"मशीन साउंड": तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित सिंथेसाइज़र

एक अनुसंधान परियोजना मैजेंटा (Google का एक प्रभाग) के डेवलपर्स ने NSynth सुपर ओपन सोर्स सिंथेसाइज़र पेश किया। यह एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली पर आधारित है जो कई पूर्व-लोड किए गए नमूनों (उदाहरण के लिए, गिटार और पियानो की आवाज़) को अनूठी विशेषताओं के साथ एक नई ध्वनि में मिलाती है।

नीचे NSynth सुपर सिस्टम और अन्य संगीतकार एल्गोरिदम के बारे में और पढ़ें।


फोटो ता दा सीसी

NSynth Super के बारे में अधिक जानें

NSynth सुपर सिंथेसाइज़र में एक टचस्क्रीन डिस्प्ले होता है जो एक स्क्वायर "वर्क सरफेस" प्रदर्शित करता है। संगीतकार कई उपकरणों का चयन करता है, जिनमें से ध्वनि का उपयोग एक नई ध्वनि बनाने के लिए किया जाएगा, और उन्हें इस वर्ग के कोनों में असाइन किया जाएगा।

प्रदर्शन के दौरान, कलाकार कार्य क्षेत्र के भीतर सूचक को स्थानांतरित करके पुन: उत्पन्न ध्वनि को नियंत्रित करता है। परिणामस्वरूप नमूना विभिन्न अनुपातों में मूल ध्वनियों का संयोजन होगा (किसी विशेष कोण पर कर्सर की निकटता के आधार पर)।

NSynth की मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके नए नमूनों को संश्लेषित किया जाता है । उन्होंने खुले पुस्तकालयों TensorFlow और OpenFrameworks का उपयोग करके 300 हजार वाद्य ध्वनियों का अध्ययन किया। उनका काम वेवनेट मॉडल का भी उपयोग करता है।

नए नमूने उत्पन्न करने के लिए, NSynth आने वाली ध्वनियों की 16 विशेषताओं का विश्लेषण करता है । फिर उन्हें प्रत्येक ऑडियो सिग्नल के गणितीय निरूपण बनाने के लिए रैखिक रूप से प्रक्षेपित किया जाता है। इन अभ्यावेदन को उन ध्वनियों में वापस डिकोड किया जाता है जिनमें इनपुट एल्गोरिदम के संयुक्त ध्वनिक गुण होते हैं।

NSynth Super का उपयोग किसी भी MIDI स्रोत के साथ किया जा सकता है: उदाहरण के लिए, DAW, सिंथेसाइज़र या सीक्वेंसर। आप देख सकते हैं कि इस वीडियो में NSynth सुपर कैसे काम करता है। इसमें, सितार , इलेक्ट्रिक पियानो , आदि की आवाज़ "मिक्स" करता है।


NSynth Super एक प्रायोगिक उपकरण है, इसलिए इसे व्यावसायिक उत्पाद के रूप में नहीं बेचा जाएगा। हालाँकि, इसका कोड और असेंबली स्कीम GitHub पर उपलब्ध है ।

और कौन संगीत बनाने के लिए मो का उपयोग करता है

मैजंटा परियोजना अन्य मशीन लर्निंग संबंधित तकनीकों पर भी काम करती है। उनमें से एक MusicVAE मॉडल है, जो धुनों को "मिक्स" कर सकता है। इसके आधार पर, कई वेब एप्लिकेशन पहले ही बनाए जा चुके हैं: मेलोडी मिक्सर , बीट ब्लेंडर और लेटेंट लूप्स । MusicVAE (और मैजेंटा से अन्य मॉडल) खुले मैजेंटा.जेएस लाइब्रेरी में संकलित हैं।

अन्य कंपनियां संगीत बनाने के लिए एल्गोरिदम पर काम कर रही हैं। उदाहरण के लिए, सोनी कंप्यूटर साइंस लेबोरेटरीज फ्लो मशीन प्रोजेक्ट को लागू कर रहा है। उनकी एआई प्रणाली विभिन्न संगीत शैलियों का विश्लेषण करने में सक्षम है और नई रचनाओं को बनाने के लिए इस ज्ञान का उपयोग करती है। उनके काम का एक उदाहरण द बीटल्स स्टाइल में डैडीज़ कार गीत के लिए संगीत है।


फ्लो मशीन्स परियोजना के ढांचे के भीतर, कई एप्लिकेशन बनाए गए थे, उदाहरण के लिए, फ्लोकॉमपोजर , जो संगीतकारों को एक निश्चित शैली में संगीत लिखने में मदद करता है, और रिफ्लेक्सिव लूपर , जो स्वतंत्र रूप से लापता वाद्य भागों का पूरक होता है। फ़्लो मशीन सॉल्यूशंस की मदद से, उन्होंने हैलो वर्ल्ड म्यूज़िक एल्बम को रिकॉर्ड और रिलीज़ भी किया।

एक अन्य उदाहरण स्टार्टअप जुकेडेक है । वह एक दिए गए मूड और गति के साथ रचनाएं बनाने के लिए एक उपकरण विकसित करता है। कंपनी परियोजना को विकसित करना जारी रखती है और सहयोग करने के लिए डेवलपर्स और संगीतकारों को आमंत्रित करती है । यहाँ जुकेडेक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा बनाई गई रचना का एक उदाहरण है:


एक समान उपकरण एम्पर द्वारा बनाया गया है। उपयोगकर्ता रचना की मनोदशा, शैली, गति और अवधि, साथ ही उन उपकरणों को चुन सकता है जिन पर यह "खेला" जाएगा। एप्लिकेशन इन आवश्यकताओं के अनुसार संगीत को संश्लेषित करता है।

पॉपगुन संगीत लिखने के लिए एआई सिस्टम पर भी काम कर रहा है। वे एल्गोरिदम विकसित करते हैं जो मूल पॉप गाने लिख सकते हैं। इसके अलावा, इस क्षेत्र में अनुसंधान स्ट्रीमिंग विशाल Spotify द्वारा किया जाता है । पिछले साल, कंपनी ने पेरिस में एक प्रयोगशाला खोली, जो एआई सिस्टम पर आधारित उपकरणों के निर्माण में लगेगी।

क्या एआई संगीतकार की जगह लेगा?

यद्यपि कुछ कंपनियां संगीत बनाने के लिए एल्गोरिदम विकसित कर रही हैं, उनके प्रतिनिधि इस बात पर जोर देते हैं कि इन उपकरणों का उद्देश्य संगीतकारों और संगीतकारों को प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि उन्हें नए अवसर प्रदान करना है।

2017 में, अमेरिकी गायक टेरिन सदर्न ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का उपयोग करके रिकॉर्ड किया गया एक एल्बम जारी किया। दक्षिणी ने Amper, IBM, Magenta और AIVA से उपकरण का उपयोग किया । उनके अनुसार, यह अनुभव एक ऐसे व्यक्ति के साथ काम करने जैसा था जो संगीत बनाने में मदद करता है।

उसी समय, न केवल संगीतकार, बल्कि संगीत उद्योग के अन्य विशेषज्ञ भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं। तंत्रिका नेटवर्क वस्तुओं के वर्गीकरण में लोगों की तुलना में बेहतर हैं। इस सुविधा का उपयोग संगीत स्ट्रीमिंग सेवाओं द्वारा गाने की शैलियों को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की मदद से, आप वोकल्स को संगत से " अलग " कर सकते हैं, म्यूज़िकल ट्रांसक्रिप्शन बना सकते हैं या ट्रैक कम कर सकते हैं।

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