Вариационные трансформаторы для композиции музыки Может ли искусственный интеллект заменить музыканта?

Может ли ИИ заменить музыканта?

Введение

В околдовывающем мире музыки креативность не знает границ. От классических симфоний до современных электронных ритмов, каждая нота и мелодия уникально выражает художественное мастерство человека. Но что если мы скажем вам, что теперь ИИ может сочинять музыку? Представляем Вариационные Трансформеры (VTs), замечательное сочетание Вариационных автоэнкодеров (VAEs) и моделей Трансформера, которое предлагает новую перспективу в композиции музыки. В этой статье мы отправляемся в гармоничное путешествие через VTs и открываем для себя, как они трансформируют музыкальное творчество.

Эта статья была опубликована в рамках блогоатона по науке о данных.

Понимание Вариационных Трансформеров (VTs)

В основе своей Вариационный Трансформер – это ИИ-модель, которая учится генерировать музыку, понимая паттерны, ритмы и гармонии. Но то, что отличает VTs, это их способность внести креативность в композиции. В отличие от традиционных моделей генерации музыки, которые создают повторяющиеся мелодии, VTs предлагают разнообразие и новизну.

Вариационные Трансформеры – это не просто алгоритмы; они – музыкальные маэстро, закодированные в строках кода. В их основе лежит архитектура нейронной сети, которая изучает сложные нюансы музыки, от успокаивающего звука гитары до громких ударов барабана. Вот упрощенное описание их архитектуры:

• Какие особенности вредны для вашей модели классификации?
• Неравенства Маркова и Бьене-Шебышева
• Режиссеры Гильермо дель Торо и Тим Бёртон имеют два разных взгляда на искусственный интеллект

• Архитектура Кодировщик-Декодировщик: VTs следуют классической архитектуре кодировщика-декодировщика. Кодировщик понимает паттерны, ритмы и гармонии существующей музыки, преобразуя их в сжатое представление. Эти данные, часто называемые “латентным пространством”, являются кладезью музыкального потенциала.
• Вариационный автоэнкодер (VAE): Роль кодировщика похожа на роль VAE. Он сжимает музыку и исследует творческие возможности латентного пространства. Именно здесь происходит волшебство. VTs вносят вариации и новые музыкальные элементы в латентное пространство, обогащая композиции креативностью.
• Декодировщик Трансформера: Как модель Трансформера, декодировщик интерпретирует представления латентного пространства и преобразует их в музыкальные ноты и мелодии. Он отвечает за создание музыки, которая резонирует с человеческими эмоциями.

Как работают Вариационные Трансформеры?

Давайте рассмотрим простой пример, чтобы понять, как работают VTs:

# Импортировать необходимые библиотеки
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Загрузить предварительно обученную модель VT для композиции музыки
model_name = "openai/muse-gpt"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Предоставить музыкальный запрос
music_prompt = "Сочините спокойную пиано-пьесу в тональности до мажор."

# Генерировать музыку
input_ids = tokenizer.encode(music_prompt, return_tensors="pt", max_length=1024, truncation=True)
music_ids = model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1, temperature=0.7)
music_score = tokenizer.decode(music_ids[0], skip_special_tokens=True)
print("Сгенерированный музыкальный счет:\n", music_score)

В этом фрагменте кода мы загружаем предварительно обученную модель VT, специализированную на композиции музыки, чтобы сгенерировать спокойную пиано-пьесу в тональности до мажор. Креативность модели проявляется в создании уникальной музыкальной композиции на основе запроса.

