Zberite seznam predvajanja, poiščite skladbo, ki se vam je zataknila v glavi, napišite igro: kaj lahko umetna inteligenca naredi z glasbo

Prepoznajte kompozicije

Kul skladbo je mogoče slišati kjer koli: v nakupovalnem središču, v kavarni in celo z okna bližnjega avtomobila, medtem ko stojite v prometnem zamašku. Da ne bi zamudili neznane pesmi, ki vam je všeč, je dovolj, da vklopite aplikacijo za prepoznavanje. Ime skladbe in ime umetnika v njih umetna inteligenca izda v nekaj sekundah. Res je, za tako hitrim rezultatom je temeljita priprava: da bi se melodijo hitro naučili, si jo mora program najprej zapomniti. Da bi to naredili, se nevronske mreže uvedejo v ogromno knjižnico skladb, nato pa algoritmi pretvorijo zvok v spektrogram in ga razgradijo na čas, frekvenco in intenzivnost.

Recimo, da oseba sliši pesem na radiu in želi vedeti ime in izvajalca. Program za prepoznavanje sestavi spektrogram sondiranega odlomka in ga pošlje v svojo knjižnico skladb. Nato primerja "sliko" želene melodije s spektrogrami drugih skladb in izbere najbolj natančno ujemanje. Hkrati umetna inteligenca prepozna melodijo tudi z resnimi motnjami, kot je hrup s ceste ali popravila v sosednjem stanovanju.

Mimogrede, nevronska mreža je sposobna ne le identificirati izvajalca in ime skladbe, ki je zagozdena v glavi, temveč tudi približno določiti njen žanr. Da bi to naredili, se umetna inteligenca nauči najti vzorce v različnih glasbenih slogih. Takšne posebne značilnosti so običajno nedostopne človeškemu vidu in sluhu. Toda zahvaljujoč strojnemu učenju je mogoče iz slik spektrograma izračunati glasbene zvrsti.

Priporočite pesmi

Zdi se, da je skoraj tako malo verjetno, kot da bi se zaljubil na prvi pogled, da bi v milijardah pesmi samostojno našli "isti" skladbo, ki bo ustrezala vašemu razpoloženju. Toda zahvaljujoč algoritmom priporočil se popolna ujemanja ne zgodijo tako pogosto. Najprej umetna inteligenca išče ljudi s podobnimi okusi, nato pa se povežejo statistične formule: število všečkov, nevšečkov, predvajanj in preskokov določene kompozicije.

»Hladne« vsebine, ki jih na seznamih predvajanja množičnega poslušalca ne vidimo, se širijo počasneje. Toda zahvaljujoč nevronskim mrežam imajo neznani izvajalci in nišna glasba še vedno majhno možnost, da utripajo v toku priporočil. Če poenostavimo vse tehnične nianse, potem lahko rečemo, da v takih primerih umetna inteligenca ugotovi, kako pogosto določen uporabnik posluša skladbe s podobnimi spektrogrami in ga občasno povabi, da se seznani z novimi skladbe.

Nevronske mreže pomagajo tudi pri ustvarjanju glasbenih izbir za fitnes, hojo ali spanje. Urejevalniki vsebin izberejo referenčne sledi za algoritme, na podlagi njihovih spektrogramov pa umetna inteligenca razširi tematska priporočila.

ustvarjajo glasbo

Prej so melodije lahko ustvarjali samo skladatelji. Zdaj je to mogoče brez sodelovanja glasbenikov. Leta 2020 je Nizozemska gostila prvo tekmovanje za pesem Evrovizije za nevronske mreže - AI Song Contest. Zmagal je Avstralec sodelovanje umetna inteligenca s koalami, vodomci in tasmanskimi hudiči. Pesem je bila posvečena gozdnim požarom, ki divjajo na celini. Živalski zvoki so bili posneti v kratkih vzorcih - fragmentih, dolgih 1-2 sekundi. Algoritem jih je združil s hiti vseh dosedanjih zmagovalcev prave Evrovizije, nato pa so vzorce sestavili v svojo melodijo.

To ni edini primer uspešne ustvarjalne zveze programerjev in nevronskih mrež. Leta 2019 je državni orkester ob zaključku Zimskega mednarodnega umetniškega festivala v Sočiju izvedel 8-minutno skladbo. Napisal jo je skladatelj Kuzma Bodrov iz ločenih fragmentov melodij, ki jih ustvarjajo nevronske mreže. Danes je ustvarjanje glasbe najbolj obetavno področje za razvoj umetne inteligence.

Mimogrede, nevronske mreže lahko pišejo tudi poezijo za pesmi. Zaenkrat takšne skladbe zvenijo precej nenavadno, zato avtorje pesmi ne bi smeli skrbeti za brezposelnost. Poleg tega je »računalniški um« brez občutkov. Ne more prodreti v čustveni kontekst in prenesti izkušenj, ki so avtorje del silile k ustvarjanju.