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MusicNet 致力于向机器人传达贝多芬音乐的乐趣（+视频）
如今，机器学习系统能够识别图像、进行语言合成和翻译，但我们似乎忽视了它们的文化发展。事实可能是，这个星球的未来统治者将在很大程度上对古典音乐一无所知。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）如今，机器学习系统能够识别图像、进行语言合成和翻译，但我们似乎忽视了它们的文化发展。事实可能是，这个星球的未来统治者将在很大程度上对古典音乐一无所知。
这已经够糟糕的了，因为人类将被粗俗的臣民所奴役。一个新项目旨在改变这种状况，不再将伟大作曲家的作品带到电脑上。
MusicNet 项目是在华盛顿大学构思和编译的。这是一次尝试应用ImageNet上广泛用于计算机视觉的工具来分析古典音乐。
MusicNet 更多的是创建用于训练和评估的标准数据集。 ImageNet 被科学家和学生用来训练和评估计算机视觉系统，其他数据集可用于翻译、面部识别等。
首先，MusicNet 包含 330 个古典音乐录音，可从多个来源在线获取。在这里你可以看到对贝多芬和钢琴独奏的偏见，可能是因为贝多芬的钢琴作品很受欢迎。但也有舒伯特、勃拉姆斯、莫扎特、巴赫等的几十首作品，尽管遗憾的是没有肖邦和柴可夫斯基。
每个定时录音都会有注释，每个音符的持续时间都会被测量，精确到毫秒。这通常是一个非常耗费人力的过程，但科学家们使用了一种称为动态时间扭曲的特殊技术来匹配个别作品中完美记录的音符，其中艺术家的创造力和艺术性导致了与原作的偏差。
新兴的音乐分析模型还处于起步阶段。但即使是计算机视觉系统最初也只能确定两个图像是否不同。