Система генерации музыки на основе эмоций с использованием VAE: см. изображение ниже

Исследование потенциала Вариационных Трансформеров

• Исследование жанров: VTs могут легко переключаться между жанрами, от классики до джаза и электроники, демонстрируя свою адаптивность и универсальность.
• Манипуляция настроением: Они отлично улавливают и передают настроение и эмоции через музыку. От веселых мелодий до меланхоличных мотивов, VTs могут выразить все.
• Совместное творчество: Музыканты и композиторы могут сотрудничать с VTs, чтобы усилить свой творческий процесс. Модель ИИ может предоставлять инновационные идеи и предложения в качестве цифрового со-творца.
• Индивидуальные саундтреки: VTs могут генерировать индивидуальные саундтреки для фильмов, видеоигр и других мультимедийных проектов, обеспечивая идеальное соответствие каждой сцене.
• Образовательные инструменты: Они служат неоценимыми инструментами для музыкального образования, помогая студентам усвоить сложные музыкальные концепции и предоставляя практические примеры.

Разблокировка творческого потенциала

Вариационные трансформеры работают на основе принципа скрытого пространства, где они исследуют обширный ландшафт музыкальных возможностей. Изменяя параметры, такие как температура и длина последовательности, вы можете направлять творчество искусственного интеллекта. Более низкие температуры приводят к более детерминированным композициям, в то время как более высокие температуры сближаются с случайностью.

Как VT повышают композицию музыки?

• Бесконечное музыкальное разнообразие: VT может генерировать бесконечное множество композиций. В отличие от традиционных моделей, которые производят повторяющиеся или формульные мелодии, VT выдвигают разнообразие на передний план. Они охватывают всю сферу музыкального творчества, от классических сонат до авангардных экспериментов.

Создание разнообразных мелодий:

for _ in range(5):
    music = generate_music("Создайте что-то уникальное.")
    print("Сгенерированная музыка:\n", music)

• Жанровые виртуозы: Эти виртуозы искусственного интеллекта не привязаны к одному жанру. Они легко переключаются между музыкальными стилями. Вы можете убедить их создать джазовую симфонию одним моментом и хип-хоп ритм в следующий, демонстрируя их универсальность.

Создание музыки в разных жанрах:

for genre in ["классическая", "джаз", "хип-хоп"]:
    music = generate_music(f"Создайте {genre} композицию.")
    print(f"Сгенерированная музыка {genre.capitalize()}:\n", music)

• Вызов эмоций: VT умеют вызывать определенные эмоции с помощью музыки. Будь то радость, грусть или ностальгия, VT могут сочинять с точностью опытного композитора.

Создание музыки для вызова определенных эмоций:

for emotion in ["радостный", "меланхоличный", "ностальгический"]:
    music = generate_music(f"Создайте {emotion} мелодию.")
    print(f"Сгенерированная музыка {emotion.capitalize()}:\n", music)

• Совместная работа: Музыканты и композиторы видят в VT не конкурентов, а партнеров. Они могут работать рука об руку с этими композиторами-искусственным интеллектом, получая преимущества от инновационных идей, гармоничных аранжировок и свежих взглядов.

Код для совместной работы с VT в создании разных секций музыки:

for section in ["вступление", "переход", "заключение"]:
    music = generate_music(f"Создайте {section} для композиции.")
    print(f"Сгенерированная музыка {section.capitalize()}:\n", music)

• Волшебство саундтреков: Кино- и игровая индустрии обнаружили золотую жилу в VT. Эти композиторы-искусственный интеллект могут создавать индивидуальные саундтреки, гармонично синхронизирующиеся с визуальной повествовательной линией, улучшая общее впечатление от просмотра или игры.

