二十一世紀第二個十年,台灣樂迷前仆後繼夢寐以求解答的千古之謎,第一是 stu sis 到底是誰(最近因為某支 MV 的緣故,這一題又掀起一陣波瀾);其次,大概就是壞特到底是誰了。
2019 年 6 月 28 日,藉吳卓源的表現在樂壇打出名號的音樂廠牌 ChynaHouse,在 YouTube 頻道釋出了壞特的第一支單曲〈Cazzo〉。這首以義大利髒話為名的作品立刻登上 StreetVoice 的新歌週報,並被冠以 R&B 標誌新聲的期待。真正讓這個名字和 9m88 和陳嫺靜相提並論的,則是三個月後發佈的另一首歌〈睡不著〉。短短一個月,〈睡不著〉不只在發表當週就成為街聲榜單冠軍,兩個月內更在 YouTube 衝破二十萬點閱。那時,壞特僅僅不過發表了三首歌曲。
睡不著 Insomnia - ?te 壞特
https://youtu.be/vYn5imzO1PE
先聞其聲不見其人,這樣的操作在台灣歌壇不是首例。早些,有 2007 年的郭靜,藉網路上「歌聲好聽卻不露面,難道是其貌不揚的女版楊宗緯」話題帶起聲量;再近一點,2010 年剛從 S.H.E 單飛的田馥甄,第一張個人專輯也用同樣手法成功讓聽眾關注藏身團體裡那位 Hebe 的唱腔。然而,壞特的身份之謎走向與這些歌手稍有不同:直到首支單曲發表近一年後的此刻,她依然沒有公開自己的「真實身份」。就連參與濕地 Venue《2019 新条通樂園夜祭躁動》的演出,她都戴著墨鏡和草帽遮擋自己的面容。若不是髮型和身形有所區別,有網友還曾猜這個嗓音是玩饒舌的陳嫺靜閒暇之餘想唱唱英文老歌。
隨著日子過去,網友們漸漸明白,壞特隱藏身份並非為了短期的話題熱度,而是另有原因。
或許因為用字特殊,至今仍常有人叫錯她的化名。有些人喊她「懷特」,有些人以為英文表記的問號是顯示錯誤,把她寫作「te」。不過,網路上已經能找到「?te 壞特」這個名字的來由了:? 等於 why,?te 唸起來諧音 white,媒體寫這是因為壞特私下是一位醫生,white 取白袍之義。事實上這個解釋有兩個誤解:首先,壞特不是一位醫生,她是一位醫務工作者;其次,一開始她也並不只因為白袍而取了這個名字,而是因為〈Cazzo〉本來想找音樂人 YELLOW 黃宣合作。
「我想說,他的名字是 yellow,那我也來個顏色好了。後來才想到,這名字別人聽起來會覺得⋯⋯妳的音樂是白人音樂?好像還滿種族的。」在我面前,脫下墨鏡和帽子的壞特笑開了。我才意識到自己聽她的歌時,從沒想到她是會這樣大笑的人。
為了和別人一樣
她和音樂最早的聯繫,是家裡那台電子琴。液晶螢幕上可顯示動態樂譜,她沒有老師,自己跟著上頭的音符按琴鍵,光是這樣竟也練成了一首〈小步舞曲〉。
琴其實是爸媽為了安撫她才買的。小學時,她的好朋友是典型的市區小公主:會彈鋼琴,會吹長笛,「真的會覺得她是一個偶像,然後她跟妳當朋友欸!妳不學一點嗎?」她和爸媽吵著要買琴,偏偏她是三兄妹裡的老大。「百般拜託後才成功了,我看著電子琴上面那個示範音樂有點點在螢幕上跳,就慢慢地跟著彈,像〈卡農〉和〈小步舞曲〉……」
壞特談起老家,總是說:我以前住海邊。「海邊」在她的語境裡,是「市區」的相對,在城市邊陲成長的她,時常覺察自身與他者的經驗落差。「你知道,那種爸爸的同事的小孩,就會跟你講『妳最近在幹嘛?』、『我最近在上英文課』,然後你就會覺得英文課很厲害。」
「我又問媽媽那可不可以上英文課?跟她說英文對以後很・有・幫・助,這樣以後才可以跟別人競爭。媽媽聽了後就擠出錢給我去上英文課。那是我安親班以外第一個上的課。」
從 ABCD 開始學的壞特,纏著老師,什麼都問。因為,那是她第一個得來不易的補習。如今,壞特以個人名義釋出的三支作品皆是華語外語夾雜,英文歌詞的咬字除了嗓音銷魂,乾淨的腔調也讓不少聽眾猜測她有外國來歷。其實她從未在國外長住,小時候家在新竹。英文唱得那麼好,原來是因為爸爸同事的小孩。
Santé - ?te 壞特
