简介： 前几天小伙伴们是不是都被魔性的「蚂蚁呀嘿」刷屏了？其实背地的技术含量并不简单，次要依附的是换脸技术和主动节奏检测，算法会找到节奏点，在这些节奏点摇脸换表情，这样一支魔性而上头短视频就诞生了。明天为大家一一解构那些网络神曲，分享音乐信息检索算法，带你感性看神曲，或者下一个网络神曲缔造者就是你！

_** 作者：意姝
___审核：泰一_**_

什么是音乐？

《礼记》里说，“凡音者，生人心者也，情动于中，形于声，声成文，谓之音”，音是表情达意的一种形式。从乐理上讲，通常音乐是由节奏、旋律、和声这三要素形成的，十二平均律这些律式和数学严密相干。所以咱们能够说，音乐是一个理性与感性融合的产物。而明天要介绍的音乐信息检索（Music Information Retrieval，MIR），便是从音乐里提取“信息”，用算法将音乐中感性的一面开掘进去。

哪些是音乐的信息？

1. 节奏

首先咱们来听一首抖音神曲：《鳌拜鳌拜鳌拜拜》

https://y.qq.com/n/yqq/song/000ZCScz4g4BuM.html

歌曲中让你忍不住跟着一起点头抖腿的强烈的鼓点，就是节奏点，这是对节奏一种理性的认知。

严格来说，节奏是被组织起来的音的长短关系，它像是音乐的骨架，把音乐撑持了起来。譬如下图乐谱上的“4/4”是拍号，代表着这首曲子的音长的组织模式为：以四分音符为一拍，每大节 4 拍。每大节的第一拍往往为强拍（downbeat），这里的“down”和指挥的手势统一。

其它常见的拍号还有：2/4，3/4 等，这些都是单拍子（simple meter），也就是每拍天然二等分的节奏。除此之外还有复拍子（compound meter），指的是每拍天然三等分的节奏，如 6/8，复二拍子，读作“一二三，二二三，一二三，二二三”。

爵士乐、灵魂乐的魅力很多都在于对节奏的使用，遗憾的是，相当一部分华语流行歌曲都是 4/4 拍子的，导致听感上有很多雷同之处。

2. 音高

音乐是一种声音，所以也是由物体触动产生的，音的高下是由振动频率决定的。乐器收回的声音或人声，个别都不会只蕴含一个频率，而是能够分解成若干个不同频率的音的叠加。

这些频率都是某一频率的倍数，这一频率就称作基频，也就决定了这个音的音高。下图为一段男声朗诵的音频的语谱图，最上面蓝色框出来的局部就是以后时刻的基频。通常人声的音高在 100Hz～200Hz 左右。

对于流行歌曲而言，音高经常指的是它的主旋律，也就是人声唱的局部。

3. 和弦

古代音乐概念外面，由多个不同的音高同时发声就叫和声，三个或三个音以上的和声就叫做和弦。当这些音同时弹奏时，叫做柱式和弦，而当它们先后奏出时，便叫做合成和弦。

不过，并不是轻易按下几个音，都能够带来悦耳的听感。由十二平均律可知，一个八度均匀分成十二等份，每份称为半音，每个半音的频率为前一个半音的 2 的 12 次方根。常见的有三（个音的）和弦，七（度音的）和弦，根本的三和弦的组成如下图所示。

4. 段落

像文章一样，音乐也能够划分为一个个段落，让情感的表白有了起承转合。段落的组织模式多种多样，常见的有如下几种：

• AAA 一段旋律的反复，简洁明了，常见于宗教音乐。

https://y.qq.com/n/yqq/song/004Yc5sF3Rq7Wn.html

• ABAB 两段旋律穿插反复。

https://y.qq.com/n/yqq/song/000aKduC3mu0IL.html

钢铁侠出场音乐

• AABA 在反复的旋律中增加一段不太一样的，防止乏味感，如这首圣诞歌曲。

https://y.qq.com/n/yqq/song/002zL7ur42FYtK.html

• 古典音乐

一些古典音乐有本人的内容组织模式，如奏鸣曲式（sonata form），它的构造由呈示部、展开部、再现部三大段依序组成。

• 流行音乐

大家比拟相熟的构造是“前奏、（主歌 – 副歌）*n、尾奏”，当然流行音乐的创作比拟自在，有时创作者会在两段副歌之间增加桥段来防止枯燥，或在主歌与副歌之间增加过渡段，使得情绪过渡更为天然。

如何提取这些信息

传统的办法是“提特色 + 分类器”，这些特色包含时域和频域的。

音频信号经常用二维的特色来表征：一维频率、一维工夫。这样咱们能够用看待图像的形式，将音频特色输出到分类器中。不过音频特色和图像也有所区别，图像具备部分相关性，即相邻的像素点特色比拟靠近，而频谱的相关性，体现在各个泛音之间，部分的相似性比拟弱。

举个栗子，咱们用周杰伦《简略爱》的前 10s 的和弦（C，G，Am，F）渲染出一段音频，下图所示的 4 个频谱类的特色，从左上到右下别离为：短时傅立叶变换、Mel-Spectrogram、Constant-Q Transform、Chromagram，前三个都能够了解为通过滤波器组把原始的音频信号做拆分。

