Музика завжди була важливою частиною нашого культурного життя, і з розвитком штучного інтелекту (ШІ) з’явився новий підхід до її створення. Глибокі нейронні мережі (deep neural networks) виявилися потужним інструментом у сфері генерації музики, здатним не лише створювати нові композиції, але й моделювати стилі відомих композиторів, інтерпретувати мелодії й експериментувати з новими жанрами.
У цій статті розглянемо технічні аспекти двох важливих моделей AI-генерації музики: WaveNet та OpenAI Jukebox, а також їх використання у музичній індустрії.
WaveNet: Модель глибокого навчання для синтезу звуку
WaveNet — це глибока нейронна мережа, розроблена компанією DeepMind у 2016 році, яка використовує автокореляційну модель для синтезу звуків на рівні окремих зразків аудіо (waveforms). WaveNet став революцією у генерації звуків, оскільки мережа може синтезувати реалістичні голоси, музичні ноти та навіть природні шуми.
Технічний аналіз
WaveNet моделює звукові сигнали шляхом генерації звуку по одному семплу (зразку) за раз, використовуючи попередні аудіосемпли як вхід для генерації наступного. Це дозволяє моделі зберігати високу точність і створювати складні звукові ефекти.
Основою WaveNet є каскадні згорткові мережі (dilated convolutional layers), які збільшують область сприйняття моделі без необхідності у великій кількості шарів. Це дає можливість обробляти довгі залежності у звуковому сигналі, що особливо важливо для музики.
Використання
WaveNet широко використовується для генерації мовлення (в тому числі у сервісах голосових помічників), але також знайшов застосування у музичній індустрії. Наприклад, компанія Google використовує WaveNet для синтезу музичних інструментів та створення нових звуків у своїх музичних додатках.
OpenAI Jukebox: Глибоке навчання для генерації музики в стилях різних виконавців
OpenAI Jukebox — це інший видатний приклад AI-генерації музики, розроблений командою OpenAI. На відміну від WaveNet, яка генерує музику на рівні хвильових сигналів, Jukebox використовує складну архітектуру для генерації музичних треків, зокрема з урахуванням жанру, стилю та навіть текстів пісень.
Технічний аналіз
Jukebox працює на основі VQ-VAE-2 (variational autoencoder з квантуванням), яка спочатку перетворює аудіофайл на компактне подання, а потім декодує його у звуковий сигнал. Модель тренується на великих музичних наборах даних і може створювати композиції, що відповідають різним жанрам або навіть стилям конкретних виконавців. Важливо, що Jukebox здатний створювати музику разом із текстами, зберігаючи їх ритм і гармонію.
Модель розділяється на кілька рівнів: низький рівень відповідає за синтез звукових частот, середній — за мелодії, а високий — за структуру композиції і тексти.
Приклад використання
OpenAI Jukebox генерує нові пісні у стилях відомих музикантів, зокрема Елвіса Преслі або гурту Queen, і використовує реалістичні музичні структури. В музичній індустрії Jukebox може використовуватися для створення нових треків, реміксів або для моделювання старих стилів в сучасних композиціях.
Посилання на приклади музики:
- Відео, що показує, як Jukebox може імітувати звучання відомих артистів, створюючи нові композиції в їхньому стилі.
- У цьому відео автор демонструє свої експерименти з Jukebox, генеруючи музику на основі фрагментів своїх пісень, включаючи хіп-хоп, електроніку та метал.
Приклади використання AI-генерації в музичній індустрії
- Композиційна підтримка: AI-інструменти, такі як OpenAI Jukebox, можуть бути використані для створення ідей або начерків музичних треків, які композитори потім можуть розвивати та допрацьовувати. Це дозволяє зекономити час і розширити творчий процес.
- Саундтреки для медіапродуктів: Музика, згенерована AI, все частіше використовується у кіно, іграх та рекламі. Наприклад, WaveNet або інші подібні моделі можуть синтезувати унікальні треки для відеоігор, що відповідають певній атмосфері.
- Ремікси та стилізації: OpenAI Jukebox дозволяє створювати нові ремікси або композиції в стилі конкретних виконавців, що може бути корисно для шанувальників або продюсерів, які хочуть отримати музику в певній стилістиці.
- Музична персоналізація: Музичні платформи можуть використовувати AI для створення персоналізованих треків, які відповідають уподобанням користувачів на основі аналізу їхньої музичної історії.
Генерація музики за допомогою глибоких нейронних мереж, таких як WaveNet та OpenAI Jukebox, відкриває нові горизонти в музичній індустрії. Ці моделі не тільки генерують звуки та композиції, але й здатні адаптуватися до різних жанрів і стилів, моделюючи творчість реальних виконавців. Вони вже знаходять своє застосування в різних галузях — від автоматизованого створення саундтреків до експериментальної музики. З розвитком технологій ми, ймовірно, побачимо все більше інновацій у цьому напрямку.