音乐人工智能，音乐人工智能专业

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于音乐人工智能的问题，于是小编就整理了5个相关介绍音乐人工智能的解答，让我们一起看看吧。

ai背景音乐是什么？

这是一首日文歌曲，歌名叫作《群青》，原本是动漫《蓝色时期》的主题曲；

曾经作为全球榜的经典歌曲，也是YOASOBI为一部漫画所作的，也就是《蓝色时期》；

近期在抖音作为AI绘画特效的转场BGM从而火爆全网，发行时间是2021年的9月；

ai翻唱怎么做？

要实现AI翻唱，您可以采取以下步骤：

数据收集：收集目标歌曲的音频数据，包括原唱的音频文件和对应的歌词文本。您可以从合法渠道购买或下载这些文件。

数据预处理：对音频数据进行预处理，包括格式转换、音频分割和音频特征提取。您可以使用音频处理库或工具来完成这些操作。

歌词对齐：将歌词文本与音频进行对齐，确保每个音节或每个时间点对应于正确的音频片段。这可以使用文本对齐算法或音频对齐工具来实现。

声音合成：使用语音合成技术将歌词文本转换为合成的歌声。目前有许多开源和商业的语音合成引擎可供选择。

音频合成：将合成的歌声与背景音乐进行混合，以生成最终的翻唱音频。可以使用音频编辑软件或音频处理库来完成这个步骤。

请注意，实现AI翻唱是一个复杂的任务，需要涉及音频处理、文本处理和语音合成等领域的知识。上述步骤仅提供了一个基本的框架，具体实现和结果可能会因所使用的算法、工具和数据集而有所不同。如果您是一个开发者或研究者，可以进一步探索相关的文献和资源，以深入了解和实现AI翻唱的技术。

可以考虑以下步骤：

选择合适的AI翻唱工具：现在市场上有许多不同的AI翻唱工具，您可以选择适合自己的工具进行翻唱。其中一些流行的工具包括Amper Music、OpenAI的Jukebox等。

准备音频素材：您需要准备原始音频素材和需要进行翻唱的歌曲的歌词。您可以在网上搜索自己喜欢的歌曲的歌词和原始音频。

导入音频素材：使用您选择的AI翻唱工具，将音频素材导入到该工具中。这些工具通常会自动分析音频并为您生成一些不同的翻唱版本。

小熊音乐与海豚音乐哪个好？

各有各的好。咕比音乐启蒙的教学环节主要是采用【真人讲解】和【动画游戏】结合的形式，每一节课程都会有一个动画故事引入，故事的剧情趣味性挺强的，配合了闯关游戏进行课程知识回顾，最后的视频表演和语音点评，帮孩子记录学习成果，让孩子边玩边学边练。

小熊音乐ai课怎么样？

小熊音乐ai课还是不错的。它隶属于杭州艺旗音乐宝科技有限公司，成立于2020年9月，公司主要宗旨是为儿童提供全方位的音乐素养和兴趣培养的在线学习平台。采用智能识别技术，结合趣味动画游戏教学，为孩子开启新潮有趣的音乐学习之旅。

李宇春、泰勒新曲MV，当音乐撞脸人工智能会带来怎样的创新表达？

AI 已然是科技领域的热门话题，但当科技和艺术结合在一起，又会有着更多的新奇。

基于英特尔 AI 技术的全球首部 MV 发布，李宇春走在科技前沿。

人工智能已经成为技术发展的大热门，而新的应用就是用来打造 MV，这在以往是难以想象的。唱作歌手李宇春推出她的首支人工智能 MV——《今天雨，可是我们在一起》。这部 MV 背后的技术力量，来自于英特尔。

在该 MV 中，为了将李宇春歌曲的寓意创新表达，导演选用了不同的情绪场景去展现李宇春的内心世界。通过英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术和后期渲染，这些情绪场景以特效的形式完美的贴合在李宇春的面部。这些图案特效不仅仅是艺术家的设计，更是李宇春内心的表达。

这首 MV 作品历时 6 个月，最终得以让栩栩如生的特效呈现在 MV 中。制作过程，采用了英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术。该技术实现了视频中李宇春人脸的自动检测与识别，精准重建 3D 人脸，并实时跟踪面部表情变化，将预先设计好的特效素材附着在 3D 人脸上，重新渲染到 MV 视频中，从而达到令人惊讶的脸部特效。

此外，通过英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术实时重建的 3D 人脸模型，任何 3D 特效公司都可以对其制作特效，任何新颖的、逼真的效果都可以完美的贴合在人脸上。相比传统形式，更节省时间和成本。借助英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术，音乐的表达方式再一次突破了想象的疆界。这首 MV 成为了科技赋能音乐和娱乐的又一项创新范例，创造了一种全新的科技 X 音乐形式，更好地去呈现音乐内容和创作者的思想。

英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术用到了人工智能最重要的分支：机器学习和深度学习。英特尔的技术工程师从数十万的人脸图片数据中，训练出的人脸识别模型，用于对视频图像进行智能分析：自动捕捉人脸区域，定位人脸关键特征点（如眼睛，鼻尖，嘴唇，眉毛，脸颊轮廓点等），生成人脸部件的边缘轮廓线（嘴唇线，眼睛线，眉毛线，面颊轮廓等）；再从数百个三维人脸扫描数据中训练出一个参数化的三维人脸形变模型，用于模拟任何人的相貌脸型以及表情变化；最后通过数万张人脸照片，学习从 2D 图像到 3D 人脸的映射关系，确保从 2D 照片到 3D 人脸的精准转换，从而达到实时 3D 人脸建模的效果。未来，英特尔甚至可以将该技术应用在全身 3D 建模上，从而实现实时虚拟换衣等功能。

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到此，以上就是小编对于音乐人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于音乐人工智能的5点解答对大家有用。