ИИ в музыке: как нейросети сочиняют мелодии

Искусственный интеллект уже давно используется в творчестве: используют нейросети для создания фото, сочиняют стихи или даже создают сценарии. Музыкальная индустрия — не исключение. Сегодня ИИ может генерировать мелодии, подбирать аккорды, аранжировать композиции и даже анализировать музыкальные тренды.

Раньше создание мелодии требовало глубоких знаний в теории композиции, владения инструментами и огромного опыта. С появлением цифровых технологий этот процесс стал доступнее: появились виртуальные студии, автоматизированные секвенсоры и программы для аранжировки. Искусственный интеллект вывел музыкальное производство на новый уровень — теперь нейросети могут не только помогать музыкантам, а еще самостоятельно сочинять оригинальные мелодии, обучаясь на огромных базах данных известных произведений.

Основные принципы работы 

ИИ в музыке работает на основе машинного обучения, что может анализировать, интерпретировать, а также воссоздавать музыкальные композиции.

Нейросети — это алгоритмы, вдохновленные работой человеческого мозга. Они обучаются на огромных объемах данных, выявляя закономерности и структуры. В мелодиях такие алгоритмы могут:

• Распознавать ритм, темп, гармонию, мелодические паттерны
• Генерировать новые музыкальные фрагменты, подражая определенному стилю
• Генерация аранжировки, подборка аккордов, инструментов
• Импровизировать, комбинируя элементы из разных жанров

Наиболее популярные архитектуры нейросетей для музыки:

• Рекуррентные нейросети (RNN, LSTM) — анализируют последовательности нот, а также создают логично звучащие мелодии
• Генеративно-состязательные сети (GANs) — имитируют стиль известных композиторов, создавая реалистичную мелодию
• Трансформеры (Transformers, GPT-4-like модели) — анализируют огромные объемы музыкальных данных, что могут генерировать сложные композиции

Чтобы нейронная сеть могла создавать мелодию, ее обучают на музыкальных архивах. Эти базы данных содержат миллионы композиций различных жанров, инструментов или эпох. В процессе обучения искусственный интеллект:

1. Анализирует структуру мелодий, аккордов, а также ритмических паттернов
2. Запоминает взаимосвязи между нотами с гармониями
3. Выявляет стилистические особенности разных жанров
4. Использует эти знания для генерации новых музыкальных фрагментов

Примеры музыкальных архивов, на которых обучаются нейросети:

• The Million Song Dataset — огромная база песен с подробными метаданными
• MuseData — архив классической мелодии в цифровом формате
• MAESTRO Dataset — записи исполнения фортепиано с точной синхронизацией нот

Генеративные алгоритмы работают по принципу предсказания следующего элемента в последовательности. Они анализируют обученные данные, исходя из заданного начального фрагмента (например, пары нот или ритмического рисунка), создают логическое продолжение.

1. Определение начальных условий — стиль, темп, инструментальный состав
2. Генерация последовательности нот — предсказание вероятных переходов между нотами
3. Формирование гармонии и ритма — добавление аккордов и ударных паттернов
4. Постобработка — корректировка и улучшение качества звучания

Некоторые ИИ могут даже «импровизировать» в реальном времени, адаптируя мелодию под настроение или действия пользователя.

ИИ в музыке уже демонстрирует впечатляющие результаты, но насколько он близок к тому, чтобы конкурировать с живыми композиторами? Об этом мы поговорим в следующих разделах.

ОБЗОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО НАШУМЕВШИМ НЕЙРОСЕТЯМ

DEEPSEEK И QWEN За 2 часа сделаем полный обзор новых мощных AI-моделей, которые бросают вызов ChatGPT

ТОП-подарки всем участникам лекции:

• Возможность получить Доступ в Нейроклуб на целый месяц
• Как AI ускоряет работу и приносит деньги
• За 2 часа вы получите четкий план, как начать работать с AI прямо сейчас!

Участвовать бесплатно

Популярные инструменты

Нейросеть для музыки развивается стремительными темпами, на рынке уже существуют инструменты, способные создавать полноценные музыкальные произведения. .

OpenAI MuseNet

MuseNet — это генеративная нейросеть от OpenAI, способная сочинять музыку в разных стилях. Она обучалась на широком наборе музыкальных данных, включая классическую мелодию, джаз, рок и электронные жанры.