https://youtu.be/megYQRIb5qw
為了和別人不一樣
和鋼琴有這樣一段淵源,壞特後來主練的卻是吉他。她說或許是創傷:某次校內表演,她自告奮勇要上台,彈那首自己看螢幕練起來的〈小步舞曲〉,結果被老師轟下台。小孩子耗費童年,在家裡一鍵一鍵跟電子琴學的曲子,對這個世界而言終究太陽春了。
一上高中,她頭也不回地加入了吉他社。
在那之後,她有過一段順遂的時光 —— 或許太順遂了。她剪了俐落的短髮,自彈自唱,走到哪都是學妹的目光。於是同一首歌她唱了三年。她的歌聲好,但在那時的升學環境裡,連她自己都把這件事當成附庸,高二高三還是專心唸書去了。
原本應該會這樣下去:成績不錯,進了大學,唸一唸也兩年過去;朋友不少的她,也不愁什麼系邊疏離的心境問題。沒有人知道她為什麼在大二結束之後休學。
「是因為開會,」她說。「在學校,學生都會聚起來開一些學生的會。你知道嘛,討論一些未來的理想。」
「某天開會的時候,我突然覺得,我怎麼好像都在學校裡?國中高中大學,然後我從小到大都沒有出過國,一直在台灣的教育體制下上來的一個女生。我想說天啊,我就要這樣過了,一睜開眼就要三十歲了,我的路已經很確定了。我眼睛張開,所有身邊的人都一模一樣。」
她忽然覺得非常非常焦慮。「那個環境下,你只要有一點點會彈吉他,有一點點會唱歌,他們就會給你無限的掌聲。然後你就會覺得,哇自己好棒喔。我那時只覺得這樣好像怪怪的。」會議結束後,她打了一通電話,給學校附近的吉他教室,說:不好意思,我想要找一個老師,我想學一個樂器。任何樂器都可以。
小時候為了和別人一樣,吵著要學樂器的她,這時是為了和別人不一樣而學樂器了。
「對方問我會什麼,我說我會一點點吉他,好,那就學吉他。」她說。
休學那年,為了營生,也為了摸索,她什麼都做。學烘焙、學咖啡,每天早上起床上班,她調一杯又一杯拿鐵,做很多很多個蛋糕。後來,又去節目的公司實習,做過後製,跟著出過外景、翻譯、寫腳本、找道具⋯⋯,那一年,她平均每三個月換一份工作,「因為要試過,才會覺得『噢,這個我已經試過了』,那份焦慮才比較緩解。」
另一邊,吉他教室裡,她也才知道自己什麼都不會。高中時會的一點吉他,專業老師看了只是搖頭。「以前那些地方大家都在唸書,沒有一群人會有一個方法,讓你變得越來越厲害。」吉他老師帶著她進台大爵士樂社,徹底清洗了她的認知,「就連抓歌這件事,都是跟著那個吉他老師進爵士樂社,才知道說哇原來有一群人在玩這個東西。如果我可以早三四年知道,我覺得……應該⋯⋯」
話後面沒說完,她有點惋惜的樣子。一種希望自己的人生能早點開始的表情。
我隔年一定要上台
吉他課上,老師第一天放〈Fly Me to the Moon〉standard ,接著開節拍器,要她視譜,她嚇死了。在社課,「坐在後面,看大家每個人都拿著一樣樂器,薩克斯風、小號,看起來很專業。jam 之前會各自練習,每個人都在那邊彈一些很厲害的東西,我在旁邊 wow,剛學吉他,什麼都不會,要唱,好像也唱不太出來。」爵士樂社課上,壞特抱著吉他,或許有點像她小時候上英文課。也是自小的那份倔強讓她沒有起身離去:「我沒有挫敗欸,就是回去上吉他課的時候會更認真。會說老師老師,拜託對我兇一點,我要練好這首,下禮拜我想要上去 jam session。我想要上去。」
一首標準曲有很多不同版本,有時候 Ella Fitzgerald,有時候是 Billie Holiday 唱,有時候是 Sarah Vaughan。壞特在那時才開始認識這些爵士樂的名字,Bill Evans,Pat Martino,如今也不難發現她愛法國歌手 Cyrille Aimée:今年初,她在音樂演出平台「例假日」發表的〈Just the Two of Us〉翻唱,就是 Cyrille Aimée 與吉他手 Diego Figueiredo 編曲的版本。
聽她如今琅琅上口的這些歌,誰想得到小時候她的爸爸愛放翁立友,媽媽愛聽陳淑樺?
