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西貝柳斯在新版本中加入了AI配和弦功能

2023-06-25 10:21 作者:電子琴信息網(wǎng)  | 我要投稿


  Avid發(fā)布了桌面和移動端的Sibelius 2023.6。這個版本唯一的新功能是一個新生的自動和弦符號完成模型,基于內(nèi)置的人工智能技術(shù),使用了幾個古典音樂數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)輸入和弦時,西貝柳斯會根據(jù)周圍的音符,建議最可能的和弦。

  這個功能只適用于桌面電腦上的Ultimate和Artist版,不適用于Sibelius First或Sibelius Mobile。

  Sibelius 2023.6版本的其他改進(jìn)相對較小。

自動填充

  Avid在發(fā)布中說:"我們非常興奮地宣布,在Sibelius中計劃的一系列AI驅(qū)動的、數(shù)據(jù)驅(qū)動工作流程中的第一個。這是一個標(biāo)志性的開始,讓Sibelius根據(jù)樂譜中的音符,輸入和弦符號......"

  從這句話以及西貝柳斯軟件中的功能控制來看,有理由推斷,和弦符號只是未來在西貝柳斯中加入更多人工智能驅(qū)動功能戰(zhàn)略的一部分。

  可以看到,自動功能還有很多可能,和弦符號只是其中的一個部分(盡管是目前唯一的部分)。

啟用自動完成和弦的功能
  和弦符號的自動完成默認(rèn)是關(guān)閉的。當(dāng)?shù)谝淮屋斎牒拖曳枙r(文本>和弦符號 或Command/Ctrl-K快捷鍵),就會被提示使用自動完成功能。

  但是,假設(shè)你對機(jī)器將如何接管感到好奇,請點(diǎn)擊是。這樣做的效果是在前面提到的 "偏好>其他 "中勾選和弦符號建議框。

  此外,你可以選擇讓西貝柳斯向你顯示它在分析中的信心水平,此外,你可以看到一個一般行描述("高"、"中"、"低"),或一個更詳細(xì)、100%度量的信心百分比報告。

輸入和弦符號
  使用自動完成功能輸入和弦符號,就像開始輸入和弦符號一樣簡單,像以前一樣,按空格鍵前進(jìn)到下一拍或下一個音符,或按Tab鍵前進(jìn)到下一小節(jié)的開頭。

  不過,所有和弦都是自動添加的,例如你要是一直按空格鍵:

有限的數(shù)據(jù)集和結(jié)果
  不過,這套自動完成系統(tǒng)也是有局限的。據(jù)Avid說,"人工智能模型是根據(jù)幾個公共領(lǐng)域的音樂數(shù)據(jù)集專門訓(xùn)練的。其中包括貝多芬、海頓、巴赫和莫扎特的音樂,以及雷格爾、里姆斯基-科薩科夫和柴可夫斯基的小型音樂集。我們已經(jīng)在 "關(guān)于 "一欄中適當(dāng)?shù)刈⒚髁怂衼碓吹淖髡?。由于該模型僅限于特定的語料庫、和弦詞匯和每個數(shù)據(jù)集提供的注釋,該模型還不知道每個和弦的情況。目前,Sibelius不會知道這些范圍之外的任何東西,所以不要指望它知道每一個和弦。這就是為什么我們增加了信心值功能以幫助指導(dǎo)和告知你,了解更多關(guān)于底層數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢和劣勢。正如你可能明白的那樣,一些音樂背景是模糊的,通過參考人工智能模型建議的置信度,可以更好地理解為什么該模型可能或可能不建議預(yù)期的和弦。當(dāng)然,我們有計劃在未來擴(kuò)展這一點(diǎn),所以請關(guān)注這個空間!"

  我想,大部分莫扎特或柴可夫斯基樂譜都沒有和弦符號。所以為什么使用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練確實是個奇怪的事情。部分原因是,Avid只依賴公共領(lǐng)域的音樂。至少在美國,大多數(shù)在1928年或以后出版的音樂仍然受到版權(quán)保護(hù),這就排除了大量的爵士樂和流行音樂,在這些音樂中,你更有可能想使用和弦符號。

  你所看到的結(jié)果在這個初始版本中也是有限的。返回的和弦符號主要有這些:

  • 大三和弦

  • 小三和弦

  • 增三和弦

  • 減三和弦

  • 屬七和弦

  • 大七和弦

  • 小七和弦

  • 半減七分音符

  • 減七和弦

  • 增六和弦

  • 大七升五和弦

  這不包括很多和聲,如 "sus "和弦、"add2 "或 "add9 "和弦、小/大七和弦、"疊加 "和弦,以及任何帶有九度或更高的和弦。Avid說 "我們期望在未來的版本中克服這些限制"。

  這里還沒有提到,但值得注意的是,AI模型與Sibelius 2023.6一起安裝,在你的電腦上本地運(yùn)行。它不需要互聯(lián)網(wǎng)接入,而且在這個過程中不向Avid發(fā)送信息。這意味著你的音樂會留在你的電腦上,這對隱私和版權(quán)方面都有好處。


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