Музыка написанная искусственным интеллектом google слушать: Слушайте первую песню, написанную искусственным интеллектом

Содержание

Музыка, созданная искусственным интеллектом, начала получать награды. На очереди Грэмми?

Когда пару месяцев назад MBW выпустили статью об искусственном интеллекте, создавшего трек в стиле Трэвиса Скотта, это вызвало некий ажиотаж в музыкальной индустрии.

Тем временем «роботы, пишущие песни», одержали очередную победу.

Во вторник (12 мая) были объявлены результаты первого в истории конкурса песен, написанных ИИ, организованного голландской вещательной компанией VPRO в сотрудничестве с радиостанцией NPO 3FM и NPO Innovation.

AI Song Contest был задуман как шуточный кивок в сторону Евровидения — полного китча ежегодного музыкального конкурса, который обычно (в год без COVID) привлекает глобальную телевизионную аудиторию более чем в 180 млн человек.

Мы говорим «кивок»; хотя на самом деле все чуть более очевидно. Питч AI Song Contest буквально содержит упоминание конкурса: «следующим выдающимся исполнителем на Евровидении может стать компьютер. В рамках AI Song Contest команды музыкантов, артистов, ученых и разработчиков берут на себя задачу создания нового хита, подобного Евровидению, но с помощью искусственного интеллекта».

Победителя конкурса частично определила группа высококвалифицированных экспертов, в том числе британский исполнитель Эд Ньютон-Рекс, чья музыкальная компания Jukedeck была приобретена владельцем TikTok Bytedance в прошлом году.

Помимо Ньютона-Рекса в число судей вошли нидерландский исследователь ИИ и композитор Винсент Купс и американка Анна Хуанг, ранее участвовавшая в проекте Magenta в Google Brain, где она работала над генеративными моделями для музыки.

Эти трое судей голосовали за набор треков, созданных искусственным интеллектом, после чего их выбор совместили «общественным голосованием» от международной онлайн-аудитории, чтобы определить победителя.

В конце концов, (во многом благодаря значительной поддержке зрителей), победу одержал трек «Beautiful The World» от Uncanny Valley.

(Uncanny Valley, изображенные на фото, на самом деле из Австралии, а не из Европы, но Австралия также является участником настоящего песенного конкурса «Евровидение», так что все вполне справедливо).

По словам VPRO, трек был «в значительной степени написан с использованием искусственного интеллекта».

Команда, стоявшая за песней, скормила ИИ аудио-сэмплы животных, обитающих в Австралии – включая коал, кукабурр и тасманийских дьяволов, чтобы сделать ее максимально отражающей их родину, а затем просто позволили ИИ делать его работу.

VPRO добавляют: «энтузиазм аудитории по поводу трека от австралийцев — это большой толчок для ИИ как творческой техники будущего. Это показывает, что компьютер может написать хорошую песню с запоминающимся хуком».

Однако, Beautiful The World на самом деле нельзя назвать излюбленным треком судей AI Song Contest.

Приз «Выбор Критиков» достался треку, который занял второе место в настоящем конкурсе, с блестящим названием I’ll Marry You, Punk Come.

Он был создан, ну, искусственным интеллектом в тандеме с немецкой командой Dadabots x Portrait XO.

Вы можете послушать представленную версию этого трека здесь, а также другую версию «part 1» ниже:

После Австралии (№1) и Германии (№2), на третьем месте расположился трек «Abbus» от голландской команды Can AI Kick It??

Трек описывают как «дуэт» между ИИ и артистом Вилли Вартаалом, текст трека была в значительной степени написан машиной и заканчивается противоречивой строкой: «мы хотим революции, убьем правительство, убьем систему!».

Голландская команда использовала систему искусственного интеллекта Аррана Лайона для создания сотен мелодий и басовых линий, которые они затем вводили в другой искусственный интеллект – Eurovision Hit Predictor от Эшли Бургойн – чтобы выявить самые привлекательные варианты.

Судьи AI Song Contest заявили: «Мы были поражены широким спектром инновационных подходов команд к использованию ИИ в творческом процессе при создании песен. Все песни очень отличались и отражали то, как художественное видение каждой из команд повлияло на взаимодействие с ИИ».

