周杰伦

作者讲述自己喜欢周杰伦的音乐,认为他像王菲,因其吐词不清带来安静之感,常伴着他的歌入睡,感受音乐脱离词句的质感。如今周吐词清晰,有人觉得其歌不好听,作者对此感到奇怪。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

不记得从什么时候开始喜欢听周杰伦的了.
那次跟阿四说周杰伦就像王菲时,我想她差点没晕过去.
不过我的确是这么认为的.
大家都说听不清周的吐词,我想就是这个令我觉得他像王菲吧.
不过王菲的是呢喃,周的是哼哼,同样给人安静的感觉.
经常夜里一边听着他的歌一边入睡,安详的或伤感的或急速的.
大多数时候我是听不清歌词的,只能感觉到音乐脱离词句的质感.
或许这就是周说的要唱连自己都听不清的歌的理想吧.
不过现在周的吐词清晰许多了,也就有人说他的歌不好听了.
想想真奇怪.
### AI生成周杰伦音乐的可能性 AI技术近年来在艺术领域取得了显著进展,尤其是在音乐创作方面。通过深度学习算法,AI能够分析大量数据并从中学习特定艺术家的独特风格[^1]。例如,Suno AI推出的Sound-to-Song功能展示了如何将简单的旋律转化为完整的歌曲,并能模仿指定的声音特征。这意味着理论上可以利用类似的工具来模拟周杰伦的创作风格。 具体而言,要实现这一目标,通常需要大量的高质量音频素材作为输入源材料[^2]。这些素材应涵盖该歌手不同阶段的作品,以便让模型充分理解其声线特点、作曲偏好以及歌词写作习惯等要素。经过适当训练后的神经网络便具备了创造具有相似特质的新作品的能力。 然而值得注意的是,在实际操作过程中可能存在一些挑战。一方面是从技术角度考虑,尽管当前已有一定水平上的成功案例展示出来,但为了达到更高标准的艺术表现力仍需不断优化改进;另一方面则是版权法律方面的考量——使用他人已发表的内容进行再创作时必须遵循相应规定以免引发纠纷[^4]。 以下是基于Python语言编写的一个简化版示例程序框架用于说明此类任务可能涉及的部分流程: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def build_model(input_shape): model = models.Sequential() # 添加卷积层处理频谱图特征提取 model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPooling2D((2,2))) # 更深层次结构可根据需求扩展... return model # 假设这里加载好了预处理过的数据集X_train,y_train model = build_model(X_train.shape[1:]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10) ``` 此代码片段仅提供概念性指导而非完整解决方案。真正的应用开发还需要更多细节设计和技术支持。 ###
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值