قدم المطورون من مشروع بحثي Magenta (قسم من Google) مُركِّب NSynth Super مفتوح المصدر. وهو يعتمد على نظام ذكاء اصطناعي يمزج عدة عينات محملة مسبقًا (على سبيل المثال ، صوت غيتار وبيانو) في صوت جديد بخصائص فريدة.
اقرأ المزيد عن نظام NSynth Super وخوارزميات الملحن الأخرى أدناه.
Photo Ta Da CCاعرف المزيد عن NSynth Super
يحتوي المزج NSynth Super على شاشة تعمل باللمس تعرض "سطح عمل" مربع. يختار الموسيقي عدة أدوات ، سيتم استخدام صوتها لإنشاء صوت جديد ، ويعينها إلى زوايا هذه الساحة.
أثناء الأداء ، يتحكم المؤدي في الصوت المعاد إنتاجه عن طريق تحريك المؤشر داخل مجال العمل. ستكون العينة الناتجة مزيجًا من الأصوات الأصلية بنسب مختلفة (اعتمادًا على قرب المؤشر من زاوية معينة).
يتم تصنيع عينات جديدة باستخدام خوارزمية التعلم الآلي لـ NSynth . درس 300 ألف أصوات مفيدة باستخدام المكتبات المفتوحة TensorFlow و openFrameworks. يستخدم عمله أيضًا نموذج WaveNet .
لإنشاء عينات جديدة ،
يحلل NSynth 16 خصائص للأصوات الواردة. ثم يتم استكمالها خطيًا لإنشاء تمثيلات رياضية لكل إشارة صوتية. يتم فك تشفير هذه التوضيحات مرة أخرى إلى أصوات لها الصفات الصوتية المجمعة لتلك الخاصة بخوارزمية الإدخال.
يمكن استخدام NSynth Super مع أي مصدر MIDI: على سبيل المثال ، DAW أو المزج أو التسلسل. يمكنك مشاهدة كيفية عمل NSynth Super في هذا
الفيديو . في ذلك ، "يمزج" المؤدي أصوات
السيتار والبيانو الكهربائي ، إلخ.
NSynth Super هي أداة تجريبية ، لذلك لن يتم بيعها كمنتج تجاري. ومع ذلك ، يتوفر
رمزها ونظام التجميع الخاص بها على
GitHub .
من آخر يستخدم مو لخلق الموسيقى
يعمل مشروع Magenta أيضًا على تقنيات أخرى تتعلق بالتعلم الآلي. أحدها هو نموذج MusicVAE ، الذي يمكن أن "يخلط" الألحان. وبناءً عليه ، تم بالفعل إنشاء العديد من تطبيقات الويب:
Melody Mixer و
Beat Blender و
Latent Loops . يتم تجميع MusicVAE (ونماذج أخرى من Magenta) في مكتبة
Magenta.js المفتوحة.
تعمل شركات أخرى على خوارزميات لصنع الموسيقى. على سبيل المثال ، تقوم مختبرات Sony Computer Science بتنفيذ مشروع
Flow Machines . نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بهم قادر على تحليل الأساليب الموسيقية المختلفة واستخدام هذه المعرفة لإنشاء مؤلفات جديدة. مثال على عمله هو الموسيقى لأغنية
سيارة الأب بأسلوب البيتلز.
في إطار مشروع Flow Machines ، تم إنشاء العديد من التطبيقات ، على سبيل المثال ،
FlowComposer ، الذي يساعد الموسيقيين على كتابة الموسيقى بأسلوب معين ، و
Reflexive Looper ، التي تكمل بشكل مستقل الأجزاء الموسيقية المفقودة. وبمساعدة حلول Flow Machines ، قاموا بتسجيل وإصدار ألبوم موسيقى
Hello World .
مثال آخر هو شركة
Jukedeck الناشئة. يقوم بتطوير أداة لإنشاء التراكيب ذات المزاج والسرعة. تواصل الشركة تطوير المشروع وتدعو
المطورين والموسيقيين للتعاون. فيما يلي مثال على تكوين تم إنشاؤه بواسطة خوارزميات تعلم الآلة Jukedeck:
يتم إنشاء أداة مماثلة من قبل
Amper . يمكن للمستخدم اختيار الحالة المزاجية والأسلوب والوتيرة ومدتها ، بالإضافة إلى الأدوات التي سيتم "تشغيلها" عليها. يقوم التطبيق بتجميع الموسيقى وفقًا لهذه المتطلبات.
تعمل Popgun أيضًا على أنظمة الذكاء الاصطناعي لكتابة الموسيقى. يطورون خوارزميات يمكنها كتابة أغاني البوب الأصلية. أيضا ، يتم إجراء البحث في هذا المجال
من قبل شركة Spotify العملاقة المتدفقة. في العام الماضي ، افتتحت الشركة مختبرًا في باريس ، سيشارك في إنشاء أدوات تعتمد على أنظمة الذكاء الاصطناعي.
هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الملحنين؟
على الرغم من أن بعض الشركات تقوم بتطوير خوارزميات لإنشاء الموسيقى ، يؤكد ممثلوها أن هذه الآلات لا تهدف إلى استبدال الموسيقيين والملحنين ، بل تمنحهم فرصًا جديدة.
في عام 2017 ، أصدرت المغنية الأمريكية Terin Southern ألبومًا مسجلًا باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي. الأدوات الجنوبية
المستخدمة من Amper و IBM و Magenta و AIVA. بالنسبة لها ، كانت هذه التجربة مثل العمل مع شخص يساعد في إنشاء الموسيقى.
في الوقت نفسه ، ليس فقط الملحنون ، ولكن أيضًا
متخصصون آخرون من صناعة الموسيقى يمكنهم استخدام خوارزميات التعلم الآلي. الشبكات العصبية أفضل من الأشخاص في تصنيف الأشياء. يمكن استخدام هذه الميزة من قبل
خدمات بث الموسيقى لتحديد أنواع الأغاني.
علاوة على ذلك ، بمساعدة خوارزميات التعلم الآلي ، يمكنك "
فصل " الغناء عن المرافقة أو إنشاء
نسخ موسيقية أو
تقليل المسارات.
بالمناسبة ، إذا كنت ترغب في القراءة عن الصوت في تنسيق microformat - قناة Telegram الخاصة بنا:
أصوات الطبيعة المذهلة
كيف تسمع اللون
أغاني الماء
والروايات في مدونتنا على Yandex.Zen:
4 مشاهير مولعون بالموسيقى
11 حقائق مثيرة للاهتمام من تاريخ العلامة التجارية مارشال