«Сочинять песню с помощью искусственного интеллекта очень трудно, потому что остаются не только все творческие задачи, которые возникают при написании песни, но и появляется необходимость в правильном машинном обучении. Работа с машинным обучением — это всегда непросто, когда вы изо всех сил стараетесь направить его в определенном направлении с помощью имеющихся у вас данных, наполняя ИИ мелодиями, а он создает нечто совсем в другом направлении».

«Мы обратили внимание на то, как команды принимают эту непредсказуемость, внимательно слушают и находят вдохновение, которое в некоторых случаях подпитывает всю историю песни. Мы видим, что команды используют целый поток идей, которые генерирует машинное обучение, что часто требует прослушивания огромного количества материала, прежде чем будет найден тот самый лучший вариант. Некоторые команды подошли к этой проблеме иначе, создав другую модель, которая оценивает и ранжирует результаты машинного обучения, а также чувствительна к этическим последствиям использования ИИ в написании песен.

С полным списком финалистов AI Song Contest можно ознакомиться здесь.

ИСТОЧНИК: Music Business Worldwide

Искусственный интеллект научился сочинять музыку, совсем как человек

Уроки истории

Эд Ньютон-Рекс по образованию композитор. Он работал над проектом Jukedeck с 2014 года — со временем его команда выросла до 20 человек и смогла привлечь $3,1 миллиона инвестиций.

«Все началось с того, что еще будучи студентом, я задал себе вопрос: а могут ли уже компьютеры сочинять музыку? — рассказал основатель стартапа. — Я решил, что они наверняка должны это уметь, и задумался, какой смысл будет в этом умении. Каким удивительным образом его можно будет использовать? В итоге я отправился к подруге в Гарвард, где она как раз изучала компьютерные науки. Я посетил что-то вроде вводной лекции в информатику и понял, что в принципе вполне реально научить компьютер писать музыку.
Я начал работать над прототипом — тогда он представлял собой элементарную систему алгоритмического написания музыки. Работа была сложной, и на нее ушло много времени, но в итоге мне удалось сделать довольно неплохой прототип. Я отвез его в инвестиционное подразделение Кембриджского университета, чтобы получить финансирование».

Фото: Andrii Degeler

ИИ Jukedeck пишет музыку с помощью нейронных сетей — один из многочисленных методов, которые использовались в истории для написания компьютерной музыки. Первые известные эксперименты в этой области проводились еще в 50-х годах XIX века. Первой, кто заговорил о попытках написания машиной музыки, была изобретательница двоичного кода Ада Лавлейс. В 1843 году она написала, что «аналитическая машина Чарльза Бэббиджа может сочинять осмысленные отрывки музыки любой сложности и длины».

Спустя столетия композитор Лейярен Хиллер и программист Леонард Айзексон написали с помощью искусственного интеллекта сюиту «Иллиак». При ее создании ИИ опирался на правила теории музыки. Для своего времени получившееся произведение звучало довольно неплохо.

В XX веке появился еще один способ написания компьютерной музыки — на этот раз с помощью грамматики. Проще говоря, ИИ пытался проанализировать систему строения музыки и создать по ней собственную мелодию. Среди известных людей, пользовавшихся этим методом, был американский ученый и композитор Дэвид Коуп. Благодаря его идее «рекомбинаторики» появился искусственный интеллект, который мог анализировать существующие музыкальные отрывки и на их основе создавать собственные. Вот так, например, звучит имитация произведения Вивальди:

Для написания музыки использовалась и так называемая цепь Маркова (система, чье текущее состояние зависит только от предыдущего), ведь ее концепция очень напоминает принцип создания музыки. Так появился алгоритм Continuator, созданный ученым Франсуа Паше, который может продолжать сочинять музыкальное произведение с того места, где остановился живой композитор.

Еще один метод, которым пользовались для создания музыки с помощью ИИ, это эволюционные алгоритмы. Именно их использует проект британских ученых DarwinTunes. Согласно его основному принципу, любой желающий может прослушать различные отрывки музыки и выбрать из них те, что понравились больше всего. Прошедшие такой «естественный отбор» фрагменты эволюционируют, то есть воспроизводятся в новых вариациях.

