Вчера компания-разработчик Stable Diffusion выпустила Stable Audio#nbsp;— нейросеть для#nbsp;создания музыкальных композиций, обученную на#nbsp;тысячах часов аудио. Это лишь один из#nbsp;примеров того, как нейросети влияют на#nbsp;музыку. Стриминги пользуются нейросетями для#nbsp;более точных рекомендаций и#nbsp;даже генерации мелодий, как в#nbsp;Нейромузыке от#nbsp;Яндекса, музыканты ищут идеи песен, а#nbsp;60% артистов так или иначе задействовали нейросети в#nbsp;творчестве. Рассказываем, как алгоритмы помогают создавать музыку.
Предсказывают хиты Алгоритмы пытаются определить, какие треки станут популярными#nbsp;— по#nbsp;жанру, тексту и#nbsp;другим характеристикам. Секретной формулы так и#nbsp;не#nbsp;появилось, поэтому шансы на#nbsp;успех невысоки. Но#nbsp;согласно недавней публикации Центра нейроэкономических исследований при Университете Клермонта, обучать нейросети надо не#nbsp;на#nbsp;песнях, а#nbsp;на#nbsp;реакциях слушателей. Эксперимент показал, что если наблюдать за#nbsp;сердцебиением, точность предсказаний составляет до#nbsp;97%.
Сочиняют треки С#nbsp;помощью Boomy, SongStarter и#nbsp;других генераторов музыки каждый может создать свой трек. Для#nbsp;пользователей это простор для#nbsp;экспериментов, для#nbsp;профессиональных музыкантов#nbsp;— вдохновение, для#nbsp;провокаторов типа Ghostwriter#nbsp;— возможность начать дискуссию о#nbsp;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#nbsp;— финальный этап работы над музыкой: звучание становится лучше и#nbsp;профессиональнее. Благодаря искусственному интеллекту платформы LANDR и#nbsp;Masterchannel музыканты могут автоматизировать процесс#nbsp;— и#nbsp;сильно сэкономить.