在Max for Live中打造你的专属AI音乐家：用机器学习模仿乐器演奏风格并生成MIDI
在Max for Live中打造你的专属AI音乐家：用机器学习模仿乐器演奏风格并生成MIDI
想象一下，你最喜欢的吉他手的演奏风格，只需几个简单的步骤，就能让你的合成器也拥有同样的灵魂。在Max for Live中，这并非遥不可及的梦想。虽然完全复刻一个复杂的机器学习模型需要相当的编程功底，但我们可以利用现有的工具和一些巧妙的方法，搭建一个简易的“AI音乐家”，让它学习并模仿特定乐器的演奏风格，最终生成充满个性的MIDI片段。
1. 音频特征提取：让Max“听懂”音乐
首先，我们需要让Max for Live能够“听懂”音频，这意味着我们需要提取音频中的关键特征。常用的音频特征包括：
- 音高 (Pitch): 音符的频率，决定了音乐的旋律。
- 音量 (Loudness/Amplitude): 声音的大小，影响音乐的动态。
- 音色 (Timbre): 乐器的音质，决定了音乐的个性。
- 节奏 (Rhythm): 音符的时值和位置，影响音乐的律动。
Max for Live自带了一些用于音频分析的对象，例如：
fftin~和pfft~: 用于进行快速傅里叶变换 (FFT)，可以将音频信号转换成频谱，从而分析音高和音色。peakamp~: 用于检测音频的峰值幅度，可以用来估计音量。tempo~: 用于检测音频的节奏。
这些对象可以帮助你提取一些基本的音频特征，但如果需要更高级的特征，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，你可能需要借助外部库，例如 CNMAT (Center for New Music and Audio Technologies) 提供的工具包。CNMAT的工具包包含了许多强大的音频分析对象，可以方便地在Max for Live中使用。
具体步骤：
- 安装CNMAT工具包： 访问CNMAT的网站 (可能需要搜索一下，因为CNMAT的网站结构可能会变化)，下载并安装Max/MSP/Jitter工具包。
- 创建Max for Live设备： 在Ableton Live中创建一个新的Max Instrument或Max MIDI Effect。
- 添加音频输入： 使用
adc~对象接收音频输入。 - 使用
fftin~,peakamp~,tempo~等对象提取基本特征。 - 如果需要更高级的特征，可以使用CNMAT提供的对象，例如
mfcc~。 你需要在Max的搜索路径中添加CNMAT的库，才能使用这些对象。
2. 机器学习模型：让Max“学习”风格
有了音频特征，接下来我们需要让Max“学习”特定乐器的演奏风格。这需要用到机器学习模型。虽然在Max for Live中直接训练复杂的模型可能比较困难，但我们可以利用一些现成的模型，或者使用外部工具训练模型，然后将模型导入到Max for Live中使用。
常用的方法：
- Wekinator: Wekinator是一个开源的机器学习工具，可以用于实时交互式机器学习。你可以使用Wekinator训练一个模型，将音频特征映射到MIDI控制信息。然后，你可以使用OSC (Open Sound Control) 协议将Wekinator的输出发送到Max for Live。
- ml.star: ml.star是一个Max for Live的外部对象，提供了一些基本的机器学习功能，例如线性回归和神经网络。你可以使用ml.star训练一个简单的模型，用于将音频特征映射到MIDI控制信息。
- Python + Max for Live: 你可以使用Python编写机器学习代码，然后使用
mxj python对象在Max for Live中调用Python代码。这需要一定的Python编程基础，但可以让你使用更强大的机器学习库，例如scikit-learn和TensorFlow。
具体步骤 (以Wekinator为例):
- 安装Wekinator： 访问Wekinator的网站 (http://www.wekinator.org/)，下载并安装Wekinator。
- 连接Max for Live和Wekinator： 在Max for Live中使用
udpsend对象将音频特征发送到Wekinator。在Wekinator中，设置输入端口为Max for Live发送的端口。 - 训练模型： 在Wekinator中，选择合适的机器学习算法 (例如神经网络)，并录制一些目标乐器的演奏片段。Wekinator会根据这些数据训练一个模型，将音频特征映射到MIDI控制信息。
- 将Wekinator的输出发送回Max for Live： 在Wekinator中使用OSC协议将模型的输出发送到Max for Live。在Max for Live中使用
udpreceive对象接收Wekinator的输出。
3. MIDI生成：让Max“演奏”音乐
最后，我们需要将机器学习模型的输出转换成MIDI信息，让Max for Live能够“演奏”音乐。这涉及到将模型的输出映射到MIDI音符、力度、音高等参数。
常用的对象：
noteout: 用于发送MIDI音符。ctlin和ctlout: 用于发送和接收MIDI控制信息 (例如力度、调制、弯音等)。makenote: 用于创建MIDI音符消息。
具体步骤：
- 将模型的输出映射到MIDI参数： 根据你的需求，将模型的输出映射到MIDI音符、力度、音高等参数。例如，你可以将模型的第一个输出映射到MIDI音符的音高，将第二个输出映射到力度。
- 使用
makenote对象创建MIDI音符消息。 - 使用
noteout对象发送MIDI音符。 - 使用
ctlout对象发送MIDI控制信息。
4. 进阶技巧：让你的AI音乐家更智能
- 使用更高级的音频特征： MFCC、色度特征等可以提供更丰富的音频信息，让模型更好地学习乐器的音色。
- 使用循环神经网络 (RNN): RNN可以学习音乐的时序关系，从而生成更连贯的MIDI片段。
- 加入随机性： 在MIDI生成过程中加入一些随机性，可以使生成的音乐更自然、更有趣。
- 实时控制： 使用MIDI控制器或传感器实时控制模型的参数，可以让你与AI音乐家进行互动。
总结
虽然构建一个真正智能的AI音乐家需要大量的努力，但通过Max for Live的强大功能和一些巧妙的方法，我们可以搭建一个简易的系统，让它学习并模仿特定乐器的演奏风格，最终生成充满个性的MIDI片段。这不仅可以帮助我们探索新的音乐创作方式，还可以让我们更深入地了解音乐的本质。 尝试一下，你也可以拥有自己的专属AI音乐家！