教程丨Taylor Swift VS 人工智能：谁更强？

Posted 2021-04-28 朴器科技

今天小编给大家介绍一篇在数问（DataQuestion）上看到的文章。作者从事高新科技行业，同时是Taylor Swift的粉丝。他很好奇，“在人工智能的时代，是否能通过机器学习写出音乐专辑？如果可以，机器写出的歌词会比Taylor的作品更迷人吗？”于是他把Taylor所有的歌词都输入到一个递归神经网络（RNN）中，得到了机器学习所得的新歌词。很有意思，分享给大家。

作者自述

从小我就是Taylor Swift的粉丝。还在上中学的时候，我的Ipod Nano里播的最多的歌就是来自Speak Now这张专辑。到现在我都还记得，大二的时候，当父母都熟睡以后，一个人窝在电脑前找Red这张专辑的资源，因为我买不起实体盘。

就这样，上周晚上我也睡得很晚，正热切期待Taylor新专辑Reputationthe的试听版。但当我看到“Look What You Made Me Do”这首歌打破了Youtube记录的时候，说实话，其实我是有点失望的。不要误会 ， 这首歌我至少听了不下20遍。但是Taylor那强力的歌词和抓人的旋律到底怎么了？我感觉有点陌生，为什么这首歌充满了恨和复仇？

作者想试试用机器学习能不能为Taylor写出更好的歌词。于是他把Taylor所有的歌词都输入到一个递归神经网络（RNN）中，得到了一些新的歌词——

训练结果1

训练结果2

大家可以看到，这些新的歌词中不乏语法不当、拼写有误，但是作者表示：“我着实被RNN的神力给惊艳到了。”

之后，作者对创作歌名尝试了一次深度学习。以下是根据Reputation这张专辑所产生的歌名 ↓ 

Go won’t hit me there

Your love through all

We said to be better

Walls if miles

No conversation

I should ever say that

I don’t wanna see the way

I don’t leave you here

You want to me

And we say how I just

Anything a good taft

Love there on more

即使这些新的歌名与新歌词一样不尽人意，但作者发现当中不乏“Taylor精神”的歌名，像“Your love through all”和“I don’t wanna see the way”。

教程部分

Github 链接：

https://github.com/shreyashankar/char-rnn-tensorflow

1、首先你需要安装python以及python的一些科学计算包，这里推荐Anaconda进行集成化安装；

2、安装TensorFlow，在Terminal（Windows是cmd）里输入pip install tensorflow，即可安装大名鼎鼎深度学习包，TensorFlow；

3、到GitHub上clone或者下载这个repository。如果是下载，下载后需要先解压文件，clone的话就不需要；

4、在Terminal里，输入命令行 cd /Users/apple/Documents/文件所在目录

5、接下来再输入python train.py，就开始通过char-RNN算法来训练这个数据集。train.py里默认的是抓取data文件夹下一个叫tinyshakespeare的莎士比亚剧本作为训练集；

6、训练的过程如下：

7、……过了大约20-30分钟，训练完毕；

8、这时候输入命令行python sample.py即可查看生成的结果了

转自丨DataQuestion

作者丨刘煜晨

---

杭州朴器科技有限公司

联系方式：0571-88583725