維也納的森林

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　　Spotify給用戶推薦音樂，依仗的是機器學習──樂評跟曲風算有跡可循，再者，可以參考跟你氣味相投的人。真正棘手的，說不定是喜好如何隨年歲改變。就像格萊美頒獎典禮和Billboard的年結榜單，幾乎是主流音樂的代名詞，從前我可是甘之若飴，而今卻是食之無味。倘若以我往日的聽歌習慣為根據，機器也許揣摸不到我在2018年聽得最多的其實是Wolf Alice（同樣愛聽的Dua Lipa倒是可能）。

　　學者也在琢磨歌曲的歸類，表徵（representation），到自行編曲和製作。外國早有名為Bot Dylan的民謠機器人，除此之外，我格外看好九十年代末，千禧年初的cantopop，又名K歌。卡拉OK集團為了顧客能大展歌喉樂而忘返，與唱片公司來個裡應外合，是故K歌大有章法，像是用上某種chord progression和弦樂。不過填詞就是另一回事了，要人工智能賦出一闋文情並茂的詞，自然語言處理和深度學習的研究得更上一層樓。