Вот, например, одна из композиций DarwinTunes:

Несмотря на то, что с помощью этих методов действительно можно сочинять неплохую музыку, у них всегда есть ограничения. Либо они слишком зависят от теории музыки, либо все сводится к индивидуальным предпочтениям человека, который отбирает лучшие образцы созданной музыки.

Работа нейронных сетей

По словам Ньютона-Рекса, самой большой технологической трудностью в создании ИИ, который смог бы писать музыку, является то, что не существует «хорошей» или «плохой» музыки. Если взять, к примеру, распознавание изображений с помощью нейронных сетей, то там можно научить алгоритм анализировать, какая картинка правильная, а какая нет.

Но с музыкой так не получится, потому что не существует универсального определения, что такое «хорошая» музыка. Музыканты, работающие над Jukedeck, поставили перед собой цель выработать у алгоритма музыкальный вкус и навыки написания музыки.

«Мы слушаем музыку, оцениваем результат и корректируем сети нужным образом, — рассказал Ньютон-Рекс. — При корректировке мы полагаемся на собственный слух (в конце концов, мы же музыканты!) и на количество скачиваний композиций с нашего сайта («стали ли люди скачивать музыку чаще после внесенных изменений?»). Мы используем эти два метода потому что алгоритмическое написание музыки по-прежнему находится на очень раннем этапе развития».

«Стоит отметить, что сама система сильно отличается от того, как работают эволюционные методы, — добавил Ньютон-Рекс. — По эволюционному методу пользователь отбирает лучшие результаты, и система пересоздает их с новыми вариациями — и так до бесконечности. Система ничему не учится. А когда мы используем нейросети, она анализирует данные своего обучения и творит уже на их основе».

Квиз №1. Сможете угадать, какой из этих двух музыкальных фрагментов написан компьютером?

Ответ — по ссылке.

Заменит ли компьютер живых музыкантов?

Несмотря на то, что человечество проводит эксперименты в плане написания музыки с помощью ИИ вот уже более 50 лет, считается, что эта технология еще находится на ранней стадии развития. Однако будущее ее выглядит светлым — по крайней мере, так считают те, кто с ней работают.

«Я очень удивлюсь, если через 10-15 лет большинство музыкальных произведений будет создаваться с помощью искусственного интеллекта», — сказал Ньютон-Рекс.

Это значит, что в будущем композиторам — в частности тем, кто пишет музыку на заказ — возможно, придется искать другую работу.

Сами композиторы пока что не сильно беспокоятся на этот счет. Дмитрий Лившиц, скрипач, инженер звукозаписи и лучший композитор на популярной площадке стоковой музыки считает, что искусственный интеллект и проект Jukedeck смогут достичь мастерства человека еще лишь спустя много лет.

«Электроника звучит более-менее нормально, — сказал он после прослушивания музыки, созданной Jukedeck. — А вот гитары в рок-композициях просто ужас. У такой музыки немного синтетическое звучание, но, думаю, для тех, кто не задумывается, что играет на фоне, сойдет. Рекламные агентства, конечно же, не станут использовать эту музыку, а вот влогеры на YouTube вполне могут».

Лившиц согласен, что когда ИИ сможет создавать действительно хорошую фоновую музыку для видеоблогов и рекламных роликов, стоковым композиторам действительно придется искать новый вид заработка. Однако он не выразил сожаления и заявил, что уже «сотрудничает» с ИИ — а именно пользуется приложением, которое генерирует музыкальные идеи и тем самым помогает композиторам, у которых пропало вдохновение.

Квиз №2. Давайте попробуем еще раз. Какой из этих треков написан компьютером?

Ответ — по ссылке.

Еще один популярный композитор стоковой музыки Олександр Игнатов назвал музыку, создаваемую ИИ, «фастфудным решением» для тех, кому срочно нужна дешевая музыкальная композиция.

«Только образованные люди могут создать произведение искусства, которое будет нести в себе какую-то мысль, — заявил он. — Сомневаюсь, что искусственный интеллект сможет когда-нибудь написать саундтрек к фильму, который бы вызывал мурашки. Машина на такое не способна».

У Ньютон-Рекса другая позиция на этот счет. Он считает, что с помощью творческого ИИ написание музыки станет занятием, доступным более широкой аудитории.

