巴哈（Johann Sebastian Bach）是巴洛克時期的德國作曲家，其特色是賦格、對位的作曲手法嫻熟，使橫向旋律與縱向和聲相互牽引、細密交織，這些特色也表現在巴哈創作的複音聖詠中。
如何讓機器模仿巴哈風格的四聲部聖詠，是過去幾十年來人工智慧作曲的一大挑戰。其中涉及的和聲、對位以及樂句的演變行進與終止式，迄今尚無模型可以完全解決。
「深度巴哈」（DeepBach）號稱可模仿巴哈作曲風格
不過，最近巴黎第六大學電腦科學實驗室（LIP6）與索尼電腦科學實驗室（Sony CSL Paris）的Gaëtan Hadjeres與François Pachet，合作發表了「深度巴哈」（DeepBach）的模型，號稱能模仿巴哈的四部聖詠的風格，創作新曲。
「深度巴哈」原文刊於線上論文預印本資料庫arXiv，其中運用了深度學習，使用352首由巴哈創作的四聲部聖詠（及其移調）對類神經網路模型進行訓練，當中80%用於訓練組、20%作為驗證組。接著再讓模型模仿巴哈，重新編寫和聲旋律。
聽聽看下面這首由「深度巴哈」創作出來的曲子，是不是非常巴哈？
「深度巴哈」的音樂，約半數受試者認為是由巴哈所作
由「深度巴哈」生成的音樂，幾可亂真。為了解「深度巴哈」有多像巴哈，團隊另外進行了聽力區辨測驗，播放400個音樂片段（100個取自巴哈原曲、300個來自「深度巴哈」及另外兩種模型生成），受試者必須判斷聽到的片段是由巴哈或是由機器所作。
參與測驗的1272名受試者中，有半數為音樂愛好者、四分之一為受過專業音樂或作曲訓練的音樂家。結果顯示，由「深度巴哈」生成的曲子，約有一半受試者認為是巴哈的作品。而真正由巴哈所寫的作品，實際上也大約只有七至八成受試者答對。此外，測驗結果看來，專業音樂家區辨機器與巴哈的能力略勝於一般不太聽古典音樂的受試者。
「深度巴哈」模型可靈活運用於編曲
「深度巴哈」一項關鍵的優點在於其模型可靈活應用。可以加入一些音符、節奏或終止式，來限制生成的音樂，或是寫入一段旋律，讓其自動編寫和聲，原論文中也列了幾首譜例。
「深度巴哈」的技術看來也能用於學習不同作曲家與風格的音樂。巴哈的風格也許相對容易掌握，因為四聲部聖詠雖然曲目眾多，但結構嚴謹、規則明確、聲部單純。如果要訓練機器進一步模仿更複雜多元、更無固定規則的音樂風格，恐怕還做不到。不過，至少現在「深度巴哈」模仿巴哈的能力，已足以唬過很多人的耳朵了。