在提取特色的过程中，一些形象的、暗藏在音乐信号中的语义便浮出水面。在 Chromagram 中，纵轴是 Pitch Class（音高汇合，e.g.“音高汇合 C”蕴含了 C1，C2，C3….）。从图中能够看出，0s～3s 最亮的三个音别离是 C、E、G，能够揣测出这是一个 C 和弦，适合的特色让“和弦检测”这个分类工作的难度有所升高。

随着深度学习在各个领域的蓬勃发展，深度网络也逐步成为“分类器”的首选，不过也要“就地取材”，像节奏这种对音乐上下文有所依赖的音乐“信息”，RNN 类的网络往往成果更佳。

咱们当初能做到哪些

因为咱们的利用场景同时蕴含了实时与离线，所以下列算法很多都有实时的版本，可用在实时音视频通信等场景。

1. 节奏检测

如上文所述，节奏点就是歌曲拍子所在的地位。前阵子比拟火的“蚂蚁呀嘿”，照片中头动起来的样子十分魔性，这些动作就是依照歌曲的节奏点来设计的。上面咱们把利用算法检测进去的节奏，用相似于节拍器的声音出现进去，学过乐器的同学应该对这“嗒嗒嗒”的声音有印象。通过节奏检测的算法自动识别出其余歌曲的节奏点，咱们也能够制作本人的“蚂蚁呀嘿”模板。

上文还提到了“强拍”，能够用来辨别大节。咱们的办法除了检测出 beat，还能辨别出 downbeat，上面的视频展现出了“蚂蚁呀嘿”里的 downbeat：

有同学可能会好奇，你们的算法检测出 beat、downbeat 有什么用啊，不就是一些工夫点嘛？

其实能够衍生出很多音乐的玩法，譬如说前几年很火的音乐游戏，节奏巨匠，一个跟着旋律、节奏来疯狂输入的游戏。

咱们在公开数据集（GTZAN）和由 100 首流行歌曲形成的外部数据集上，评测了咱们的办法，后果如下表所示。咱们的办法在两个数据集上均有 0.8 以上的 F 值，具备肯定的鲁棒性。

2. 实时音高检测

咱们的办法能够做到输出一帧音频，而后输入以后帧的音高，以赫兹为单位。

下面这句话看上去仿佛有些干瘪，那这些数字有哪些作用呢？

举个栗子，很多 K 歌软件里都有下图中红框中的内容，它们是歌曲的音高线。掂量歌唱得准不准，次要就是看演唱者的音高、节奏和原曲的匹配水平。

在这个场景下，咱们的音高检测算法能够实时地剖析用户的演唱程度，并给出分数。

除此之外，实时音视频通信中的一些场景也依赖音高检测，如 Voice Activity Detection (VAD)，如果以后帧有音高的话，阐明有人声。

3. 段落检测

流行音乐常见的段落类型有：前奏、主歌、过渡段、副歌、间奏、桥段、尾奏这 7 种。

咱们调研了市面上做段落检测的办法，很多都是基于自相似矩阵（Self-Similarity Matrix, SSM），对音乐构造做了 segmentation，也即它们仅仅能划分工夫区间，而无奈给出具体的段落类型；Ullrich et al. 提出了基于 CNN 的有监督学习的办法，能够检测出不同粒度下段落的边界。除了“segmentation”，咱们的办法还能够做到“classification”，即能够给出每个段落的工夫区间和类型（上述 7 种）。

咱们选取了音乐软件上热门榜单里的前 100 首歌曲，来作为咱们的评测样本集，评测后果及指标含意如下所示：

这 100 首中蕴含了 19 首土味 DJ remix 歌曲，因为这些歌曲动静范畴较小，能量很强，“动词打次”的声音覆盖了很多原曲的特质，所以在这类歌曲上，段落检测算法体现较弱。刨除这些 DJ 歌曲后，算法的 F\_pairwise\_chorus 能够达到 0.863。
思考到当初对音乐的生产越来越快餐，而且有时候为了给视频配乐，须要截取音乐的片段，而副歌往往是一首流行乐最“抓耳”的局部，咱们将算法封装为“副歌检测”的性能，一键帮用户筛选出流行歌里所有的副歌，具体的调用形式在这里。

这里以周杰伦的《说好的幸福呢》为例，算法的输入后果如下图所示，工夫单位为秒，大家能够边观赏 MV、边感触副歌的情感与能量～

4. 实时声音场景辨认

上文提到了一些 MIR 算法的成果及利用，不过在哪些场景下能够应用它们呢？也即如何辨别出音乐场景呢？

针对这个问题，咱们提供有声音场景辨认的算法能力，能够辨认出以后是“语音、音乐、噪声”中的哪一种，而且针对语音，能够进一步辨别性别（男 | 女）。

上面是一段《新闻联播》的音频，声音场景辨认算法标记出了其中的音乐、男声、女声，以及无声音（也即没有能量）的局部。

对于咱们

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