«Сейчас создание музыки — это занятие, доступно только элите, — сказал он. — Чтобы хорошо писать музыку, нужно получить дорогое образование и долго учиться. Музыкальное творчество недоступно большинству людей. ИИ сможет решить эту проблему. С его помощью люди смогут писать музыку, а значит ее станет больше, и она будет более персонализированной».

Однако именно этого и боятся некоторые композиторы.

«Инструменты, позволяющие генерировать музыку, с одной стороны являются отличными помощниками для композиторов, — сказал Владимир Поникаровский, композитор стоковой музыки, который сейчас перешел в индустрию разработки игр. — С другой же, если ими будет пользоваться огромное количество людей, на свет появится тонна некачественного контента, из-за чего может в среднем упасть качество стоковой музыки».

Но Ньютон-Рекс спешит развеять все опасения о том, что ИИ окажет негативный эффект на музыку в целом. По его словам, когда-то все точно так же возмущались по поводу электронных инструментов, и даже было движение против синтезаторов. В итоге благодаря технологическим инновациям в музыке на свет появились целые новые музыкальные жанры — и в будущем может произойти то же самое благодаря ИИ.

А что насчет денег?

Сейчас Jukedeck продает свою музыку по стоимости от $21,99 до $199 (в зависимости от типа лицензии). Частные лица и представители малого бизнеса могут получить неэксклюзивную лицензию бесплатно.

У Jukedeck нет специальной системы для защиты музыки от нелегального копирования, поэтому стартапу приходится полагаться лишь на честность своих клиентов. Хотя, возможно, вскоре ситуация изменится.

«В самом начале мы делали музыку для видеороликов, — рассказал Ньютон-Рекс. — Мы создавали ее для видеоблогеров на YouTube и не монетизировали ее. Мы думали так: «Давайте докажем всем, что наша музыка хороша, и ей захотят пользоваться люди». Сейчас же на нашем сайте более полумиллиона композиций. Пока что мы не объявили о следующем шаге, но вообще рассматриваем различные области видеорынка, где могли бы монетизировать свои произведения. Именно этим мы планируем заниматься в ближайшие несколько месяцев».

Представители музыкальной индустрии и крупные игроки технологического рынка тоже обратили внимание на возможность сочинять музыку с помощью ИИ. Например, у Sony есть собственное средство для создания музыки под названием Flow Machines, о котором прошлой осенью много писала пресса. Этот ИИ создал песню под названием Daddy’s Car в стиле The Beatles.

Для Ньютон-Рекса и его проекта Jukedeck появление таких новых игроков с большими ресурсами, означает, что конкуренция на рынке станет гораздо жестче. А для рядового слушателя это значит лишь то, что довольно скоро его ждут совершенно новые музыкальные впечатления.

Источник.

Материалы по теме:

Блокчейн может изменить музыкальную индустрию

Искусственный интеллект научили писать музыку для «активности мозга»

Сотрудники Яндекса записали альбом на стихи, созданные нейросетью

Google научит искусственный интеллект рисовать и сочинять музыку

Видео: прослушивание музыки Создано искусственным интеллектом Google

Список файлов cookie

Файл cookie — это небольшой фрагмент данных (текстовый файл), который веб-сайт — когда посещает пользователь.
пользователь — просит ваш браузер сохранить на вашем устройстве, чтобы запомнить информацию о вас, такую как ваш
языковые предпочтения или данные для входа. Эти файлы cookie устанавливаются нами и называются основными файлами cookie. Мы также
использовать сторонние файлы cookie — файлы cookie из домена, отличного от домена веб-сайта, на котором вы находитесь
посещение – для наших рекламных и маркетинговых усилий. В частности, мы используем файлы cookie и другие средства отслеживания.
технологии для следующих целей:

Строго необходимые файлы cookie

Мы не разрешаем вам отказаться от определенных файлов cookie, поскольку они необходимы для
обеспечить надлежащее функционирование нашего веб-сайта (например, запросить наш баннер cookie и помнить о вашей конфиденциальности
вариантов) и/или для мониторинга производительности сайта. Эти файлы cookie не используются для «продажи»
ваши данные в соответствии с CCPA. Вы можете настроить свой браузер так, чтобы он блокировал эти файлы cookie или уведомлял вас о них, но некоторые части
сайта не будет работать должным образом, если вы это сделаете. Обычно эти настройки можно найти в параметрах или
Меню настроек вашего браузера. Посетите www.allaboutcookies.org
Узнать больше.

