
【創意科技】透過簡單的機器學習,來實現用「語音識別」玩小遊戲!
大家可能有在手機上玩過一些小遊戲APP,會讓玩家透過人聲來控制角色的移動。如果想要在個人電腦上達成這樣的應用,又不想要寫太多Code,我們應該怎麼透過數位工具與Creative Coding來實現呢?
大家可能有在手機上玩過一些小遊戲APP,會讓玩家透過人聲來控制角色的移動。如果想要在個人電腦上達成這樣的應用,又不想要寫太多Code,我們應該怎麼透過數位工具與Creative Coding來實現呢?
有時候在網路上或現場表演中,看到別人能用嘴巴製造出許多不同音色,是不是會有點羨慕呢?沒關係,現在透過數位工具跟Creative Coding,我們也能稍稍體會一下用「人聲」來演奏的樂趣!
Google於2016年中開展「Magenta」計畫,探索機器學習在音樂與藝術創作過程中所能扮演的角色,以實現更趨近於人類表現性的數位語言。即使背後運算原理相當複雜,但成果都是為了使創作過程能夠變得更直覺且具啟發性,讓每個人都能運用這些工具體驗全新的音樂生成路徑,而非憑藉大數據來取代人的創意。
Wekinator是一套免費、開源的機器學習(Machine Learning)軟體,由Goldsmiths資工教授Rebecca Fiebrink所開發。這套軟體可以讓任何人藉由機器學習的力量,來創建新型態的樂器、手勢控制、互動介面,透過電腦的分析與回應,來解讀外部資訊與動作,而這過程甚至不用自己撰寫任何一行程式碼!