Как нейросеть Listen To Transformer научилась создавать классические мелодии на фортепиано

В последнее время мы все чаще выпускаем различные интересные материалы, связанные с работой нейросетей. Оно и неудивительно: за последние 2-3 года проекты по разработке искусственного интеллекта вышли на совершенно новый уровень развития, заставив весь мир затаив дыхание следить за результатами деятельности IT-лабораторий, занимающихся проблемами разработки фрагментов искусственного интеллекта.

Вот, например, мы рассказывали, как нейросеть внедрила главного героя Данилу Багрова из кинофильма Алексея Балабанова «Брат» в культовую картину «Один дома». В коротком видеоролике Бодров-младший в коронном вязанном свитере развлекается с Кевином (Маколеем Калкиным) в канун Рождества. Получилось достаточно забавно.

А вот нейросеть вставила лицо телеведущего Леонида Якубовича в тело китайского танцующего подростка, подобрав глупую музыку. Пусть это все и похоже на детские развлечения, но факт остается фактом: видеоматериал был подготовлен роботом, без участия человека. И это уже интересно.

В сегодняшней статье мы расскажем, как искусственный интеллект добрался и до музыки. Причем в этот раз своей целью нейросеть выбрала не какой-нибудь поп или рэп, а позарилась на святое – классическую музыку! А ссылку на нее оставим в конце статьи!

Что такое Listen to Transformer?

Следует отметить, что разработчики из Magneta – исследовательского проекта с открытым исходным кодом, изучающего роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе – постарались на славу. Они предоставили миру радио-нейросеть, бесконечно генерирующую мелодии на фортепиано. Да, Вы все верно поняли – искусственный интеллект сам создает музыку, и делает это бесчисленное количество раз, и не просит за это ни единого цента!

Мы назвали Listen to Transformer радио-нейросетью не просто так: интерфейс проекта действительно очень напоминает радио. Открыв страницу «Слушай трансформера» на сайте, мы видим строку проигрывания, кнопки переключения песен, кнопку паузы, сгенерированную обложку (простые картинки из геометрических разноцветных форм нейросеть также формирует на основе нот самостоятельно), циферное обозначение-название играющего в данный момент трека, а также кнопки с возможностью сохранить понравившуюся мелодию в избранное и посмотреть избранные треки.

Что в ней ещё уникального?

У данной нейросети есть несколько интересных особенностей. Во-первых, она создает мелодии мгновенно: это легко проверить, просто переключив в проигрывателе трек на следующий. Он заиграет практически сразу же, что говорит нам о том, что этот робот «думает» очень быстро. Во-вторых, количество генерируемых мелодий не ограничено – их можно создавать сколь угодно много, и каждая будет полностью уникальна! В-третьих, упомянутые нами обложки формируются не в хаотичном порядке, а на основе длины нот. Вот как объясняют эту закономерность сами разработчики:

Обложка для каждой песни генерируется алгоритмически на основе нот в самой песне – в то время как ноты представлены случайными формами, степень прозрачности определяется скоростью проигрывания, а размер форм зависит от длительности каждой ноты, используемой в мелодии.

Кроме того, разработчики этой нейросети сами оправдываются: возможно, что услышанные Вами мелодии далеко не так хороши, как то, что создают люди, но интересен сам факт того, что это генерирует искусственный интеллект. А заинтересованные музыканты могут совершенно бесплатно брать любые понравившиеся сэмплы (музыкальные отрезки) и вставлять их в свои произведения, видоизменять и делать с ними все .что захотят. Ведь права на создаваемую киборгом музыку не защищены – об этом упоминают авторы «Трансформера».

Команда Fuzz Music прослушала порядка 30-ти мелодий, создаваемых этой нейросетью, и может подтвердить: какая-то более-менее приемлемая мелодичность есть в лучшем случае у половины из них. К сожалению, в остальном эта музыка не представляет особого интереса, кроме разве что для программистов и разработчиков в области искусственного интеллекта.

Кстати, у разработчиков из Magneta есть свой собственный блог, где они делятся результатами исследования инструментов машинного обучения. Он полностью на английском, но если кому-то интересно – вот он. Будем следить за развитием событий и узнавать, как повлияют современные нейро-технологии на музыку и музыкальную индустрию! Может быть в будущем подобные проекты смогут создавать гармоничные мелодии и радовать нас!