是手推車上,讓小朋友外出時也能玩樂。
✅小布書 - 叢林遊樂園。嬰兒最喜歡也最安全的布質書。可以透過叢林遊樂園學習動物的聲音與單字。攜帶方便,隨時隨地都可以玩樂,每一頁都還加上不同顏色的標籤,激發孩子的好奇心。
✅布玩 - 動物疊疊樂。柔軟的布料,非常適合當小寶寶的第一個玩具。 可以從每個布積木中聽到聲音,除了排列、堆疊,還有抓握、滾動等動作來培養小寶寶的各種感官。
✅布玩 - 動物套圈圈。柔軟的材質,包含五種動物造型的布圈圈,有獅子、大象、熊貓、小雞以及兔子。擁有良好的布料觸感,動物環中還有鈴鐺和珠子可以當作兒童樂器,發出鈴聲。
✅布玩 - 瓢蟲滾滾樂。用軟布製成的球,可以將瓢蟲放入球中,滾動並發出聲響。球的形狀即使是嬰兒的小手也很容易握住,滾動,聲音,鏡子反射,可以刺激嬰兒的好奇心。 隨著搖晃、滾動都有培養鍛煉嬰兒的協調功能。
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✅桌遊系列 - 幾何形狀配對遊戲:這是一款適合全家的桌遊,在遊戲墊中放置各種形狀的幾何方塊,並根據手感找到與模板相同形狀的方塊。 最多4名玩家可以同時玩,因此兒童和成人都可以一起玩樂。 在爭取準確性和速度的同時,可以磨練自己的感官,想像力和判斷力。
✅星星/糖果手搖鈴:星星形狀的撥浪鼓,柔和的木質色彩。 如果你搖動它,可以發出愉快的音調,這是一個專為嬰兒設計的可愛小物。
✅夢幻樹疊疊樂。一個樹狀的堆疊環,底部還有不倒翁的設計。小朋友可以透過環的堆疊認識形狀、大小等觀念,柔和的色彩讓夢幻樹就像是一個美麗的裝飾品。
✅動物/昆蟲軌道珠珠。小朋友可以玩很長時間在軌道上滑動珠珠,如圓形、三角形、正方形、梯形和其他形狀的珠子,底部的可愛動物也可以到處移動,用珠子和動物編造屬於小朋友自己的故事。
✅操作書系列 - 小米和媽媽的飯糰屋:這是一套由故事繪本搭配布料製成的三明治玩具。通過父母念著繪本裡的故事內容,一邊操作布書,與故事中的小米和媽媽製作各種飯糰!
✅操作書系列 - 吐司君與三明治:這是一套由故事繪本搭配布料製成的三明治玩具。 讓我們隨著故事主角吐司君製作各種組合的三明治。 通過父母念著繪本裡的故事,孩子們可以享受親子時間也同時能對蔬菜和食物產生興趣。
✅操作書系列 - 起司君的美味濃湯,這是一套由故事繪本搭配木頭製成的廚房玩具。 讓我們用各種蔬菜和工具烹飪起司君的菜單。 通過父母閱讀繪本的故事,孩子可以學習如何在廚房中使用廚房刀具,烹飪用具,同時學習切割蔬菜,烹飪程序等。
✅操作書系列 - 起司君和神秘的鑰匙,這是一套繪本加上木頭鑰匙的玩具。 讓我們透過繪本裡的故事,讓孩子學習比較顏色,形狀和大小。 父母在唸故事的同時,孩子們也能了解到形狀識別,手眼協調以及靈活度的發展。
✅幾何森林小屋。房子形狀就是一個多功能的訓練盒子。 可以讓小朋友尋找與六個不同形狀的積木去對應相同形狀的孔,也能透過轉動鑰匙打開門,訓練手眼協調的能力,還有許多小小機關等著小朋友去慢慢發掘!
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造飛機鋼琴譜 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源,Facebook 開源 Demucs 計畫
作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |
音樂源分離,是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分,如人聲、低音和鼓,這和人類大腦的工作很類似,大腦可以將一個單獨的對話,從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。
如果你擁有原始的錄音室多軌錄音,這很容易實現,你只需調整混音來分離一個音軌,但是,如果你從一個普通 MP3 檔案開始,所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中,即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。
Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統,可以做到這一點──精確度高得驚人。
創建者名叫亞歷山大‧笛福茲(Alexandre Defossez),是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs,這個名字來源於「音樂資源深度提取器」,其工作原理是檢測聲波中的複雜模式,對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解,然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。
笛福茲說,像 Demucs 這樣的技術,不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落,總有一天,它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說,他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分,就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。
分解聲波的更好方法
聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年,英國認知科學家科林‧切爾瑞(Colin Cherry)創造了「雞尾酒會效應」這個詞語,用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。
工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道,或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率,進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。
基於聲譜圖的人工智慧系統,在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效,例如鋼琴或小提琴旋律。
這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線,但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲,比如鼓、低音拍擊,是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件,但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說,它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊,隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說,一般的小鼓「就頻率而言,到處都是」。
聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合,無法捕捉到這樣的細微差別。因此,他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線,而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道,聽起來常常是模糊不清的。
夠聰明的系統來重建缺失
基於人工智慧的波形模型避免了這些問題,因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋,波形模型的工作方式與電腦視覺相似,電腦視覺是人工智慧的研究領域,旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式,進而獲得對視覺世界的高級理解。
電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」,笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後,它開始推斷更高比例的結構,以增加細微差別,並精細雕刻每個波形。
笛福茲說,他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時,地動儀的底座會移動,但懸掛在上面的重物不會移動,這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震,然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣,笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目,而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。
笛福茲解釋,構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構,這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做,因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶,這種結構允許網路處理整個數據序列,如一段音樂或一段視頻,而不僅是一個數據點,如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。
這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net,比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛,引擎噪音會淹沒一個人的聲音」,笛福茲說。
以前的波形模型,透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題,但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力,「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻」,這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符,因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。
這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說,Demucs 已經與最好的波形技術相匹配,並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。
在盲聽測試中,38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音,這 50 首曲目由 3 個模型分開:Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影(如背景噪音或失真)方面表現最佳。
Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣,精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼,代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。
笛福茲解釋,隨著 Demucs 的發展,它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器,通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。
想像一下,如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音,Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。
資料來源:https://technews.tw/2020/03/11/using-ai-for-music-source-separation/?fbclid=IwAR1C-0LhFNEkIFUg9QS3xRQK8VKeqKIkPEx9kh7QdGamcsCfUViwyeXyqXg
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