9、数据、人工智能与音乐的消费和创作

数据、人工智能与音乐的消费和创作

音乐，作为一门触动情感、激发灵感的艺术形式，与数据和人工智能这两个看似冰冷的概念相遇，会碰撞出怎样的火花呢？这两者对音乐的消费和创作范式产生了深远影响，同时也带来了诸多挑战和机遇。

数据与音乐的交集

在探讨数据层在人工智能系统中对音乐消费和创作可能带来的潜在成本之前，我们需要明确数据层与这些音乐过程的交集。这里主要从两个特定情境进行分析：
- 音乐消费 ：推荐系统已成为音乐发现和欣赏的重要组成部分。不同平台的推荐系统虽在数据使用和方式上有所不同，但都依赖于数据收集和用户偏好建模。常见的推荐方法有：
- 协同过滤 ：将你的音乐选择与品味相似的人进行比较。
- 基于内容的过滤 ：寻找歌曲结构方面的相似性。
- 混合方法 ：结合上述两种方法，可能还会纳入其他数据流，如Facebook活动。

然而，这些基于数据和算法的音乐推荐系统，虽表面上比以往的推荐模式更客观，但实际上可能存在潜在的偏差数据和模型，从而限制我们的音乐视野。而且，人工智能系统的数学模型具有不灵活性、难以解释性，且假设过去的行为是未来的最佳预测指标。

• 音乐创作 ：人工智能训练数据对音乐创作体验有着重要影响。机器学习系统的能力和成果主要取决于其接收的输入数据。合适的训练数据集不仅难找，而且难以准备。例如，Google Inception V3图像分类模型需要约120万个数据点进行训练，而一个用于分析大屠杀证词情感的递归神经网络系统，