一般利用均衡器可以將音樂中的低音部分調(diào)出來，但是麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室（Computer Science and Artificial Intelligence Lab，CSAIL）的研究人員發(fā)現(xiàn)了更好的解決方案。他們所研發(fā)的新系統(tǒng) PixelPlayer，能夠利用人工智能來區(qū)分和過濾聲音，讓音樂聽起來更洪亮或更柔和。

將指定視頻錄入經(jīng)過充分訓練的 PixelPlayer，系統(tǒng)隨機能夠過濾伴奏，同時識別音源，接著計算圖像中每個像素的音量，然后通過“空間定位”確定產(chǎn)生相似音波的片段。

今年9月，德國慕尼黑即將舉行歐洲計算機視覺會議（European Conference on Computer Vision），會議中要發(fā)表的一篇新論文則詳細論述了“像素的聲音（The Sound of Pixels）”。麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室的博士生，同時也是這篇論文的合著者 Zhao Hang 同學表示，“最好的情況就是，我們能識別出哪種樂器發(fā)出怎樣的聲音。”

PixelPlayer 的核心是一種基于樂器組合多模態(tài)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，數(shù)據(jù)集采用了 Youtube 上 714 條未經(jīng)修剪且未經(jīng)標記的視頻。其中，總時長為 60 小時的 500 條視頻用于訓練，剩余的則用于驗證和測試。在訓練過程中，研究人員分別根據(jù)原聲吉他、大提琴、單簧管、長笛和其他樂器向系統(tǒng)饋入了算法。

這只是 PixelPlayer 多重機器學習框架的一個部分。經(jīng)過訓練后的視頻分析算法將從剪輯幀中提取出視覺特征，這就是系統(tǒng)的第二個神經(jīng)網(wǎng)絡，即音頻分析網(wǎng)絡。音頻分析網(wǎng)絡將聲音拆分為片段，并從中提取特征。最后，音頻合成網(wǎng)絡將把上述兩個網(wǎng)絡輸出的特定像素和聲波關聯(lián)起來。

PixelPlayer 進行完全自監(jiān)督的學習，人們無需對數(shù)據(jù)注釋，而且系統(tǒng)目前已經(jīng)能識別 20 種樂器。Zhao Hang 說，較大的數(shù)據(jù)集增強了系統(tǒng)的識別量，但識別樂器子類的能力卻不佳。系統(tǒng)也可以識別音樂元素，例如小提琴的諧波頻率。

研究人員認為 PixelPlayer 可以進行聲音剪輯，或者幫助機器人理解動物、車輛和其他物體所制造的環(huán)境聲音。他們寫到，“我們希望我們的工作能夠開辟新的研究途徑，從視覺和聽覺信號角度實現(xiàn)聲源分離”。（編譯：楊卟咚）