鐵人檔案
AI在音樂上的各種應用， 在近十年來已有了許多蓬勃的發展， 同時也有不少令人經驗的成果。
這系列的文章會以不具備音樂與程式背景的人都能夠簡單的理解這些技術的背景以及目前所發展出來的應用，希望能夠同時幫助到 ：
1. 對AI音樂有興趣但沒有但多音樂背景的IT人。
2. 對AI應用在音樂領域上感興趣想知道如何使用但沒有資訊背景的音樂人。
3. 任何對此主題有興趣的人。
機器學習簡介 (Machine Learning, ML) 機器學習是一種透過資料、特徵擷取以及訓練的方式，來幫助電腦能夠學習並且辨認出特定領域的知識。而機器學...
今天作為機器學習這系列的收尾，我們來聊聊深度學習與機器學習的差異，以及為什麼現今的機器學習/深度學習發展跟以往相比能夠在結果上有如此巨幅的成長。 深度學習 前兩...
今天我們正式開始聊聊AI作曲相關方面的話題~ AI作曲歷史 如果要追朔到最早的自動作曲 ，大家可以猜猜看從什麼時候開始呢？(這裡我們不說AI作曲，而是用自動作曲...
接下來的幾天我們會比較詳細的介紹幾個演算法是如何運用在作曲上，但在我們開始進入演算法作曲之前，我們要先來做一些基本觀念的建設以及對於基本的參數設定做一些介紹。...
今天我們先從馬可夫模型 (Markov Model) 開始聊聊他是如何用在音樂作曲上的。在第十三天時我們有聊到Hiller 跟 Isaacson在1957年利用...
昨天我們介紹了馬可夫模型的基礎原理，那麼今天我們接著介紹要怎麼把音樂套用馬可夫模型裡面。 訓練 (Training) 首先，馬可夫模型需要先對他做訓練(Trai...
我們在Day 7的時候曾經介紹過基於達爾文物競天擇適者生存的演化式計算，那麼今天開始我們就來詳細的介紹演化式計算當中的基因演算法要如何套用在作曲上。 在第七天介...
今天我們開始詳細的介紹作曲是如何與基因演算法做結合 首先我們先快速複習一下基因演算法的流程：(1) 隨機亂數的給予一定數量的個體。(2) 而這些個體彼此之間會互...
今天我們繼續介紹基因演算法作曲。昨天我們介紹了如何讓電腦看得懂音樂/音符的樣子以及如何對基因演算法裡的個體做設定，今天我們照著步驟來介紹個體之間彼此 交配(Cr...
昨天我們講完了音樂間是如何彼此交配並生出子代，今天我們接著來講出生後的子代必須面隊的充滿挑戰的一生。 突變 (Mutation) 所有經過親代交配後所生出來的子...