她望著這些遙遠的名字,不知不覺找到了不同於海邊老家的聲響。
?te 壞特 - Just the Two of Us (Cover)
https://youtu.be/NCTnAfYeTYE
Cyrille Aimée & Diego Figueiredo - Just the Two of Us (Live)
https://youtu.be/DaJrWn8wu_k
閒暇時,她混台北的爵士酒吧。最常去 Sappho,幾乎每個禮拜都去;Blue Note 偶爾。「我記得我是休學那年的二月十四號去 Sappho 的,看到他們的 jam session,然後看到傻眼。」
「看完我就對自己說,我隔年二月十四號一定要上台。」
看到什麼,就要自己成為什麼。對自己說:我也要一樣。原來不只因 YELLOW 而起的化名,早在被聽見以前,壞特身上的許多特質都是這樣掙來的。分不清是飢餓讓她有了決心,還是決心讓她保持這份飢餓。
但這些種種之外,爵士圈子的文化帶給她最多的,是讓她不再被自己的優勢所盲目。「嗓音好聽,在爵士圈子其實不會太被在意,大家更注重你所呈現出來的音樂內容。你唱的樂句能讓別的歌手想要學,那才是好。妳的聲音怎麼樣,樂手之間很少去討論這種事。」
2017 到 2020 年這一波台灣新歌手,有樂評者以 ASMR (Autonomous Sensory Meridian Response)特徵在樂曲與唱腔中的出現,描述 9m88、陳嫺靜、壞特這一批歌手嗓音擄獲人心的質地,在於她們運用唱腔的方式包含了這類刺激顱內高潮反應的氣聲或唇齒音。但在台大和 jazz bar 打滾的壞特練功時卻從未特別被這樣提醒,反而能更專注在歌曲的其他部份。
一切都在隔年天時地利:在 bar 與 bar 之間,她的演出吸引到一位老闆。壞特口中這位「小小很可愛的女生」原來是那年某場演出的負責人。壞特得到第一次登上大舞台的機會,同場演出的音樂人竟有陳珊妮、舒米恩和夜貓組。
「每個都超大咖,我就想說是不是也該找一些厲害的人。我認識的吉他手也不多,Tower 就是我腦海浮現的人。」後來成了壞特製作人與共同創作者、曾以 Juzzy Orange 成員出道、如今主理 ChynaHouse 的陶逸群(Tower da Funkmasta),是台大爵士樂社的學長。「我就密他問可不可以跟我去表演。也不知道人家有多大咖,不知天高地厚地問了,不知天高地厚地把我的 DEMO 送過去⋯⋯」
那場表演合作,陶逸群婉拒了。然而,壞特的 DEMO 躺進了他的硬碟裡。直到一年多後,某日福至心靈,他點開了她的檔案,驚為天人。壞特在那個瞬間誕生了。
那首曲子,正是〈Cazzo〉。
Cazzo - ?te 壞特
https://youtu.be/CM-6FJlYHI4
接下來也許唱台語
休學一年後,壞特回到學校。與其說有了音樂以後她感到安心,不如說那一年的各種經歷,讓她有了「我試過了」的安全感。
Tower 與她的合作效率極高,一方面是他身為製作人的經驗,一方面也因為她的職業性質。工作時間零碎,休息時間往往只有幾小時,壞特會在這個時間用手機錄下靈感,每個月整理一次,大約幾十個樂句音檔;到錄音室,三到四個小時就要和 Tower 把一首歌拼湊起來。
一開始找黃宣,也代表原先曲風走向不是目前的 Lo-fi R&B。做〈Cazzo〉時壞特和 Tower 碰面,壞特帶了一把舊吉他,彈奏時不停打弦、音還不準。沒想到 Tower 一個轉念,用 Lo-fi 思維將雜訊和環境音融入錄音,就這樣成了壞特在聽眾耳中的第一印象。
