姊榮幸受邀為我Sony的小帥兄GJ寫詞～熱騰騰～睽違4年了啊！恭喜！歌詞版MV先出了，快去聽聽～🎼🎧 https://youtu.be/AugJyd7Cs0o
#浪漫輸給你插曲 #遠距離 #GJ蔣卓嘉
分享Sony文案：
音樂才子GJ蔣卓嘉暌違近4年全新單曲〈遠距離〉 請出不敗女神Vivian徐若瑄跨刀填詞
Vivian拍戲 製作 宣傳 籌備新專輯忙翻天 一聽到DEMO立刻點頭 兩人「遠距離」溝通
以通訊軟體提出「GJ 27問」往來一個月大功告成 Vivian加碼錄製口白 為歌曲畫龍點睛
親赴錄音室探班 GJ大呼感動 偏偏GJ剛養貓 讓對貓毛敏感的Vivian 一離場就大過敏
GJ x Vivian 聯手打造〈遠距離〉 成偶像劇《浪漫輸給你》插曲 6/12正式數位上架

音樂才子GJ蔣卓嘉在三月帶著上百首創作DEMO加入索尼音樂，以音樂實力吸引國際唱片公司極力網羅，重啟歌唱事業！他加入索尼音樂，推出暌違近4年的全新單曲〈遠距離〉，並請到同門師妹、不敗女神Vivian徐若瑄跨刀填詞，兩人聯手打造貼近現代人生活的情歌--
描繪人們看似很近、實則遙遠的感情空間，而徐若瑄不只親自填詞，在錄音期間親赴錄音室探班，在GJ即興邀請下，在歌曲尾聲加上她感性十足的口白，更為〈遠距離〉畫龍點睛！〈遠距離〉也成為三立全新偶像劇《浪漫輸給你》插曲，於6/12正式數位上架。

GJ蔣卓嘉14歲開始接觸吉他，大學就讀澳洲音樂學院現代音樂系，為圓音樂夢隻身從澳洲來到台灣。曾為李玟、陳奕迅、任賢齊、林凡、家家、胡夏、Ella陳嘉樺等天王天后寫過膾炙人口的多首詞曲，現在自己要出新作，更是努力交出充滿誠意的全新單曲，並以歌曲打動Vivian為這首歌填詞！原來Vivian接到邀請之初，尚在猶豫自己的時間不夠用，不敢貿然答應，因為擔任戲劇製作人，新戲在台中趕拍、也同時在宣傳新單曲和正在籌備新專輯，深怕耽誤GJ的時間，她先問清楚歌詞交件時間之後留下但書：「如果我聽了歌後無法立刻有想法，會盡快告訴你們，另請高明。」沒想到Vivian聽了GJ的DEMO之後讚不絕口，半夜火速發來簡訊：「這首歌也太好聽了吧，請給我時間讓我好好寫歌詞！」

其實兩人結緣在六年前，當時GJ參加選秀節目，當時擔任評審的Vivian，看到GJ自彈自唱、又帶著iPad播放事先編寫好的音樂程式、還要腳踩效果器，在台上十八般武藝全都上演，卻也手忙腳亂，還偏偏沒有譜架，她二話不說現場拔刀相助，跳上台旁邊幫忙拿著譜，讓他可以專心自彈自唱，Vivian說當時就對這個「很忙」的年輕人留下深刻印象，六年之後竟然成為同門，足證有緣。

為了寫出更貼近GJ的歌詞，即便是在台中拍戲空檔，Vivian仍然不忘用通訊軟體「遠距離」溝通，對GJ提出27個問題，從他求學階段到戀愛經驗鉅細靡遺，GJ也首次掏心挖肺，錄了長達一個多小時的語音回覆所有問題。兩人一來一往長達一個月，期間Vivian甚至邀請GJ到家裡吃飯，藉此拉近彼此距離，對他做更深入的了解，Vivian說：「因為GJ是創作人，他是完美主義，做功課是必須的，就像演員演一個角色要去了解這個角色，創作人有自己的想法和主見，如果歌詞偏離他的核心，他就很難去發揮、去喜歡、去接受這個詞。」透過遠距離和近距離的交流，終於完成了貼近GJ又別具意義的〈遠距離〉歌詞。

錄音當天，Vivian剛好從台中拍戲返北，特地到錄音室為GJ加油打氣，探班之餘，也在GJ的邀請之下當場即興為〈遠距離〉填寫並錄製了一段口白，除了更明確表達了歌曲的含義，也營造出DJ在電台溫柔說話的氛圍，語音落畢，聲音與歌曲的契合度讓全場驚呼起雞皮疙瘩！只是因為GJ最近開始養貓，身上難免有貓的細毛，然而徐若瑄對貓毛十分過敏，當天離開錄音室，眼睛竟然就開始紅腫，嚴重過敏，讓GJ感到十分抱歉，直說：「我一定會交出最好的作品，保證不藏私，讓Vivian的新專輯曲目更豐富！」

AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源，Facebook 開源 Demucs 計畫

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |

音樂源分離，是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分，如人聲、低音和鼓，這和人類大腦的工作很類似，大腦可以將一個單獨的對話，從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。

