MIT利用人工智能来区分和过滤声音 让音乐更动听

一般利用均衡器可以将音乐中的低音部分调出来，但是麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室(Computer Science and Artificial Intelligence Lab，CSAIL)的研究人员发现了更好的解决方案。他们所研发的新系统PixelPlayer，能够利用人工智能来区分和过滤声音，让音乐听起来更洪亮或更柔和。

将指定视频录入经过充分训练的PixelPlayer，系统随机能够过滤伴奏，同时识别音源，接着计算图像中每个像素的音量，然后通过“空间定位”确定产生相似音波的片段。

今年9月，德国慕尼黑即将举行欧洲计算机视觉会议(European Conference on Computer Vision)，会议中要发表的一篇新论文则详细论述了“像素的声音(The Sound of Pixels)”。麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的博士生，同时也是这篇论文的合著者Zhao Hang同学表示，“最好的情况就是，我们能识别出哪种乐器发出怎样的声音。”

PixelPlayer的核心是一种基于乐器组合多模态训练的神经网络，数据集采用了Youtube上714条未经修剪且未经标记的视频。其中，总时长为60小时的500条视频用于训练，剩余的则用于验证和测试。在训练过程中，研究人员分别根据原声吉他、大提琴、单簧管、长笛和其他乐器向系统馈入了算法。

这只是PixelPlayer多重机器学习框架的一个部分。经过训练后的视频分析算法将从剪辑帧中提取出视觉特征，这就是系统的第二个神经网络，即音频分析网络。音频分析网络将声音拆分为片段，并从中提取特征。最后，音频合成网络将把上述两个网络输出的特定像素和声波关联起来。

PixelPlayer进行完全自监督的学习，人们无需对数据注释，而且系统目前已经能识别20种乐器。Zhao Hang说，较大的数据集增强了系统的识别量，但识别乐器子类的能力却不佳。系统也可以识别音乐元素，例如小提琴的谐波频率。

研究人员认为PixelPlayer可以进行声音剪辑，或者帮助机器人理解动物、车辆和其他物体所制造的环境声音。他们写到，“我们希望我们的工作能够开辟新的研究途径，从视觉和听觉信号角度实现声源分离”。