前陣子他們受街聲「未來進行式」節目專訪,Tower 曾開玩笑,說他們每做一首新歌,就要和觀眾解釋一個新詞的意思,像音樂界的 Urban Dictionary。其實那些放在歌曲中的外語單詞,多半是從壞特生活經驗來的。英文能力優異的她,外國朋友也多,他們的俚語都成了她歌詞的細節。
「當然有時候也會拿起手機,找一下『how to name your lover』、『how to call your lover』,找到一長串字,然後一句一句試唱:you're my gummy bear、you're my 什麼什麼 bear,然後噢,baby cakes 可以!It works!偶爾也會用這個方法。」
Baby Cakes - ?te 壞特
https://youtu.be/CMSrmJi3dNE
預計在今年夏天發行的新專輯,暫定名為《A Bedroom of One's Own》,借用 Virginia Woolf 的《A Room of One's Own》。「從自己的房間變成自己的臥室,一方面是呼應女性主義在這個時代的命題轉變,也呼應最近像 Billie Eilish 在 bedroom 做的這種 bedroom pop,成為音樂人新的創作方式,我們想呼應這個潮流。」陶逸群說。
「新專輯我們希望有些不同風格,因為前面那幾首比較一致。新專輯裡,純吉他的聲音、有點 Disco 風格的。可能台語也會加進去。」壞特說。或許前面的幾首歌真的讓她給人一種不愛笑的形象,但在專輯裡她會嘗試比較高亢的音域,「即便那可能不是大家期待的我。」
為了真正的掌聲
這兩年,已有一批在網路累積聲量實力的新音樂人發片,專輯中不約而同都有成名焦慮的思索。然而,平均一首歌有近百萬點閱的壞特,卻沒有被這種焦慮所籠罩。因為,其實身邊幾乎沒有人知道她是她。「我會看到有同學分享壞特的歌;也收到爵士樂團的訊息說很喜歡我的聲音,想找我當 vocal,結果一看發現是以前 jam session 的老師。但說真的,我到現在都還沒有爆紅的感覺,回到工作,老師還是唸我:妳要記得看那個報告喔,明天要講給我聽噢。」
「有時候點開貼文,發現有四十幾個朋友按壞特讚,可能是同系的哪個學弟妹,他按妳讚,但不知道是同一個人。昨天晚上我在三四百人面前表演、今天回到現實工作,常常是這樣。」
落差那麼大,不會很難調適?「不會啊,我覺得還滿平衡的。一戴上口罩就沒有人認出我,那種感覺還滿好的。」
我想起《黑暗騎士:黎明昇起》裡 Bruce Wayne 的台詞:面具的意義在於成為一個符號,一個概念,正因為面具底下是誰都無所謂,所以這個象徵得以長存。壞特躲在壞特的名字底下,得到了一個靈活的空間,所有嘗試的危險都和自己隔了一段距離,反而成為創作者跳脫框架的籌碼。
但不是沒有焦慮了。她說起自己最愛的 Cyrille Aimée:「她很會 scale,然後 scale 得很好聽。有些人 scale 的時候你會覺得有點不舒服,感覺只是樂句唱得比較不一樣而已,可是 Cyrille Aimée 唱的東西你自己去吉他上對對看,除了符合 chord 之外,她還有技巧性地讓音在和弦內外變化。她是清楚的。你聽就會覺得天啊,一個歌手能做到這樣真的不簡單。」
「焦慮有是有的,就是要變強。有很多需要練的地方。對,要變強。」
她還是老樣子,看到別人做到了,自己也要做到。
壞特這個名字,不是自己也無所謂。就像那些年在 jam session 台上,樂手們不太在乎對方是誰,表演完之後一句:喔、不錯喔,繼續練,加油。對她而言,那或許是真正的掌聲 —— 不因為任何名字、個人史、外貌、性格和其他任何音樂以外的事物所影響、單單只靠歌曲獲得的掌聲。
很遺憾的,我們依舊無法告訴你壞特是誰。但對壞特的歌迷而言,這一點也不重要對吧?