Функциональные файлы cookie

Мы не разрешаем вам отказаться от определенных файлов cookie, поскольку они необходимы для
обеспечить нормальное функционирование нашего
веб-сайте (например, запрашивать наш баннер cookie и запоминать выбранные вами параметры конфиденциальности) и/или отслеживать сайт
производительность. Эти файлы cookie не используются для «продажи» ваших данных в соответствии с CCPA. Ты
может настроить ваш браузер так, чтобы он блокировал эти файлы cookie или уведомлял вас о них, но некоторые части сайта не будут работать, поскольку
предназначено, если вы это сделаете. Обычно эти настройки можно найти в меню «Параметры» или «Настройки» вашего
браузер. Посетите www.allaboutcookies.org
Узнать больше.

Производительные файлы cookie

Продажа персональных данных

Мы также используем файлы cookie для персонализации вашего опыта на наших веб-сайтах, в том числе с помощью
определение наиболее релевантного контента и рекламы для показа вам, а также для мониторинга посещаемости сайта и
производительность, чтобы мы могли улучшить наши веб-сайты и ваш опыт. Вы можете отказаться от использования нами таких
файлы cookie (и связанная с этим «продажа» вашей личной информации) с помощью этого переключателя. Вы все еще будете
увидеть некоторую рекламу, независимо от вашего выбора. Поскольку мы не отслеживаем вас на разных устройствах,
браузеров и свойств GEMG, ваш выбор вступит в силу только в этом браузере, на этом устройстве и на этом
Веб-сайт.

Файлы cookie социальных сетей

Мы также используем файлы cookie, чтобы персонализировать ваш опыт на наших веб-сайтах, в том числе с помощью
определение наиболее релевантного контента и рекламы для показа вам, а также для мониторинга посещаемости сайта и
производительность, чтобы мы могли улучшить наши веб-сайты и ваш опыт. Вы можете отказаться от использования нами таких
файлы cookie (и связанная с этим «продажа» вашей личной информации) с помощью этого переключателя. Вы все еще будете
увидеть некоторую рекламу, независимо от вашего выбора. Поскольку мы не отслеживаем вас на разных устройствах,
браузеров и свойств GEMG, ваш выбор вступит в силу только в этом браузере, на этом устройстве и на этом
Веб-сайт.

Целевые файлы cookie

Новый искусственный интеллект Google может услышать отрывок из песни, а затем продолжить воспроизведение

Искусственный интеллект

Техника, называемая AudioLM, генерирует натуралистичные звуки без необходимости человеческого комментария.

Автор:

Тэмми Сюархив, страница

7 октября 2022 г.

Эрика Снайдер/MITTR | Unsplash/Pixabay

Новая система искусственного интеллекта может создавать естественно звучащую речь и музыку после нескольких секунд звукового запроса.

AudioLM, разработанный исследователями Google, генерирует звук, который соответствует стилю подсказки, включая сложные звуки, такие как фортепианная музыка или речь людей, таким образом, что он почти неотличим от оригинальной записи. Этот метод обещает ускорить процесс обучения ИИ генерированию звука, и в конечном итоге его можно будет использовать для автоматического создания музыки для сопровождения видео.

(Вы можете прослушать все примеры здесь.)

Звук, созданный искусственным интеллектом, является обычным явлением: голоса домашних помощников, таких как Alexa, используют обработку естественного языка. Музыкальные системы с искусственным интеллектом, такие как Jukebox от OpenAI, уже дали впечатляющие результаты, но большинству существующих методов нужны люди для подготовки транскрипций и маркировки текстовых обучающих данных, что требует много времени и человеческого труда. Jukebox, например, использует текстовые данные для создания текстов песен.

AudioLM, описанный в нерецензируемой статье в прошлом месяце, отличается: он не требует транскрипции или маркировки. Вместо этого в программу загружаются звуковые базы данных, а машинное обучение используется для сжатия аудиофайлов в звуковые фрагменты, называемые «токенами», без потери слишком большого количества информации. Затем эти токенизированные обучающие данные передаются в модель машинного обучения, которая использует обработку естественного языка для изучения звуковых паттернов.

