鋼琴演奏是一項復雜的感覺運動任務，涉及視覺、聽覺和觸覺。大多數(shù)以前的嘗試需要特定的設計或手動訂購。arXiv.org 上最近的一篇論文提出了一種強化學習算法，以便代理可以直接從機器可讀的樂譜中學習彈鋼琴。

該方法利用觸覺傳感器進行控制，并使用生成的相應筆記作為獎勵。鋼琴演奏任務被表述為馬爾可夫決策過程。配備有觸覺傳感器和小型鋼琴鍵盤的多指快板手被創(chuàng)建來執(zhí)行任務。

實驗結果表明，該方法可以訓練機器人手以正確的音符、力度和指法彈奏鋼琴。該研究還表明，基于視覺的觸覺傳感器有可能改善鋼琴演奏，尤其是指法指示。

這位演奏家以激情、詩意和非凡的技術能力彈奏鋼琴。正如李斯特所說，(一個藝術大師)必須喚起香氣和花朵，呼吸生命的氣息。可以彈奏鋼琴的最強機器人是基于專門的機器人手/鋼琴和硬編碼規(guī)劃算法的組合。與此相反，在本文中，我們展示了代理如何直接從機器可讀的樂譜中學習，從頭開始使用強化學習 (RL) 在模擬鋼琴上用靈巧的手彈鋼琴。我們證明 RL 代理不僅可以找到正確的鍵位，還可以處理各種節(jié)奏、音量和指法要求。我們通過使用觸摸增強獎勵和新穎的任務課程來實現(xiàn)這一目標。

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