如果你擁有原始的錄音室多軌錄音，這很容易實現，你只需調整混音來分離一個音軌，但是，如果你從一個普通 MP3 檔案開始，所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中，即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。

Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統，可以做到這一點──精確度高得驚人。

創建者名叫亞歷山大‧笛福茲（Alexandre Defossez），是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs，這個名字來源於「音樂資源深度提取器」，其工作原理是檢測聲波中的複雜模式，對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解，然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。

笛福茲說，像 Demucs 這樣的技術，不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落，總有一天，它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說，他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分，就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。

分解聲波的更好方法

聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年，英國認知科學家科林‧切爾瑞（Colin Cherry）創造了「雞尾酒會效應」這個詞語，用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。

工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道，或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率，進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。

基於聲譜圖的人工智慧系統，在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效，例如鋼琴或小提琴旋律。

這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線，但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲，比如鼓、低音拍擊，是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件，但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說，它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊，隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說，一般的小鼓「就頻率而言，到處都是」。

聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合，無法捕捉到這樣的細微差別。因此，他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線，而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道，聽起來常常是模糊不清的。

夠聰明的系統來重建缺失

基於人工智慧的波形模型避免了這些問題，因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋，波形模型的工作方式與電腦視覺相似，電腦視覺是人工智慧的研究領域，旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式，進而獲得對視覺世界的高級理解。

電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」，笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後，它開始推斷更高比例的結構，以增加細微差別，並精細雕刻每個波形。

笛福茲說，他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時，地動儀的底座會移動，但懸掛在上面的重物不會移動，這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震，然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣，笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目，而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。

笛福茲解釋，構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構，這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做，因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶，這種結構允許網路處理整個數據序列，如一段音樂或一段視頻，而不僅是一個數據點，如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。

這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net，比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛，引擎噪音會淹沒一個人的聲音」，笛福茲說。

以前的波形模型，透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題，但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力，「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻​​」，這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符，因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。

這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說，Demucs 已經與最好的波形技術相匹配，並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。

在盲聽測試中，38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音，這 50 首曲目由 3 個模型分開：Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影（如背景噪音或失真）方面表現最佳。

Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣，精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼，代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。

笛福茲解釋，隨著 Demucs 的發展，它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器，通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。

想像一下，如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音，Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。

資料來源：https://technews.tw/2020/03/11/using-ai-for-music-source-separation/?fbclid=IwAR1C-0LhFNEkIFUg9QS3xRQK8VKeqKIkPEx9kh7QdGamcsCfUViwyeXyqXg

AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源，Facebook 開源 Demucs 計畫

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |

音樂源分離，是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分，如人聲、低音和鼓，這和人類大腦的工作很類似，大腦可以將一個單獨的對話，從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。

如果你擁有原始的錄音室多軌錄音，這很容易實現，你只需調整混音來分離一個音軌，但是，如果你從一個普通 MP3 檔案開始，所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中，即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。

Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統，可以做到這一點──精確度高得驚人。

創建者名叫亞歷山大‧笛福茲（Alexandre Defossez），是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs，這個名字來源於「音樂資源深度提取器」，其工作原理是檢測聲波中的複雜模式，對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解，然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。

笛福茲說，像 Demucs 這樣的技術，不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落，總有一天，它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說，他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分，就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。

分解聲波的更好方法

聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年，英國認知科學家科林‧切爾瑞（Colin Cherry）創造了「雞尾酒會效應」這個詞語，用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。

工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道，或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率，進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。

基於聲譜圖的人工智慧系統，在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效，例如鋼琴或小提琴旋律。

這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線，但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲，比如鼓、低音拍擊，是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件，但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說，它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊，隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說，一般的小鼓「就頻率而言，到處都是」。

聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合，無法捕捉到這樣的細微差別。因此，他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線，而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道，聽起來常常是模糊不清的。

夠聰明的系統來重建缺失

基於人工智慧的波形模型避免了這些問題，因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋，波形模型的工作方式與電腦視覺相似，電腦視覺是人工智慧的研究領域，旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式，進而獲得對視覺世界的高級理解。

電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」，笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後，它開始推斷更高比例的結構，以增加細微差別，並精細雕刻每個波形。

笛福茲說，他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時，地動儀的底座會移動，但懸掛在上面的重物不會移動，這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震，然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣，笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目，而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。

笛福茲解釋，構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構，這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做，因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶，這種結構允許網路處理整個數據序列，如一段音樂或一段視頻，而不僅是一個數據點，如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。

這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net，比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛，引擎噪音會淹沒一個人的聲音」，笛福茲說。

以前的波形模型，透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題，但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力，「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻​​」，這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符，因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。

這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說，Demucs 已經與最好的波形技術相匹配，並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。

在盲聽測試中，38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音，這 50 首曲目由 3 個模型分開：Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影（如背景噪音或失真）方面表現最佳。

Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣，精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼，代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。

笛福茲解釋，隨著 Demucs 的發展，它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器，通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。

想像一下，如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音，Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。

資料來源：https://technews.tw/…/using-ai-for-music-source-separation/…