Нашли алгоритмы нейросети в творчестве

Вчера компания-разработчик Stable Diffusion выпустила Stable Audio — нейросеть для создания музыкальных композиций, обученную на тысячах часов аудио. Это лишь один из примеров того, как нейросети влияют на музыку. Стриминги пользуются нейросетями для более точных рекомендаций и даже генерации мелодий, как в Нейромузыке от Яндекса, музыканты ищут идеи песен, а 60% артистов так или иначе задействовали нейросети в творчестве. Рассказываем, как алгоритмы помогают создавать музыку.

Предсказывают хиты
Алгоритмы пытаются определить, какие треки станут популярными — по жанру, тексту и другим характеристикам. Секретной формулы так и не появилось, поэтому шансы на успех невысоки. Но согласно недавней публикации Центра нейроэкономических исследований при Университете Клермонта, обучать нейросети надо не на песнях, а на реакциях слушателей. Эксперимент показал, что если наблюдать за сердцебиением, точность предсказаний составляет до 97%.

Сочиняют треки
С помощью Boomy, SongStarter и других генераторов музыки каждый может создать свой трек. Для пользователей это простор для экспериментов, для профессиональных музыкантов — вдохновение, для провокаторов типа Ghostwriter — возможность начать дискуссию о природе творчества.

Разделяют музыку на части
Из старых записей можно брать отдельные составляющие — например, вокал или гитарное соло. С помощью Audioshake продюсер Родни Джеркинс извлек с VHS-кассеты чистый голос неизвестного до этого куплета покойного Ol’ Dirty Bastard (Wu-Tang Clan) — и использовал для трека певицы SZA.

Обрабатывают
Мастеринг — финальный этап работы над музыкой: звучание становится лучше и профессиональнее. Благодаря искусственному интеллекту платформы LANDR и Masterchannel музыканты могут автоматизировать процесс — и сильно сэкономить.

Источник: ТЕХНО: Яндекс про технологии.