• Генерирует сложные композиции с учетом инструментов и жанров
• Может комбинировать стили (например, симфония в стиле Баха с элементами джаза)
• Использует трансформерную архитектуру (аналогично GPT)

MuseNet особенно полезен для композиторов, продюсеров, так как позволяет экспериментировать с нестандартными музыкальными сочетаниями.

Google Magenta

Magenta — это исследовательский проект Google, направленный на создание инструментов ИИ для музыки и искусства. Он включает множество моделей, которые могут генерировать, анализировать.

• MusicVAE — обучает ИИ интерполировать и изменять музыкальные темы
• NSynth — синтезирует новые звуки, создавая уникальные тембры
• DrumRNN — генерирует ритмические рисунки для ударных

Magenta активно используется разработчиками для создания интерактивных музыкальных приложений.

AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)

AIVA — это нейросеть, специально разработанная для написания оригинальной мелодии. Она уже получила официальную регистрацию как композитор и используется для создания саундтреков.

• Создает музыку в стиле классических композиторов (Бетховен, Моцарт)
• Позволяет настраивать параметры композиции (настроение, темп, инструментальный состав)
• Генерирует партитуры, которые можно использовать в профессиональном музыкальном производстве

AIVA популярна среди кинематографистов, разработчиков игр или рекламных агентств.

Amper Music

Amper Music — один из самых удобных инструментов для быстрого создания музыки на основе ИИ. Он ориентирован на пользователей без глубоких знаний в композиции.

Функции Amper Music:

• Создание саундтреков за считанные минуты
• Выбор жанра, инструментов и темпа
• Гибкая настройка аранжировки

Этот инструмент широко используется в видеопродакшне и маркетинге, позволяя быстро генерировать фоновую музыку.

Другие разработки

• Jukebox (OpenAI) — нейросеть, создающая вокальную музыку в стиле известных исполнителей
• Endlesss — платформа для совместного создания мелодии с помощью ИИ
• Ecrett Music — генератор музыки для видео и игр с интуитивным интерфейсом

Как нейросеть сочиняет мелодии?

ИИ в музыке не просто случайным образом расставляет ноты — он анализирует музыкальные структуры и на их основе создает логичные и гармоничные мелодии.

Прежде чем создать мелодию, нейросеть анализирует музыкальные принципы:

• Ритм — последовательность длительностей нот или пауз
• Тональность — основная тональная сетка композиции
• Гармония — аккорды с их сочетаниями
• Мелодическая линия — главный мотив произведения

ИИ может «разобрать» тысячи музыкальных произведений, чтобы понять, какие закономерности встречаются в разных жанрах.

Для создания мелодии ИИ использует два основных типа нейросетей:

Рекуррентные нейросети (RNN, LSTM)

• Запоминают предыдущие ноты и предсказывают следующую
• Создают плавные, логичные мелодии
• Применяются для генерации нотных последовательностей

Трансформеры (Transformers, как в GPT-4)

• Анализируют большие массивы данных и создают сложные композиции
• Учитывают глобальные связи между нотами и аккордами
• Способны генерировать композиции на основе текста (например, «создай веселую джазовую мелодию»)

ИИ может адаптироваться под определенный стиль, анализируя музыку конкретных авторов. Например:

• Генерация симфонии в духе Бетховена
• Создание блюзовой импровизации в стиле Би Би Кинга
• Написание электронной музыки, похожей на треки Daft Punk

Процесс работы нейросети выглядит так:

1. Выбор референсов — загрузка примеров музыки определенного жанра или композитора
2. Извлечение характеристик — анализ ритма, аккордов, мелодии
3. Обучение модели — выявление закономерностей и повторяющихся элементов
4. Генерация новой композиции — создание оригинального произведения на основе обученных данных

ИИ-композиторы уже способны создавать качественные мелодии, но смогут ли они заменить живых музыкантов? 

Применение нейросети для музыки

ИИ-композиторы стали важным инструментом для индустрии развлечений. Разработчики игр, кинорежиссеры и маркетологи используют нейросети для создания уникальных музыкальных композиций.

• Игры: адаптивные саундтреки, которые изменяются в зависимости от действий игрока (например, напряженная музыка при сражении и спокойная — при исследовании мира).
• Кино и ТВ: автоматическая генерация фоновой музыки, которая соответствует настроению сцены.
• Реклама: персонализированные аудиотреки, которые подстраиваются под стиль бренда и целевую аудиторию.

Пример: нейросеть AIVA используется для написания оркестровых композиций, которые применяются в кино и трейлерах.