女士優先 Lady First - 老莫 ILL MO X ?te 壞特
https://youtu.be/ZLFMqje5o-A
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壞特本人和 Phoeradise - Phoebe Chen Artist 好像,氣質,笑點,談吐,美學,讓我訪問時一直非常想念。採訪結束之後我和壞特談起 Phoebe,信誓旦旦說要讓兩個人認識,結果壞特拿出 Instagram 要我加,社邊(社會邊緣)如我沒有東西可以加,只好在這裡亡羊補牢地偷偷 @ 她們。我相信她們一定會一見如故,然後某天合作出一個嚇死人的東西來。雖然此刻我只能在這裡假裝她們不會看到這一段然後對著不存在的第三人稱自言自語。
去吧、白洞、白色的明天等著妳們。
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戴起帽子,獲得真正的掌聲 —— 專訪壞特 ?te
https://www.biosmonthly.com/article/10301
採訪撰稿_ 蕭詒徽
攝影_ 湯詠茹 Deer Deer Tang
場地協力_ 舒服生活 Truffles Living
責任編輯_ 李姿穎 Abby Lee
BIOS monthly
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過16萬的網紅林子安 AnViolin,也在其Youtube影片中提到,■ 更多林子安: INSTAGRAM:https://www.instagram.com/an__official/ FACEBOOK:https://www.facebook.com/Anviolin/ WEIBO:http://weibo.com/u/6511795600 Spotify:htt...
刻在你心底的名字鋼琴譜簡單 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
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
刻在你心底的名字鋼琴譜簡單 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
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/…/using-ai-for-music-source-separation/…
刻在你心底的名字鋼琴譜簡單 在 林子安 AnViolin Youtube 的最佳解答
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五月天《因為你所以我》mix 刻在我心底的名字 小提琴版本
| Violin cover by Lin Tzu An of Because of You by Mayday mix Your Name Engraved Herein by Crowd Lu
聽說五月天這首歌,讓全世界的五迷都相信世界上真有耶誕老人的存在(笑)
這首歌旋律不是太複雜,歌曲表達的意義遠大於簡單的旋律。而且聽著覺得藏著更多其他歌的片段,所以決定混合一下刻在我心底的名字,大家覺得如何呢?
除了五月天本身的名氣之外,這首歌之所以吸引人,就是確實表達記錄此刻的你我和世界。
2020年大家都不好過,也希望不會是2021年的預告片。
而2021年雖然才剛開始,也不知道好不好過,但經歷過辛苦又漫長的2020年,希望可以讓大家知道平凡又老套的道理:珍惜當下,享受每刻看似平凡到不起眼的一切。
這首歌剛好說了這個故事,最深刻的故事永恆的傳說,人生幸福的事情不過就是和身邊的人過好每一個小日子,這些平凡的小事也會變成往後日子中專屬你我的記憶!
歡迎大家在沒有下雨的週末到信義區香堤大道,聽cover歌曲的live版!詳細演出相關資訊,我都會更新在我的Instagram 限時動態!
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It is said that Mayday’s fans believe Santa exists because of this song LOL
The melody is not complicated, but the meaning behind is far greater than this.
When listening to this song, I can relate to the melodies from other pop songs so here comes today's cover that I mixed this song with Your Name Engraved Herein by Crowd Lu. Comment below to let me know how you think the mix 😊
I think one of the reasons for going viral of song is that it is about you and me and the world right now (well...Mayday itself is a super super great star in Taiwan of course)
We all had really hard time in 2020, and hope it won't be the trailer of 2021.
Though we happily welcomed 2021 last week but we cannot say for sure if it will be better in 2021. After a hard time in 2020, I think and hope that everyone can feel the cliche saying that cherish the present and enjoy every tiny little pieces in our lives, even those that seem to be insignificant.
Should you have any request regarding cover songs, just comment below and let me know.
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編曲Arrange:林子安 Lin Tzu An
混音mix:林子安 Lin Tzu An
小提琴 Violin: 林子安 Lin Tzu An
伴奏連結:https://www.youtube.com/watch?v=FIu9Vc4AJMU
攝影師剪接師 Photographer & Film editor: Santon.W
文字編輯 Social media editor/manager: Lily Wu
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