有人曾評價，說唱音樂精巧地製作了「聲音和旋律的複雜結構，創作了當今一些最嚴謹、有條理的詩集。」由於說唱音樂勢不可擋的流行與崛起，創造和表演口語韻律的古老技能正繁榮發展。（順帶一提，我最喜歡的是周董和潘瑋柏的Rap）
說唱音樂具有高度結構化，尤其能經得起計算機分析的考驗。這引發了一個有趣的問題：計算機是否可以分析說唱音樂中慣用的歌詞？計算機能寫歌詞嗎？
雷鋒網(公眾號：雷鋒網)曾報導，計算機已經能寫小說了，寫歌詞應該不在話下吧。果然，芬蘭阿爾託大學的埃裡克•馬爾米和其同伴就開發出一種機器學習算法，可識別說唱系列的突出特徵，然後選擇相同話題的另一系列，以相同的方式押韻。他們得到了產生說唱樂歌詞的運算算法，並創造的一些歌詞。以下就是其中之一（翻譯說明見文末）：
For a chance at romance I would love to enhance
But everything I love has turned to a tedious task
One day we gonna have to leave our love in the past
I love my fans but no one ever puts a grasp
I love you momma I love my momma – I love you momma
And I would love to have a thing like you on my team you take care
I love it when it’s sunny Sonny girl you could be my Cher
I’m in a love affair I can’t share it ain’t fair
Haha I’m just playin』 ladies you know I love you.
I know my love is true and I know you love me too
Girl I’m down for whatever cause my love is true
This one goes to my man old dirty one love we be swigging brew
My brother I love you Be encouraged man And just know
When you done let me know cause my love make you be like WHOA
If I can’t do it for the love then do it I won’t
All I know is I love you too much to walk away though
說唱音樂中出現了各種形式的押韻，但最常見的就是所謂的諧音押韻。這是相似元音的重複，如「crazy」和「baby」有兩個類似的元音。（這不同於使用相似輔音的和音，比如「pitter patter」，不同於完全韻，詞語共有相同的尾音，如「slang」和「gang」）
馬爾米專注於諧音在說唱歌詞中出現的方式。為了開發機器學習算法，他們以100多名說唱藝術家的10000多首歌曲的資料庫開始。
發現諧音的押韻並不困難。詞必須先轉化為音素，瀏覽音素，尋找相似的元音，而忽略輔音。
這也揭示了排列歌詞複雜性的一種方式。他們在前面兩行左右尋找匹配元音的序列，然後將「押韻密度」定義為所有歌詞中最長序列的平均值。從而，他們根據押韻密度來排列所有說唱家。這一指標是對說唱歌手押韻技巧的一個有趣的衡量，並且可以使用它來將自動化說唱音樂與人為創造的音樂相比較。
接下來，他們創造了機器學習算法DeepBeat。分析資料庫之後，它從說唱歌詞中分析序列行，然後從列表中其它歌曲的相當行中選擇下一行。在生成歌詞上，算法會以一段歌詞開始，然後搜索相同話題的另一行，並重複這個過程。
DeepBeat的押韻密度明顯高於任何人類的說唱歌手。就產出歌詞韻律的長度和頻率來說，DeepBeat優於21%的人類頂級說唱歌手。DeepBeat的失敗之處就在於故事不連貫，這不足為奇，因為它的主要焦點是押韻。
文章看到這裡，你可能會想這歌詞到底是什麼啊！別急，雷鋒網現在在做活動，只要你在評論區將歌詞恬當地譯出來，就能獲得（不是「有機會」）小米插線板一個！
via techreview （譯：鄭佳雨）
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