Для создания звука несколько секунд звука загружаются в AudioLM, который затем предсказывает, что будет дальше. Этот процесс похож на то, как языковые модели, такие как GPT-3, предсказывают, какие предложения и слова обычно следуют друг за другом.

Звуковые клипы, выпущенные командой, звучат вполне естественно. В частности, фортепианная музыка, созданная с помощью AudioLM, звучит более плавно, чем фортепианная музыка, созданная с использованием существующих методов искусственного интеллекта, которые имеют тенденцию звучать хаотично.

Роджер Данненберг, изучающий компьютерную музыку в Университете Карнеги-Меллона, говорит, что AudioLM уже имеет гораздо лучшее качество звука, чем предыдущие программы генерации музыки. В частности, по его словам, AudioLM на удивление хорошо воссоздает некоторые повторяющиеся паттерны, присущие музыке, созданной руками человека. Чтобы создать реалистичную фортепианную музыку, AudioLM должен уловить множество тонких вибраций, содержащихся в каждой ноте, при ударе по клавишам фортепиано. Музыка также должна поддерживать свои ритмы и гармонии в течение определенного периода времени.

«Это действительно впечатляет, отчасти потому, что это указывает на то, что они изучают некоторые виды структур на нескольких уровнях», — говорит Данненберг.

AudioLM не ограничивается только музыкой. Поскольку она была обучена на библиотеке записей человеческих высказываний, система может также генерировать речь, которая продолжается с акцентом и интонацией оригинального говорящего, хотя в этот момент эти предложения все еще могут казаться нелогичными, не имеющими никакого смысла. смысл. AudioLM обучен узнавать, какие типы звуковых фрагментов часто встречаются вместе, и использует обратный процесс для создания предложений. Он также имеет то преимущество, что может выучить паузы и восклицания, присущие разговорным языкам, но не легко переводимые в текст.

Рупал Патель, исследователь информации и речи в Северо-восточном университете, говорит, что предыдущая работа с использованием ИИ для создания звука могла уловить эти нюансы только в том случае, если они были явно аннотированы в обучающих данных. Напротив, AudioLM автоматически изучает эти характеристики из входных данных, что добавляет реалистичности.

«Многое из того, что мы могли бы назвать лингвистической информацией, содержится не в словах, которые вы произносите, а в другом способе общения, основанном на том, как вы говорите, чтобы выразить определенное намерение или определенную эмоцию», — говорит Нил Зегидур. , один из создателей AudioLM. Например, кто-то может засмеяться после того, как что-то сказал, чтобы показать, что это была шутка. «Все это делает речь естественной», — говорит он.

Со временем музыку, созданную искусственным интеллектом, можно будет использовать для создания более естественно звучащих фоновых саундтреков к видео и слайд-шоу. По словам Патель, технология генерации речи, которая звучит более естественно, может помочь улучшить инструменты доступа в Интернет и ботов, которые работают в медицинских учреждениях. Команда также надеется создать более сложные звуки, например группу с различными инструментами или звуки, имитирующие запись тропического леса.

Однако необходимо учитывать этические последствия технологии, говорит Патель. В частности, важно определить, получат ли музыканты, создающие клипы, используемые в качестве обучающих данных, атрибуцию или гонорары от конечного продукта — проблема, которая возникла с искусственным интеллектом преобразования текста в изображение. Генерируемая искусственным интеллектом речь, неотличимая от реальной, также может стать настолько убедительной, что упростит распространение дезинформации.

В документе исследователи пишут, что они уже рассматривают и работают над устранением этих проблем — например, путем разработки методов, позволяющих отличать естественные звуки от звуков, воспроизводимых с помощью AudioLM. Патель также предложил включать звуковые водяные знаки в продукты, созданные ИИ, чтобы их было легче отличить от естественного звука.

Тэмми Сюй

Глубокое погружение

Искусственный интеллект

Оставайтесь на связи

Иллюстрация Роуз Вонг

Откройте для себя специальные предложения, главные новости,
предстоящие события и многое другое.

Введите адрес электронной почты

Политика конфиденциальности

Спасибо за отправку вашего электронного письма!

Ознакомьтесь с другими информационными бюллетенями

Похоже, что-то пошло не так.

У нас возникли проблемы с сохранением ваших настроек.
Попробуйте обновить эту страницу и обновить их один раз
больше времени.