Код для создания индивидуальных саундтреков для фильмов и видеоигр:

film_music = generate_music("Создайте саундтрек для триллера.")
print("Саундтрек для триллера:\n", film_music)

game_music = generate_music("Создайте саундтрек для фэнтезийной видеоигры.")
print("Саундтрек для фэнтезийной видеоигры:\n", game_music)

Применения

• Автоматизированное создание контента: VT могут помочь в генерации фоновой музыки для видео, рекламы и другого контента, экономя время и усилия в творческом процессе
• AI-усиленные выступления: VT могут дополнять живых музыкантов, генерируя динамические и интерактивные музыкальные элементы в живых выступлениях
• Саундтреки для визуальных медиа: VT создают индивидуальные саундтреки для фильмов, телешоу и видеоигр, улучшая впечатление от просмотра и игры

# Создание индивидуального саундтрека для фильма с использованием VT
movie_soundtrack = vt_generate_soundtrack(movie_theme="боевик")

• Рекомендация музыки: VT могут анализировать предпочтения пользователя в музыке и генерировать персонализированные плейлисты или рекомендации

# Генерация персонализированного плейлиста с использованием VT
user_playlist = vt_generate_playlist(user_preferences)

• Ремиксы и мэшапы: Используются для создания новых и уникальных музыкальных произведений путем ремиксов и мэшапов существующих песен

Проблемы и ограничения

• Разнообразие и повторение: VTs, как и любая ИИ, иногда испытывают трудности с созданием по-настоящему разнообразной музыки. Они могут генерировать повторяющиеся узоры, что затрудняет создание уникальных композиций. Исследователи активно работают над улучшением этого аспекта, стремясь к большей креативности и разнообразию в музыке, созданной VT.
• Сложность: Создание сложной и детализированной музыки, такой как симфонии с множеством инструментов и частей, может быть сложным для VTs. Они могут более эффективно создавать более простые композиции.
• Обучающие данные: VTs полагаются на данные, на которых они были обучены. Если обучающие данные ограничены или искажены, это может повлиять на качество и разнообразие создаваемой музыки.
• Человеческое прикосновение: Хотя VTs могут сочинять музыку, у них отсутствуют тонкие эмоции и художественное понимание человеческих композиторов. Музыка часто несет в себе личные эмоции и культурный контекст, которые ИИ могут не полностью уловить.

Этические соображения

• Оригинальность и авторское право: Музыка, созданная ИИ, вызывает вопросы об оригинальности и авторских правах. Кому принадлежат права на музыку, созданную ИИ? Художники и музыкальная индустрия должны найти выход из этих юридических и этических серых зон.
• Влияние на музыкантов: ИИ в создании музыки может нарушить традиционные роли музыкантов и композиторов. Музыканты могут быть вынуждены адаптироваться к музыке, созданной ИИ, как к новому творческому инструменту, или столкнуться с проблемами в индустрии.
• Потеря человеческой составляющей: Некоторые утверждают, что музыке, созданной ИИ, не хватает души и эмоциональной глубины человеческих композиций. Существует опасность того, что музыка, созданная исключительно ИИ, может лишиться эмоционального созвучия, которое связывает людей.
• Предвзятость данных: Если обучающие данные для VTs имеют предвзятость, это может привести к созданию музыки, отражающей эти предубеждения. Этические соображения должны включать обеспечение разнообразия и справедливости в обучающих данных.
• Конфиденциальность и согласие: Сбор и использование данных для обучения VTs могут вызывать вопросы конфиденциальности. Музыканты и пользователи музыки, созданной ИИ, должны быть осведомлены о практиках сбора данных и давать информированное согласие.

Заключение

Вариационные трансформеры не пришли сюда, чтобы заменить человеческих музыкантов, а чтобы дополнить их. Они предлагают свежую перспективу, обогащая музыкальное творчество ИИ-приводной креативностью. Будь вы профессиональным композитором, ищущим вдохновение, или просто любителем создания музыки для личного удовольствия, VTs готовы гармонизировать с вашими творческими стремлениями.

Основные выводы

• VTs объединяют VAE и трансформеры для генерации разнообразной и креативной музыки.
• Вариационные трансформеры сочетают в себе VAE и модели трансформера для создания инновационной музыки.
• Они могут генерировать музыку разных жанров, настроений и стилей.
• VTs дарят музыкантам, педагогам и творцам возможность исследовать новые горизонты в музыке.

Часто задаваемые вопросы

Изображения, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.