Будут танцы. Лучшие нейросети для создания музыки
Нейросети уже продемонстрировали инновационный подход к разным задачам. Разбираемся, как именно нейросети используются для создания музыки и какой технологический подход лежит в основе этого процесса.
С развитием искусственного интеллекта и глубокого обучения, нейросети приобрели значительную популярность во многих областях. При этом одной из наиболее перспективных областей, где нейросети показывают потрясающие результаты, стала музыка. Ведь ИИ позволяет сгенерировать треки и даже вокал по текстовому описанию. Мы решили перебрать некоторые из нейросетей, которые используются для создания музыки.
Как нейросети создают музыку
Сбор данных
Процесс создания музыки с использованием нейросетей начинается со сбора данных. Эти данные могут быть в формате нотных записей, миди-файлов или аудиозаписей. Важно, чтобы набор данных был разнообразным и представлял различные стили, жанры и инструменты. Только так нейросеть для написания музыки сможет изучить разнообразные аспекты музыкальной грамоты.
Предобработка данных
После сбора данных они подвергаются предварительной обработке. Это включает в себя нормализацию аудиофайлов или преобразование нотных записей в числовые формы, которые понимает нейросети для музыки. Также можно провести усреднение и сглаживание данных для улучшения качества обучения.
Обучение нейросети
Следующим шагом является обучение нейросети. Это достигается с использованием методов машинного обучения, основанных на глубоких нейронных сетях. Нейросеть для генерации музыки применяет статистические алгоритмы к обучающим данным, чтобы определить закономерности и структуры, которые связаны с музыкальными композициями. Обучение может занять значительное время в зависимости от сложности нейросети и размера данных.
Генерация музыки
После завершения обучения нейросеть пишет музыку. Это может быть автоматический процесс, в котором нейросеть используется для создания новых мелодий, гармоний и аранжировок на основе изученных структур и стилей. Некоторые нейросети также позволяют пользователю внести свои настройки и предпочтения, чтобы получить индивидуальный результат.
Оценка и редактирование
Музыка, создаваемая нейросетями, оценивается и при необходимости редактируется. Это может включать в себя корректировку структуры композиции, изменение инструментов или добавление эффектов. Важно отметить, что роль человека в этом процессе остается важной, поскольку нейросеть действует в соавторстве с музыкантом или композитором.
ТОП-5 лучших музыкальных нейросетей
Магента (Magenta)
Это один из самых известных проектов, разработанных командой Google Brain, который приобрел широкую популярность в музыкальной индустрии. Магента была создана с целью исследования и развития возможностей искусственного интеллекта в музыке и других смежных областях.
Нейросеть для создания музыки использует глубокие рекуррентные нейронные сети (deep recurrent neural networks) для создания музыки. Эти сети основаны на модели машинного обучения, которая учитывает контекст во времени и последовательность событий. Благодаря этому, Магента способна создавать музыкальные композиции с учетом мелодий, гармоний и структуры песен.
Музыкальная нейросеть предлагает различные инструменты. Одним из популярных является NSynth, который использует нейросеть, чтобы синтезировать оригинальные звуки, сочетая разные инструменты и стили. Кроме того, Магента имеет MusicVAE, нейросеть, способную генерировать новые мелодии и гармонии на основе обученных музыкальных структур. Проект Магента активно взаимодействует с музыкантами, композиторами и исследователями, чтобы создать наиболее полезные и практические инструменты для создания музыки. Google Brain проводит мастер-классы, хакатоны и другие мероприятия, чтобы обмениваться знаниями и опытом с сообществом и обеспечить развитие своего проекта.