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《我是歌手》夺冠的技术派“撩点”

《我是歌手》夺冠的技术派”撩点”

《我是歌手》的盛宴结束了,不管是『摇滚的半壁江山向过去致敬』,还是『帮唱嘉宾反客为主“黑”了主角』,抑或是『新生代徐佳莹崛起』,再则『黄致列欧巴IP达成』……一切都已经尘埃落定,最终李玟身着红色『月光爱人』战袍,夺得了第四季的歌王称号。

小郝子在湖南广电的媒体间,看着大屏幕和阿里人工智能小Ai的预测,瞄着技术派『杀器』对演唱竞技的直观预测,冠军的产生绝非偶然,但也绝非必然。

一开始走进媒体间,大家刚刚落座,小Ai的预测屏就摆在那里,从开唱前到『明星帮帮唱』结束,容祖儿第7名的位置未变,小Ai显示其夺冠可能性为7%;而老狼和徐佳莹则在5、6位轮换;黄致列、李克勤以超过10%的可能在3、4位辗转;而冠亚军则是在李玟和张信哲之间交替,夺冠可能均超过20%,最高达25%。

而到了第二轮各位独唱,名次1、6 / 2、5 / 3、4两两PK的阶段,小Ai预测李玟、张信哲、黄致列的胜出均无误,且在容祖儿返场开始表演前(颁奖6分钟以前),小Ai已经预测出冠军为李玟。

其实,小Ai并不神秘,与大胜围棋高手李世石的AlphaGo一样,都是用机器模仿人类思维模式、进而判断和预测。不同的是,AlphaGo是在围棋既定规则下寻求最优决策的方法,相对简单,关键看计算能力;但小Ai是要模拟乐曲对右脑带来的多巴胺分泌,以此做判断,明确大量神经元与其缔合分子的生理化学反应,『理解』情感、情怀、调性,这样的预测可要比AlphaGo大数据挖掘难上N个维度。

所以,小Ai在进入《我是歌手》现场之前,在高晓松等音乐高手的指导下,『学习』了数百万首歌曲,了解演奏、曲调、不同频率的音阶对不同人群的影响力,逐渐将其中众多因素标签化、离散『思维』化,形成『自有』判断,这是音乐基本功,小Ai强于效率,可以10个小时,学习常人学习10万小时的东西。

在此基础上,到《我是歌手》节目中,小Ai更须了解从10岁+到50岁+大众评审们的特点(因为他们才有直接投票权),别忘记他们在报名时都证明了自己的『音乐审美能力』,对其品味喜好进行数据化挖掘。同时,也要总结之前各期歌手表现对大众评审的听、观感影响,如此之后,小Ai可以结合自己的音乐基本功,进行高维数据挖掘,最终形成对歌手的名次预测。

《我是歌手》夺冠的技术派”撩点”

这两段结束,还觉得像看乱码童鞋,小郝子只能再感性地科普一下。

比如『天生歌姬』徐佳莹,她强于气声的感染力,在演唱过程中,对原有音阶连贯性进行解构,加入更多气声『尾巴』,虚实声多变的切分音,如此重构,建立自有风格,使得情歌有强烈代入感,『悲而不苦,哀而不伤』,小Ai对此已有基本适配性判断,那么当她选择与林俊杰一起演唱《不为谁而作的歌》、《突然好想你》时,就注定了现场各年龄段大众评审可能为其『买单』的可能性就是在6%-8%之间。

再比如,进入第二轮1V1 的PK,起初李克勤与黄致列的胜率,在小Ai看来,伯仲之间。可是当黄致列带着舞群刚开腔,黄致列的胜率突然开始上涨5%,直到后来他秀出肌肉,小Ai排盘的胜率终于稳定在超过李克勤5%以上。最终黄致列顺利胜出。可见黄氏舞蹈在台上的声光电、劲歌劲舞结合带来影响力非凡。

可见小Ai作为机器人程序是冷冰冰的,但做拟人化预测时,却也是『带着』温度、情感和调性的,这样才能成为预测冠军的技术派杀器。

通过《我是歌手》决赛和小Ai预测的结合,小郝子对参与这个节目的歌手也有些更理性的建议:

1、更好地设置合声、帮唱——比如张信哲最后一首《天空之城》前奏的童声一起,小Ai的胜率版就发生了较大的变盘,增加了至少5个百分点的胜率。而老狼摇滚致敬的《礼物》,因帮唱部分人的『失误』使其从第5滑落第6,险些低于容祖儿,因此,心机的、有把握地做好合声、帮唱极为重要。

2、向黄致列学习——有肌肉秀肌肉,有劲舞跳劲舞,更懂得充分利用当下大热IP《太阳的后裔》造势,才能坚定固化自己的名次。对于初到中国的他,决赛日稳定与3、4名,并最后冲入三甲,便是制造奇迹。

3、懂得利用乐器——最后李玟的《月光爱人》中,以洞箫开场,加入古琴、大鼓等传统乐器,满满的中国力,实力霸占大众评审的思维心智,这才是高手最后的大招所为(去年韩红也用过这招),由此,她与张信哲最初第1、第2之间胶着的争霸豁然开朗,最终顺利封王。所以,将来空喉、陶笛、爱尔兰哨笛、卡洪箱、西塔琴……更多稀有乐器好好利用,找到甜蜜点才是王道。

是的,这就是《我是歌手》的现实,简单,也不那么简单。倒是小Ai的未来让小郝子更有兴趣,即将到来的奥运会,它又将如何预测体育赛事的胜负输赢呢?我们是否能借它的力,从概率上战胜博彩公司外围盘口的赔率?这样的『撩』法似乎更值得期待,不是么?

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作者:小郝子 / 微信公众号-->>郝闻郝看(ID:haowenhaokan),混混9年时光,一只互联网商业模式的思考喵……互联网的幸福就在这里



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