成功した歌の書かれたテキストから理想的なメロディーを導き出す人工知能？ それは空想科学小説のように聞こえますが、それは現実であり、いつの日かそれは日常的なことでした。
Arxiv.org で公開された「」というタイトルの論文があります。歌詞からメロディを生成するための条件付きLSTM-GAN"。 この論文では、東京の国立計算機科学研究所の研究者が、歌詞を音楽に設定できる機械学習システムである AI について説明しています。 すみません、「歌詞通り」にメロディーを生成できます。 私は、音節、音符、人間の耳の間の正しい関係を考慮に入れた音楽について話します。 一貫した音楽、歌。
「歌詞からメロディーを生成することは、常に挑戦でした。 音楽と AI の両方の分野で、美しい言葉と音で強化する正しい方法との密接な関係を発見することを目的としているため、" 著者の一人を書いています。 「正確なデータベースとデータ分析システムの開発により、AI で曲を音楽に設定する機能が徐々に具体化されてきました。」
完璧な歌の肖像
論文でも読んだように、音にはトーンとデュレーションという XNUMX つの主要な属性があります。 トーンは、高周波数または低周波数スケールで音楽を編成するサウンドのプロパティです。 持続時間は、音の表現の長さを表します。 最も美しい曲は、明らかに、それぞれの特徴の間で完璧な錬金術を生み出すものです。 テキストを構成する音節と適切な音楽量。
パートナーシップを損なうAIがあったとしても、日の目を見ることはなかった最も美しいカップルであるMogolとBattistiを考えてみてください。
「冒険」のような曲は、覚えている人にとっては、最初から勝者として始まります。 その「It will not be / An Adventure」は、言葉の響きと文字通りの意味が示唆するムードを完璧にカットしたノートで並外れて進みます。
今日、コンピュータはそれを行うことができます
研究者によって開発された AI は、古典的な「敵対的生成ネットワーク」、または GAN (これが何を意味するのかわからない人のために、ここは非常に役立つ記事です) は、コンピューターによって生成された「フェイク ソング」を認識するようにシステムをトレーニングします。 システムの一部がそれらを認識することを学習すると、システムの別の部分が歌詞を音楽に設定することを学習し、ますます洗練され本物に近い「偽物」を生成します。
研究者は 25.000 の音楽から始めて、そこからすべての音楽と、音節と音の間の結合の 20.000 の「典型的な」シーケンスを引き出しました。
わかりにくい？ AI が「作曲」した音楽の例を聞いてください。
そして、ここに別のものがあります：
XNUMX 番目のテスト段階では、人間が関与し、これらの作品に関する味の程度に関係していました。 その結果、AI は「立派な」曲を作成しただけでなく (これらはこれら XNUMX つの例ではないと思います)、人間のミュージシャンと同質であることが示されました。 「天然」と「人工」の作品のブラインド評価は、多かれ少なかれ同様の承認を示しました.
「この人工知能の開発には、人間の音楽的創造性を完全に模倣することと、それがどのように機能するかを理解することの XNUMX つの目的があります。」 研究者たちは言う。
未来
このようなAIの応用を想像するだけでわくわくします。 現代の音楽作品のオートチューンの影響にすでにしぶしぶ苦しんでいるので、試してみます。 XNUMX 枚の紙にナンセンスを XNUMX つ書き、ボタンを押すと音楽が自動的に音楽に設定され、最後にマイクで耳障りになり、別のキーを押して声を調整することを想像してみてください。 事実上芸術の死。
それでも動く。 25月、カナダのスタートアップLandrは、 独自のアルゴリズム 音楽スタイルを分析して、ミュージシャンに提供される自動設定を取得します。 OpenAI（Elon Musk）とGoogleは、最初から音楽を開発するアルゴリズムをすでにテストしています。 ソニーは取り組んでいます AIドラマー バンドにふさわしい伴奏ができる人。
