圖│研之有物、Unsplash（資料來源│蘇黎）
真實與虛擬合奏的貝多芬小提琴奏鳴曲
虛擬音樂家系統，這是蘇黎與其團隊最近的研究成果，他將 AI 應用到音樂表演現場，並試圖推展到整個多媒體產業。這套系統已實際在舞台演示，並與多個音樂展演團隊合作，包括：沛思文教基金會、清大 AI 樂團、長笛家林怡君、口口實驗室等。
以近年蘇黎舉辦的音樂會為例，主要可分為兩部分，一個是台上親手彈奏著貝多芬〈春〉第一樂章伴奏部分的真人鋼琴家；另一個，即為該場演奏的特別之處：正在螢幕裡演奏主旋律的虛擬小提琴音樂家。這場表演是人類與「虛擬音樂家系統」的巧妙組合，真人鋼琴家彈奏的過程中，虛擬音樂家系統除了負責合奏，同時還要生成螢幕上虛擬演奏者的動畫身影。
圖│蘇黎（虛擬音樂家 Virtual Musician）
不放槍、不搶拍的自動伴奏系統
虛擬音樂家系統的「自動伴奏」，不同於卡拉 OK 的機器伴奏，演奏者不需配合伴唱音樂，而是程式控制伴唱音樂以配合演奏者，讓演奏者自由詮釋樂曲。但因為要配合真人演出的現場發揮與不確定性，自動伴奏的運算必須又快又準。蘇黎指出，這也是研究中比較具有挑戰性的部分。
自動伴奏系統的音樂偵測器、音樂追蹤器與位置估算單元，讓虛擬音樂家精準掌握真人演奏實況。
舉例來說，想要跟人合奏，首先要確定能同步開始，這個重責大任就由自動伴奏系統中的「音樂偵測器」擔綱。「音樂偵測器是偵測音樂什麼時候發出，但現場會有其他聲音，不可以讓機器聽到雜音就以為演奏開始了。」蘇黎說，因此團隊會先將整個樂譜，輸入到虛擬音樂家的自動伴奏系統中，並在演奏會場早早就讓系統持續待命，只要音樂偵測器偵測到樂譜的第一個音，伴奏隨即啟動。
自動伴奏系統在確認演奏開始之後，馬上又有另一項任務：追蹤音樂進度。因為每位音樂家會有自己的演奏風格，而且真人不管如何熟練，都還是有可能出現搶拍或延遲等變數。追蹤音樂進度的這項任務，便由自動伴奏系統中的「音樂追蹤器」和「位置估算單元」來執行。
「音樂追蹤器採用多執行緒線上動態時間校正（online dynamic time warping）演算法，每一個執行緒在最短時間內各自計算並取平均值，以找出最貼近該音樂家當下演奏速度的數值。」蘇黎解釋，追蹤器抓到現場演奏速度後拿來跟參考音樂檔案比對，就能推測多久後會演奏下一個音。至於位置估算單元，則是用來估計當下已演奏到整個樂譜的哪個位置。
虛擬音樂家系統藉由上述的自動伴奏技術，追蹤真人演奏進度，並自動觸發並演奏相應的聲部。目前團隊已經將偵測到觸發伴奏的平均延遲控制在 0.1 秒左右，但蘇黎的目標是要降低到「0.01」秒內。蘇黎表示，音樂心理學已證實，就算是沒有經過專業訓練的一般人，0.1 秒的誤差聽起來仍非常明顯，「延遲 0.01 秒可以勉強不引起業餘人士的注意；但面對專業音樂家時，延遲可能要到 0.001 秒左右才能過關。」
圖│蘇黎（虛擬音樂家 Virtual Musician）
訓練 AI 自動生成虛擬音樂家動畫形象
現場音樂表演是影音的雙重享受，所以虛擬音樂家除了擁有自動伴奏的「聲音」，還需要擁有將表演動作形象化的動畫「影像」。
真人音樂家演奏時，不論是情感的表達、與其他合奏者及觀眾互動、還有操作樂器的動作等，都存在個人差異，沒有一套固定標準。例如拉琴的手勢，10個音樂家可以有10種不同的習慣。因此蘇黎與研究團隊採取的方法是：取得大量影音資料，讓 AI 學習如何製造虛擬音樂家的肢體動作。
首先，徵求多位專業小提琴演奏者，穿上有標記點的特殊衣服，站在有動態捕捉裝置的空間中，演奏不同風格曲目。蘇黎使用的 3D 動作偵測技術，會偵測音樂家全身骨骼的關節點，作為虛擬音樂家動畫生成的訓練資料，並在訓練動畫生成模型的過程中，重點關注持弓的右手如何移動。
透過 U 型網路、自注意力機制等核心技術，來輸出虛擬音樂家動態肢體影像。
在訓練 AI 與生成動畫影像的過程中，需要卷積神經網路來協助完成工作。蘇黎團隊採用的模型是 U 型網路（U-net），負責圖像之間的轉換，由編碼圖層傳到解碼圖層。它的優點是速度快，而且輸入輸出格式相對容易設計，能一次輸出大量資料點。「 U-net 可以一次輸出單一時間的所有肢體骨架點，而非一個一個骨架點逐步輸出。」蘇黎說。
圖│蘇黎（Wu, Y. T., Chen, B., & Su, L. (2020)）
除此之外，還有自注意力（self-attention）機制，讓 AI 學習判斷肢體動作與音樂的相關性。因為肢體動作跟音樂都是序列形式，有時間上的關聯性，假設真人音樂家某個動作在大鼓響起時一直出現，就會判定兩者存在關聯。之後自注意力機制在虛擬動作生成過程中，只要聽到該音樂的大鼓聲出現，就會發出明顯訊號，認為此時要搭配相應的肢體動作。
