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# d! h% [: ?) q有人曾评价，说唱音乐精巧地制作了“声音和旋律的复杂结构，创作了当今一些最严谨、有条理的诗集。”由于说唱音乐势不可挡的流行与崛起，创造和表演口语韵律的古老技能正繁荣发展。（顺带一提，我最喜欢的是周董和潘玮柏的Rap）0 E6 \( Q% s. I/ g& X* j
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说唱音乐具有高度结构化，尤其能经得起计算机分析的考验。这引发了一个有趣的问题：计算机是否可以分析说唱音乐中惯用的歌词？计算机能写歌词吗？' F% c9 u. o; p
4 O/ k" `' s+ L1 i" L雷锋网曾报道，计算机已经能写小说了，写歌词应该不在话下吧。果然，芬兰阿尔托大学的埃里克•马尔米和其同伴就开发出一种机器学习算法，可识别说唱系列的突出特征，然后选择相同话题的另一系列，以相同的方式押韵。他们得到了产生说唱乐歌词的运算算法，并创造的一些歌词。以下就是其中之一（翻译说明见文末）：
8 t; E4 b4 b9 O F$ W: \8 x& C& s E
For a chance at romance I would love to enhance
5 Q9 D7 {/ i1 vBut everything I love has turned to a tedious task
" y. D. }8 T+ B( N8 v$ {One day we gonna have to leave our love in the past
8 \3 J1 `& x3 HI love my fans but no one ever puts a grasp
0 u* ]9 Y7 Z! l7 ZI love you momma I love my momma – I love you momma ; O, u% Z7 u( M' r. q- p, g- D
And I would love to have a thing like you on my team you take care6 H9 ]$ }$ Q) }( ?9 A
I love it when it’s sunny Sonny girl you could be my Cher
- ?* y6 A$ ]9 |& M- o# GI’m in a love affair I can’t share it ain’t fair
- T N* K. F L3 S- gHaha I’m just playin’ ladies you know I love you.
, k2 y" \0 Z2 Z; d4 X+ i" |I know my love is true and I know you love me too
1 F1 x6 ^+ K7 P. V8 b; UGirl I’m down for whatever cause my love is true 0 `1 c2 O1 I4 O
This one goes to my man old dirty one love we be swigging brew ; }! K$ B# P- K9 U+ a m
My brother I love you Be encouraged man And just know
" H8 M9 J% @9 f5 V7 |+ m# e zWhen you done let me know cause my love make you be like WHOA
. I9 }' x s, ]" h. d4 I: L! AIf I can’t do it for the love then do it I won’t
% j4 Y3 {5 X1 e2 O) A8 D( b' `All I know is I love you too much to walk away though$ n; g4 {! i( T* C2 f0 c3 M
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如何写歌？8 b7 t, u: J. z: U
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说唱音乐中出现了各种形式的押韵，但最常见的就是所谓的谐音押韵。这是相似元音的重复，如“crazy”和“baby”有两个类似的元音。（这不同于使用相似辅音的和音，比如“pitter patter”，不同于完全韵，词语共有相同的尾音，如“slang”和“gang”）) }2 r, u1 ?5 u: F
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马尔米专注于谐音在说唱歌词中出现的方式。为了开发机器学习算法，他们以100多名说唱艺术家的10000多首歌曲的数据库开始。
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. G9 S' U$ o6 o' ^$ Y. {发现谐音的押韵并不困难。词必须先转化为音素，浏览音素，寻找相似的元音，而忽略辅音。
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这也揭示了排列歌词复杂性的一种方式。他们在前面两行左右寻找匹配元音的序列，然后将“押韵密度”定义为所有歌词中最长序列的平均值。从而，他们根据押韵密度来排列所有说唱家。这一指标是对说唱歌手押韵技巧的一个有趣的衡量，并且可以使用它来将自动化说唱音乐与人为创造的音乐相比较。
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d" o7 R+ `# \$ G- F/ S' s. Z接下来，他们创造了机器学习算法DeepBeat。分析数据库之后，它从说唱歌词中分析序列行，然后从列表中其它歌曲的相当行中选择下一行。在生成歌词上，算法会以一段歌词开始，然后搜索相同话题的另一行，并重复这个过程。- f* h: W3 ]' T% X( E/ O4 S: ?0 E
3 n, ?! R% A3 b7 ?* L8 t3 ~DeepBeat的押韵密度明显高于任何人类的说唱歌手。就产出歌词韵律的长度和频率来说，DeepBeat优于21%的人类顶级说唱歌手。DeepBeat的失败之处就在于故事不连贯，这不足为奇，因为它的主要焦点是押韵。 |
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