一年前，Yandex的“人工智能”
创作了叶戈尔·列托夫（Yegor Letov）风格的诗歌，然后
又以民防组织的风格创作了音乐。 这是十年前该公司开发的Avtopoet的首次音乐体验。 自2006年以来，他尝试在普希金（Pushkin）下创作诗歌，这是基于搜索查询的诗歌，它与语音生成系统一起用于朗诵作者演奏中的诗歌。
现在，程序开发人员
Alexei Tikhonov和
Ivan Yamshchikov （目前在莱比锡的马克斯·普朗克科学数学研究所工作）决定重复该实验，并用英语做类似的事情。 举一个例子，“ Autopoet”被赋予了邪教组织涅rv。 而且，库尔特·科本今年可能已经50岁了。
伊万·雅姆什科夫
（ Ivan Yamshchikov）
写道 ，为了训练神经网络，他们在Internet上收集了大约200兆字节的古典和现代诗歌。 但是突然发现，使用这些原始数据来训练神经网络是不可能的：“显然，许多人用英语写诗，但是其中大约50％的人不知道英语语法的基本规则。 最基本的东西，“伊万感叹。
收集的数据必须仔细过滤，这花费了很多时间。 数据集减少了大约一半，即减少到大约100 MB的文本。 过滤后，数据质量足以训练语言模型，然后专门训练了神经网络来模仿Kurt Cobain。
同时，作者发表了关于神经网络产生音乐
的科学论文的
预印本 。 神经网络的算法和开发细节很可能很快会在其中一种科学期刊上发表。
的确，Yamshchikov为这张专辑中的四首歌曲以“涅rv乐队”的风格写了背景音乐，而不是神经网络，而是由歌曲组成的程序。 从她的诗歌总量中，筛选出最好的诗歌。 然后作者开始寻找可以完成这些作品的歌手。 听了四位表演者的声音，但是只有五位表演者满足了
Rob的要求，
Rob Carroll ，他录制了所有四首歌的人声。
与民防一样，为了获得更高的真实感，作者将结果转移到旧的胶片盒中，然后以特有的嘶嘶声，crack啪声和失真将其声音数字化。 他们说我们大家都在旧的盒式录音机上听过“涅磐”，所以这样的声音看起来越来越熟悉。
录像带中显示了磁带录制过程。 这些音轨只是在iPad平板电脑上启动的，而平板电脑距离将声音录制在盒式磁带上的设备相距一米。 出于象征意义，这些歌曲不仅被录制在一些随机的录音带上，而且还录制在带有Nirvana专辑的录音带上，并保留在旧歌曲之上。
因此，您自己可以评估结果。
Neurona的 模型专辑在所有流行的音乐平台上发行。
苹果音乐：https://itunes.apple.com/album/id1248121490Google音乐：https://play.google.com/music/preview/Bbeknqo5djw3kysh7ildla6zgneSpotify：https://open.spotify.com/artist/6Y3iq1wJEPEj6e6P0NNL4ZYandex音乐：https://music.yandex.ru/artist/5153458专辑里的一首歌甚至拍摄了一个
视频片段 。
早在GT和Habré上，就报道了一些科学作品，其中神经网络成功地将样式从
一张照片转移
到另一张照片 ，以及
艺术家的样式从一张照片转移到另一张照片 。
如您所见，神经网络既可以承载诗歌风格，也可以承载音乐风格。 在
对 RIA Novosti
的采访中 ，伊万·雅姆斯基科夫（Ivan Yamschikov）被问到一个问题，鉴于可以模仿名人作品的神经网络的出现，将来是否不存在引诱所有权和版权的诱惑，不仅是针对特定的录音，而且还包括艺术家，音乐家或作曲家的风格吗？ 自动诗人程序的作者没有看到这样的威胁。 恰恰相反，他认为AI可以是合著者并可以帮助一个人：“从整体上看，艺术仍然具有排他性。 神经网络现在可以模仿梵高的风格这一事实并没有贬低他的工作。 在创作此作品或创作该作品的人与看到，听到，阅读该作品的人之间存在着某种媒介沟通的元素。 在我看来，这应该消除版权问题。 更有趣的是，机器智能可以成为合著者，这是艺术家可以轻松使用的另一种工具，它使您可以做更多有趣的事情。”