簡單來說，想要自動化生出虛擬小提琴家，不僅聲音要到位，動畫也要足夠精準。音樂需要自動伴奏系統，即時追蹤真人演奏者的進度並觸發伴奏；而相應的肢體動作，則有賴透過 U 型網路與自注意力機制，讓 AI 在音樂現場了解此時要搭配何種動作。
圖│蘇黎（虛擬音樂家 Virtual Musician）
進階挑戰：由聽覺到視覺的跨感官轉換
自動生成聲音和影像後，研究團隊還有一個更進階的目標。「我們想讓機器聽到某一首歌，就聯想到一幅畫。但坦白講，這種音樂到視覺風格轉換（music-to-visual style transfer）非常困難。」蘇黎說。當初有學生向他提出這個構想，想要訓練 AI 將音樂與畫面連結。只是這設定一開始就困難重重，因為最重要的訓練資料幾乎是無法取得。
AI 並非無中生有，機器學習有賴龐大、高品質的資料。
想要讓 AI 學習聽音樂聯想畫面，就必須要有真人示範，聆聽音樂並畫出心中所浮現的畫面來當作訓練資料。找人聽音樂不難，但找來的人未必善於繪畫；即使花大錢請畫家參與實驗，人少沒有代表性，人多則風格又可能大相逕庭。「演奏動作還有跡可循，但大家聽音樂腦補的畫面都不一樣，這樣是沒辦法當作訓練素材的。」蘇黎點出其中關鍵。
研究團隊決定退而求其次，改成在一組音樂跟一組影像資料庫，透過兩者之間共享的語義標註（labels），試圖建立起對應關係。就像是電腦在連連看，如果配對起來共通點還算合理就成功。此時問題又來了，所謂「合理」實在難以界定，於是執行標準只好再一次降低，音樂與畫面的共同標註越簡單越好。
「雖然這跟當初想像中的差距非常大，但目前我們也只能用創作年代來當標註。」蘇黎說，經由創作年代這個共同標註，電腦聽到1800年的樂曲就會連到同樣年代的圖畫。即使不符原本理想，模型建立起來後，在虛擬音樂家系統裡還是可以發揮一些功能，像是為演奏會搭配符合音樂年代的背景畫面，或色彩效果。
圖│蘇黎（Crossing You in Style）
如何成為音樂資訊研究者？
在虛擬音樂家系統之前，蘇黎與實驗室團隊（音樂與文化科技實驗室）在自動音樂採譜方面的研究已經有豐厚成果，他們研發出開源工具《Omnizart》。
《Omnizart》是音樂與文化科技實驗室研究成果集大成的實用開源工具。
它具備當前全世界最多樣樂器組合的分析功能，只要輸入一段音樂，不管是鋼琴獨奏、多重樂器、打擊樂，還是和弦辨識、節拍偵測，甚至是困難的人聲處理，都會幫你分析。
「像鋼琴這類樂器的話，是音樂進去《Omnizart》，生出 MIDI；而人聲進去會輸出成供電腦判讀的數位資料。」蘇黎解釋，透過這些數字化的音訊數據能了解每一瞬間的音高變化，或是泛音、抖音等手法。研究自動採譜 AI 是因為，蘇黎想探究如蕭邦的夜曲等，這些百年來不斷被重複演奏超過千百次的古典樂，在不同時代、風格迥異的音樂家手中究竟是如何被詮釋。
而這次蘇黎用 AI 創造虛擬音樂家系統，同樣也是源於本身對音樂的喜愛與好奇。不是科班出身的他能彈奏鋼琴、吉他，會吹小號，喜歡聽經典的古典樂。對蘇黎來說，興趣是驅使研究向前的一大動力，他認為身為研究者必須要時常探索新的領域，因此常會要求自己不斷接觸世界各國的在地歌謠。
蘇黎的下一步，是以現有虛擬音樂家系統為基礎，加入更多細膩動作（例如臉部表情）的虛擬多人樂團。他也坦言目前自動伴奏系統、肢體生成還有風格轉換這三項技術，都還有很大的進步空間。想訓練電腦產生出更貼近真人演奏者動作的虛擬音樂家，必須花大量人力取得更多影片資料。「民眾常以為不用多做什麼 AI 就會自己學習，但真相是沒有夠好的資料什麼都不用談。」蘇黎解釋，AI 研究者的時間幾乎都耗在蒐集資料上。
同時，研究室也在規劃下一場發表。蘇黎認為，實體演奏會是考驗研究品質最好的方式。除了訓練好模型，現場還有很多要克服的變數，像是很多音樂廳沒有網路，團隊必須將整場演奏會所需的模型，事先設計成用一台筆電就能執行。「總不可能演奏到一半，資料量太大電腦跑不動，然後要跑出去連網路吧。」蘇黎笑著說，音樂會現場要面對很多做研究時不曾碰到的狀況，是很刺激、有挑戰性的任務。
AI 將是未來主流，是好、是壞終究取決於人心。
AI 出現之後，自然也面臨許多批判，例如工作是否會被 AI 取代，甚至以 AI 操控虛假言論或用在軍事用途，但蘇黎覺得，主導權終究還是躲在背後操作的「人」。同樣，隨著虛擬音樂家系統日漸完善，真人音樂家是否擔心未來飯碗被搶走？令人意外的是，蘇黎說身邊最期待這個系統的反而就是與他合作的藝術家，「別小看他們，藝術家可是一群勇敢、期待新事物、信仰未來的人。」
圖│研之有物