ИИ стал надежным помощником для композиторов, музыкантов и продюсеров, позволяя ускорять творческий процесс и экспериментировать с новыми звучаниями.

• Генерация мелодий: музыканты могут использовать нейросети для поиска идей, когда у них творческий кризис.
• Автоматическая аранжировка: ИИ помогает подобрать аккорды, ритмические рисунки и инструментальные партии.
• Интерактивный саунд-дизайн: программы, такие как Google Magenta, помогают создавать нестандартные звуки и текстуры.

Пример: Amper Music позволяет пользователям без музыкального образования быстро создать профессионально звучащий трек, изменяя темп, инструментальный состав и стиль.

Музыкальные стриминговые сервисы, такие как Spotify, Apple Music и YouTube Music, активно используют алгоритмы машинного обучения для персонализации контента.

• Рекомендации: ИИ анализирует предпочтения пользователей и предлагает музыку, которая им может понравиться.
• Генерация адаптивных плейлистов: плейлисты, подстраивающиеся под настроение и активность (например, музыка для тренировки, работы, сна).
• Реакция на окружающую среду: ИИ в умных колонках может подбирать музыку в зависимости от времени суток, погоды или биометрических данных пользователя.

Пример: Spotify’s Discover Weekly использует нейросетевые модели для создания персонализированных плейлистов, основываясь на поведении слушателей и их музыкальных вкусах.

ИИ уже стал важной частью музыкальной индустрии, облегчая работу композиторов, улучшая потребительский опыт и создавая новые возможности для творчества. 

Совместное творчество

ИИ не обязательно заменяет композиторов, а скорее становится инструментом для вдохновения и ускорения работы. В будущем музыканты смогут еще активнее использовать нейросети в процессе создания музыки.

• Гибридное сочинительство: ИИ предлагает идеи, музыкант дорабатывает и адаптирует их под свой стиль.
• Автоматизированные инструменты: помощники-композиторы, которые подсказывают гармонии, ритмы и мелодии.
• Интерактивные коллаборации: ИИ, способный «общаться» с музыкантом в режиме реального времени, реагируя на его игру.

Пример: Уже сейчас популярные артисты, такие как Тиэсто и Жан-Мишель Жарр, экспериментируют с ИИ для создания новых треков.

Одна из главных проблем ИИ-композиторов сегодня — отсутствие настоящих эмоций в музыке. Современные алгоритмы могут воссоздавать стили и структуры, но им сложно передавать глубину чувств.

Что может измениться в будущем?

• Развитие аффективного ИИ, который будет анализировать человеческие эмоции и создавать музыку, вызывающую определенные чувства.
• Улучшенные модели обучения, которые смогут подстраиваться под индивидуальный стиль музыканта.
• Создание ИИ-дирижеров и виртуальных музыкантов, которые смогут взаимодействовать с людьми в оркестре или группе.

Исследователи уже работают над алгоритмами, которые могут анализировать настроение человека и генерировать соответствующую музыку в реальном времени.

Смогут ли нейросети когда-нибудь написать произведение, сравнимое с «Лунной сонатой» Бетховена или «Bohemian Rhapsody» Queen?

Пока что ИИ создает музыку, основанную на уже известных данных, но не способен на подлинную оригинальность и вдохновение. Однако, с развитием технологий:

• ИИ сможет «придумывать» новые стили, комбинируя жанры неожиданными способами.
• Алгоритмы будут эволюционировать, обучаясь на миллионах композиций и анализируя, какие элементы делают музыку «гениальной».
• Возможно, появятся ИИ-композиторы, которые смогут участвовать в создании хитов наравне с людьми.

Пример: Нейросеть AIVA уже получила официальное признание как композитор, но пока ее музыка все же уступает произведениям людей.

Заключение

ИИ в музыке — это революция, которая меняет музыкальную индустрию. Искусственный интеллект уже способен писать композиции, помогать в аранжировке, создавать персонализированные плейлисты и даже вдохновлять музыкантов.

Может ли нейросеть заменить человека в создании музыки?

На данный момент — нет. Несмотря на прогресс, ИИ все еще не обладает креативностью, эмоциями, свойственными человеку. Однако в будущем он может стать полноправным участником музыкального процесса, работая в тандеме с композиторами или исполнителями.

А что думаете вы? Как вам мелодия, созданная ИИ? Может ли искусственный интеллект сочинять действительно великие произведения? Поделитесь своим мнением!