世界音乐
人工智能大会
2021 北京

中央音乐学院/民族文化宫
2021年10月22-24日

谭 旭

谭旭,微软亚洲研究院主管研究员,研究领域为深度学习、自然语言处理、语音、AI音乐。开发的机器翻译系统在中英翻译上达到人类水平,并在WMT机器翻译比赛中获得多项冠军。他研究的预训练语言模型MASS、语音合成系统FastSpeech、AI音乐项目Muzic受到广泛关注并应用于微软重要产品中(如Azure、Bing等)。

基于深度学习的流行音乐创作

        近年来,随着深度学习的发展,AI音乐成为了一个非常火热的研究课题。在本次报告中,我将简要分析流行音乐的创作流程以及如何将深度学习应用到流行音乐的创作中。然后介绍我们在AI音乐领域开展的研究项目Muzic(HP),涵盖以下几方面研究工作(1)歌词写作:Rap生成模型DeepRapper和宋词生成模型DeepSongci;(2)旋律写作:基于音乐模板信息的歌词到旋律生成系统TeleMelody 1/2;(3)伴奏生成:基于长序列建模的伴奏生成模型PopMAG;(4)歌声合成:高保真的歌声合成系统HiFiSinger。最后,我将分析当前人工智能音乐创作研究的局限,以及未来潜在的研究方向。