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第17章（第1页）

小提琴演奏的一大难点就是找音准。

很多人哪怕学琴四五年时间也很难找准小提琴的音阶——肖萌肖薇姐妹就是这样两个失败的案例——因此，对Violin-β超越人类的地方更是深有感触。

“因为电脑不像人，记谱能力取决于内存，”

路之航道，“找音准则取决于算法。”

肖萌莞尔一笑。

她听过梁清宁吐槽说过谱子难背——说至少要熟练演奏十遍后才能记住曲谱。

然而梁清宁的记谱速度已经是其他小提琴手膜拜的对象了。

小提琴和钢琴不同，不是固定音准的乐器，也就没有所谓的绝对音准。

某个音准是否准确，取决于它和其他音之间的关系，因为音高都是相对的。

找音准是小提琴最难掌握的技术，需要演奏者长期的锻炼才能做到；而对计算机来说，琴弦的振动模式可以通过数学公式算出来，每个准确的乐音都会有其固定的振动频率，只要能让演奏出的每一个音都符合振动频率的比例关系，就找准了小提琴的音阶和音准。

同时，找到音准，就能解决小提琴演奏的大部分问题。

肖萌说，“我认为目前Violin-β相当于一个练习了三四年、有很好天赋的琴童。

演奏基础很好，但情感表达不够到位，许多小节的处理都不够细腻，显得有些生硬。”

路之航道：“和我们找来的小提琴家的说法一样，新手水平。”

“小提琴的演奏不是简单的一个个音节凑起来的，音节和音节之间的起承转合更加反应演奏者的技巧，Violin-β演奏时，我自己明显觉得颤音和波音有些少了，缺乏装饰音，还有些硬。”

这确实是Violin-β系统目前的问题，路之航点头，示意肖萌继续说下去。

肖萌顿了顿，又问：“我想，在机械性能上和控制系统上已经没有特大的问题，可能出现的问题还是在数据上吗？”

“说对了。”

邱伟涛指了指他身旁的那台电脑：“除了机械设备外，整套演奏系统由四部分组成，一个是演奏数据采集，一个是数据分析系统，一个是数据还原系统，最后一部分则是评价系统。

理论上，当这四个系统配合默契时，Violin-β就可以完美的演奏一首小提琴曲，还可以让其演奏展现不同流派的风格。”

“但是，目前有困难吗？”

肖萌问。

路之航道：“用于机器学习的数据不够，评价系统也不够完善。”

肖萌虽然是新生，但也是全国最好的计算机专业的学子——在两位大神师兄的提醒下，她很快明白这其中的难点。

现在，VB项目组采用的是著名的神经网络和机器学习的方法让电脑学会拉小提琴。

机器学习要以大量的数据为基础。

而经典的小提琴乐曲何止百首，上千首曲子都是有的。

每首曲子都有不同的演奏方法，同样一首曲子在不同的演奏家手上课也呈现不同的风格：轻快，缠绵，伤感……但不论那种风格，说白了都是数据。

只要有足够的数据和计算资源，VB就可以在演奏时可以在力度，长度和节奏上进行调控，达到一流的演奏家的水平。