Будут танцы Лучшие нейросети для создания музыки

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.

Jukedeck

Еще одна нейросеть, создающая музыку. Это платформа, разработанная командой ученых и музыкантов, которая позволяет пользователям создавать персонализированную музыку, используя нейросети. Алгоритмы Jukedeck обучены понимать основные элементы музыки, такие как ритм, мелодия, гармония и настроение, и генерировать произведения.

Как работает Jukedeck? Сначала пользователь выбирает необходимую длительность композиции и жанр музыки. Затем, с помощью слайдеров и настраиваемых параметров, можно задать общую атмосферу музыки: от веселой и энергичной до спокойной и меланхоличной. На основе этих данных нейросеть создает уникальную композицию.

Одной из впечатляющих особенностей Jukedeck является его способность адаптироваться к изменяющимся потребностям пользователя. Например, если пользователю не нравится созданный саундтрек, он может легко изменить его, перемещая слайдеры и настраивая параметры, чтобы получить желаемый результат. Это позволяет эффективно использовать Jukedeck для создания музыки, соответствующей конкретным потребностям и вкусам.

Какие преимущества имеет Jukedeck по сравнению с другими решениями для автоматического создания музыки? Во-первых, Jukedeck генерирует оригинальную музыку, которая не является просто вариацией или комбинацией существующих произведений. Во-вторых, пользователи имеют полный контроль над результатом, что позволяет создавать музыкальные произведения, соответствующие их индивидуальным потребностям и настроению. В-третьих, Jukedeck может значительно ускорить процесс создания музыки, освобождая музыкантов от необходимости писать каждую ноту вручную.

OpenAI MuseNet

Одна из самых значительных разработок в этой области, разработанная OpenAI - исследовательской лабораторией, специализирующейся на искусственном интеллекте. MuseNet — это глубокая нейросеть, обученная на множестве музыкальных композиций различных жанров и стилей. Ее основная цель — создавать оригинальную музыку, используя сочетание элементов из разных жанров.

Что отличает MuseNet от других решений для автоматического создания музыки? Во-первых, она обладает невероятно широким музыкальным разнообразием. Нейросеть обучена множеству музыкальных жанров, включая классику, джаз, рок, поп, электронную и другие. Во-вторых, MuseNet обладает способностью генерировать длинные и сложные музыкальные композиции. Нейросеть может создавать целые симфонии, оперы и другие амбициозные произведения. Кроме того, MuseNet предоставляет возможность пользователю взаимодействовать с нейросетью и настраивать генерируемую музыку под свои потребности и предпочтения. Например, можно задать определенное настроение, скорость или инструменты, чтобы получить желаемый результат. Важно отметить, что нейросеть также обращает внимание на музыкальное качество и стилистическую целостность произведений.

Однако, как и у любой другой нейросети, у MuseNet есть свои ограничения. Например, она не всегда способна в целом понять контекст или коммуникативные цели композиции. Это может привести к созданию музыкальных произведений, которые звучат оригинально, но не имеют особой смысловой нагрузки. К тому же, MuseNet на данный момент доступна лишь для ограниченного круга пользователей.

Amper Music

С помощью Amper Music пользователи могут быстро создавать музыкальные композиции, используя простой и интуитивный веб-интерфейс. Главное преимущество Amper Music заключается в его простоте использования. Не нужно быть опытным музыкантом или иметь знание о музыкальной теории, чтобы создавать профессионально звучащую музыку. Пользователи просто выбирают жанр, настроение и длительность композиции, а затем нейросеть генерирует музыку.

Пользователи могут настроить различные аспекты музыки, такие как темп, инструменты и аранжировку, чтобы создать желаемый звук. Кроме того, команда нейросети регулярно обновляют свой проект и добавляют новые функции и возможности.

Однако, стоит отметить, что даже с прогрессом в области нейронных сетей, у Amper Music есть свои ограничения. Некоторые пользователи отмечают, что созданная нейросетью музыка может звучать немного искусственно или малооригинально. Это объясняется тем, что нейросеть, пишущая музыку, еще не может полностью заменить творческий процесс. Но при этом «получаемый продукт» может быть использован в качестве фоновой музыки для видео, рекламы, игр и других мультимедийных проектов.

NSynth Super от Google

Главная особенность NSynth Super — это способность комбинировать и генерировать звуковые образцы с использованием обширной базы данных звуковых источников. Например, если музыкант хочет создать гибридный звук, сочетающий характеристики фортепиано и саксофона, он сможет сделать это с помощью NSynth Super.

Одна из главных привлекательных сторон NSynth Super — это ее подход к звуковой синтезации. Вместо того чтобы ограничиваться сэмплированием звуков инструментов, NSynth Super применяет глубокое обучение и нейронные сети, чтобы создать новые звуковые текстуры и тембры, которые ранее не существовали.

Для использования NSynth Super необходимо иметь технические навыки и понимание работы с нейронными сетями. Однако, благодаря открытому исходному коду, предоставляемому Google, а также сообществу разработчиков, существует множество ресурсов и инструментов, которые помогают в освоении NSynth Super.

На самом деле возможности NSynth Super не ограничиваются только созданием музыки. Множество специалистов различных областей, таких как звукорежиссура, развлекательная индустрия, производство звуковых эффектов и многое другое, могут воспользоваться этим инструментом.

Musiclm

Нейросеть, пишущая песни, основана на последних достижениях в области глубокого обучения, обработки естественного языка (natural language processing, NLP) и генеративных моделей. Эти технологии позволяют обучать нейросеть на огромных массивах музыкальных данных и на основе этого обучения генерировать новые музыкальные композиции с уникальным стилем и гармонией. Musiclm способна анализировать и воспроизводить основные элементы музыкальной композиции, такие как мелодии, аккорды, ритмы и тексты песен.

Технология, лежащая в основе Musiclm, основана на глубоких рекуррентных нейронных сетях (recurrent neural networks, RNN), которые специально адаптированы для обработки музыкальных данных. Это позволяет модели учитывать контекст музыкальной композиции и сохранять ее структуру и логику при генерации новых мелодий и аранжировок.

Дополнительно Musiclm обладает возможностью «обучения на слух», что позволяет ей анализировать музыку, распознавать ее особенности и автоматически создавать подходящие музыкальные элементы. Это делает процесс создания музыки более эффективным и интуитивным. Musiclm также обладает высокой степенью гибкости. Ее параметры могут быть легко изменены с помощью пользовательского интерфейса.

Создание музыки с помощью нейросетей — это уникальное сочетание искусства и технологий. От начального сбора данных и предварительной обработки до обучения и генерации, каждый этап процесса характеризуется определенным техническим подходом. Однако, хотя нейросети позволяют создавать удивительные музыкальные произведения, они не заменят творческую способность и вдохновение музыкантов. Пока во всяком случае…

Читайте также про 6 лучших способов скачивания MP3 с YouTube: