Написання музики за допомогою комп’ютерів завжди вважалося однією з найбільш складних технологічних завдань. Втім, команді розробників з Google нещодавно вдалося зробити прорив у цій сфері.
Трохи історії. Відразу після появи перших серійних ЕОМ вчені спробували писати з їх допомогою музику. Таким чином, в 1957 році на комп’ютері ILLIAC було створено перший музичний твір — сюїта ILLIAC. Правда, під час написання композиції електронній машині досить сильно «допомагав» американський композитор Леджарен Хіллер. У тому ж році сюїту виконав оркестр з професійних музикантів. Але потім ідея написання музики за допомогою комп’ютера була на довгий час забута.
Основна проблема полягає в тому, що алгоритмізація процесу створення музики є надзвичайно складною. Якщо мова йде про дійсно складну музичну композицію, то комп’ютер раніше діяв наступним чином: просто брав певні музичні шаблони як вихідні дані, а потім розвивав їх у майже рандомному порядку. Розробники, звичайно, застосовували певні обмеження стосовно «творчого процесу» комп’ютера, націлені на те, щоб у композиції не було відвертих дисонансів. Далі людина прослуховував отримані композиції і вибирав фрагменти, які дійсно цікаві й мелодійні.
Саме таким шляхом пішла американська зірка Тарін Саузерн. Як інструмент вона вибрала програму Amper, яка з допомогою внутрішніх алгоритмів здатна генерувати мелодії згідно заданого жанру і настрою. Звичайно той трек, який вона отримала, був досить «сирим», тим не менше, там були акорди, певна структура і мелодійність. Згодом на основі подібного машинного матеріалу народилася пісня Break Free, яка незабаром стала дуже популярною.
Взагалі, у сфері створення музики працювало багато стартапів. Наприклад, команда британського Jukedeck використовувала нейронні мережі для написання музики. Це один з найпопулярніших методів, який застосовують для написання музики комп’ютером.
У 2016 в Google заявили про запуск проекту Magenta, націленого на експерименти з штучним інтелектом креативних сферах. Особливу увагу команда приділяла творчості в сфері музики. Глава проекту Дуглас Ек (Douglas Eck) зазначив, що з допомогою Magenta в компанії хочуть дослідити розробку алгоритмів, пов’язаних із генеруванням продуктів образотворчого мистецтва і музики. У перспективі це дозволить створювати творчий контент силами ЕОМ.
Перша композиція, створена з допомогою Magenta — це варіації на пісню дитячої пісні «Twinkle Twinkle Little Star». Комп’ютер написав мелодію, яка спочатку містила всього кілька нот на електронному піаніно, але потім почала все більш цікавою і вишуканою.
Новий підхід до створення музики
Розробка компанії Google на базі штучного інтелекту (AI) для написання музики під назвою Music Transformer, звичайно, поки що не може зрівнятися з Моцартом або Листом, але останнім часом цей продукт досяг значного прогресу. Нещодавно в блозі і статті «Music Transformer» співробітники вищезгаданого проекту Project Magenta, який присвячений вивченню ролі машинного навчання в якості інструменту в творчому процесі, представили свою розробку Musical Transformer («Музичний трансформер»). Це модель на базі машинного навчання, яка здатна генерувати щодо гармонійні мелодії з чіткими рефренами.
«Модель Transformer, заснована на самоаналізі, досяг дивовижних результатів у багатьох завданнях по генерації музики, які вимагають злагодженості мелодії протягом довгого часу, — пишуть автори статті. — Це говорить про те, що самоаналіз непогано підходить для моделювання музики».
У чому складність?
Як пояснює команда, створення тривалих фрагментів музики з часу залишається важким завданням для штучного інтелекту через структурної складності; більшість пісень містять кілька мотивів, музичних фраз і повторів, і нейронні мережі не завжди здатні їх знайти і проаналізувати. І хоча попереднє рішення змогло виділити деякі музичні фрази, що повторювалися в творах, написаних людьми, ця технологія спиралася виключно на тайминговые сигнали, що робить її оптимальною для відстеження тим, які базуються на відносних відстанях і рекурентних інтервалах.
Новим досягненням команди став Music Transformer — заснована на самоаналізі нейронна мережа, яка створює експресивні твори безпосередньо, без попередньої шаблонної партитури. Використовуючи інноваційні технології генерування музику, Music Transformer здатний не тільки зосередитися на реляційних функції, але і «писати музику» поза навчальних зразків, які вводяться як вихідні дані. І оскільки це рішення споживає менше пам’яті, воно здатне генерувати більш довгі музичні послідовності.
Команда визнає, що Music Transformer поки що далеко не ідеальний, адже іноді він створює композиції з дуже великою кількістю повторів, великими паузами і дисгармонійними переходами. Втім, розробники сподіваються, що навіть такі результати зможуть знадобитися для музикантів, які потребують натхнення.
«Ця технологія відкриває можливість для користувача вказати свій власний шаблон і застосовувати модель як творчий інструмент для вивчення цілого ряду можливих продовжень», — зазначають розробники.
Код для навчання і генерування Transformer Music буде доступний вже в найближчому майбутньому, разом з попередньо підготовленими контрольними точками.