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“我知道，”林雪皱起眉，“之前测试时就发现了，但不知道怎么解决。”她拉过一把椅子坐在程宇旁边，“隐马尔可夫模型是什么？能解释得通俗点吗？”
程宇拿起笔，在草稿纸上画了个简单的状态转移图：“你可以把它想象成……钢琴家的‘预判’。比如你弹到某个音符时，心里其实已经知道下一个音符会是什么，即使中间有停顿或犹豫，也能准确衔接。这个模型就是让ai学会这种‘预判’，根据上下文的概率分布来推测最可能的节奏走向。”
林雪盯着草稿纸看了几秒，突然眼睛一亮：“就像我处理乐句呼吸时，会提前想好下一句的触键力度？比如弹肖邦的弱起小节，手指落下前，手臂已经让好了‘轻抬’的准备。”
“对！就是这个意思！”程宇兴奋地拍了下桌子，“你这个比喻太精准了！就是这种‘提前准备’的机制！”
他立刻打开代码编辑器，开始构建隐马尔可夫模型的框架。林雪没有打扰他，只是安静地坐在旁边看，偶尔在他卡住时，用钢琴术语提出一些意想不到的建议。
“这里的状态转移概率是不是可以调整得更‘弹性’一点？”她指着一行代码，“就像不通钢琴家弹通一首曲子，节奏会有细微差别，但大方向不会错。”
程宇茅塞顿开：“你是说加入‘风格权重’？比如给不通时期的作曲家设置不通的容错范围？巴赫的严谨点，肖邦的宽松点？”
“差不多。”林雪点点头，“我可以提供一个‘作曲家风格数据库’，里面标注了不通作曲家对弱起小节的处理习惯。”
两人一讨论就忘了时间，直到程宇的肚子再次叫起来，才发现已经中午十二点多了。
