Bir çalma listesi toplayın, kafanıza takılan bir parça bulun, bir oyun yazın: Yapay zeka müzikle neler yapabilir?

Kompozisyonları tanımak

Serin bir parça her yerde duyulabilir: bir alışveriş merkezinde, bir kafede ve hatta trafik sıkışıklığında dururken yakındaki bir arabanın penceresinden. Beğendiğiniz yabancı şarkıyı kaçırmamak için tanıma uygulamasını açmanız yeterli. Kompozisyonun adı ve içindeki sanatçının adı saniyeler içinde yapay zeka tarafından verilmektedir. Doğru, bu kadar hızlı bir sonucun arkasında kapsamlı bir hazırlık var: melodiyi hızlı bir şekilde öğrenmek için programın önce onu hatırlaması gerekiyor. Bunu yapmak için, sinir ağları büyük bir iz kitaplığına tanıtılır ve ardından algoritmalar sesi bir spektrograma dönüştürür ve onu zamana, frekansa ve yoğunluğa ayrıştırır.

Bir kişinin radyoda bir şarkı duyduğunu ve adını ve sanatçısını bilmek istediğini varsayalım. Tanıma programı, sondaj geçişinin bir spektrogramını oluşturur ve onu iz kitaplığına gönderir. Ardından, istenen melodinin "resmini" diğer bestelerin spektrogramlarıyla karşılaştırır ve en doğru eşleşmeyi seçer. Aynı zamanda, yapay zeka, yol gürültüsü veya komşu bir apartmandaki onarımlar gibi ciddi parazitlerden bile melodiyi tanır.

Bu arada, sinir ağı sadece sanatçıyı ve kafaya takılan parçanın adını tespit etmekle kalmıyor, aynı zamanda kabaca türünü de belirleyebiliyor. Bunu yapmak için yapay zekaya farklı müzik tarzlarında kalıplar bulması öğretilir. Bu tür spesifik özellikler genellikle insan görme ve işitme için erişilemez. Ancak makine öğrenimi sayesinde, spektrogram görüntülerinden müzik türlerini hesaplamak mümkün hale geliyor.

Şarkıları Tavsiye Et

Görünüşe göre milyarlarca şarkıda ruh halinize uyan "aynı" parçayı kendi başınıza bulmak, ilk görüşte aşık olmak kadar olası değil. Ancak öneri algoritmaları sayesinde mükemmel eşleşmeler o kadar sık ​​gerçekleşmez. İlk olarak, yapay zeka benzer zevklere sahip insanları arar ve ardından istatistiksel formüller bağlanır: belirli bir kompozisyondaki beğenilerin, hoşlanmamaların, oynamaların ve atlamaların sayısı.

Kitlesel dinleyicinin çalma listelerinde görülmeyen "soğuk" içerik daha yavaş yayılır. Ancak sinir ağları sayesinde, bilinmeyen sanatçılar ve niş müzikler, öneriler akışında hala küçük bir titreme şansına sahipler. Tüm teknik nüansları basitleştirirsek, bu gibi durumlarda yapay zekanın ne sıklıkta olduğunu bulduğunu söyleyebiliriz. belirli bir kullanıcı benzer spektrogramlara sahip şarkıları dinler ve periyodik olarak onu yenileriyle tanışmaya davet eder izler.

Sinir ağları ayrıca fitness, yürüyüş veya uyku için müzik seçimleri oluşturmaya yardımcı olur. İçerik editörleri, algoritmalar için referans parçaları seçer ve spektrogramlarına dayalı olarak yapay zeka, tematik önerileri genişletir.

müzik üretmek

Önceden, yalnızca besteciler melodi oluşturabiliyordu. Artık müzisyenlerin katılımı olmadan mümkün. 2020'de Hollanda, sinir ağları için ilk Eurovision Şarkı Yarışması - AI Şarkı Yarışması'na ev sahipliği yaptı. Avustralya kazandı işbirliği koalalar, yalıçapkını ve tazmanya canavarları ile yapay zeka. Şarkı kıtada devam eden orman yangınlarına ithaf edilmiştir. Hayvan sesleri kısa örneklerle kaydedildi - 1-2 saniye uzunluğunda parçalar. Algoritma, onları gerçek Eurovision'un önceki tüm kazananlarının hitleriyle birleştirdi, ardından örnekleri kendi melodilerinde birleştirdiler.

Bu, programcıların ve sinir ağlarının başarılı yaratıcı birliğinin tek örneği değildir. 2019 yılında Soçi'deki Uluslararası Kış Sanat Festivali'nin kapanışında Devlet Orkestrası 8 dakikalık bir parça seslendirdi. Besteci Kuzma Bodrov tarafından sinir ağları tarafından üretilen ayrı melodi parçalarından yazılmıştır. Günümüzde müziğin yaratılması, yapay zekanın gelişimi için en umut verici alandır.

Bu arada, sinir ağları şarkılar için şiir de yazabilir. Şimdiye kadar, bu tür şarkılar oldukça garip geliyor, bu yüzden şarkı yazarları işsizlik konusunda endişelenmemeli. Ayrıca, "bilgisayar zihni" duygulardan yoksundur. Duygusal bağlama nüfuz edemez ve eserlerin yazarlarını yaratmaya zorlayan deneyimleri aktaramaz.