Современные технологии радикально изменили музыку. Эта тема особенно актуальна в контексте стремительного развития искусственного интеллекта, который может изменить старые каноны процесса создания музыкального произведения. Программы и раньше значительно облегчали жизнь композитору, но теперь они не только упрощают процесс написания музыки, но и могут предлагать новые идеи или дорабатывать наброски. Однако, по моему мнению, ИИ может помочь скорее с рутинными задачами, но на данном этапе не заменит человеческие эмоции и интуицию, которые часто лежат в основе создаваемой музыки.

Одной из ключевых областей применения ИИ является генерация мелодий и гармоний. Современные алгоритмы, такие как рекуррентные нейронные сети и трансформеры, способны анализировать большие массивы музыкальных данных и создавать новые композиции, соответствующие заданным стилевым характеристикам (например, MuseNet, разработанная OpenAI). Большая перспектива использования ИИ лежит в области автоматизации процессов. В музыке это не стало исключением: ИИ активно применяется для автоматизации аранжировок и оркестровки. Например, AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) может создавать сложные аранжировки, учитывая гармоническую структуру и динамику произведения. Это особенно полезно для композиторов, работающих в жанрах, требующих многослойных аранжировок, таких как кинематографическая музыка или симфонический рок.

Еще одной важной областью является автоматизированный анализ и мастеринг треков. Инструменты вроде LANDR используют машинное обучение для анализа аудиодорожек и применения оптимальных настроек эквалайзера, компрессии и других эффектов. Это позволяет получать профессионально звучащие треки без необходимости глубоких знаний в области звуковой инженерии, что может быть полезно в некоторых случаях.

Уже сегодня существует большое количество ИИ-проектов в музыке. Amper Music, IBM Watson Beat и Magenta от Google открывают палитру совершенно новых возможностей в области творчества. ИИ находится в постоянном процессе обучения: часть базы мелодий берется из музыкальных архивов, другая часть постоянно дополняется на основе пользовательских данных, что позволяет создавать уникальные и персонализированные музыкальные произведения, повышая качество создаваемого материала с каждым разом.

Тем не менее, на данный момент для того чтобы максимально раскрыть потенциал ИИ, музыканты должны комбинировать его с традиционными методами. Например, можно использовать ИИ для генерации базовой мелодии, а затем дорабатывать её вручную, добавляя уникальные элементы и эмоциональную глубину, редактировать, исправляя очевидно механизированные места в композиции.

Важно также отметить, что освоение инструментов ИИ — это отдельный навык, который требует времени и усилий. Лучше всего выбрать одну платформу и начать с изучения основ её работы, прежде чем углубляться в несколько программ сразу. Экспериментируя с различными настройками в рамках одной платформы, будет легче анализировать и улучшать свои результаты. Многие платформы предлагают обучающие материалы и сообщества пользователей, что может существенно облегчить процесс обучения и обмена опытом.

Конечно, существует еще один важный момент, который нельзя не упомянуть: использование ИИ в музыке поднимает вопросы об авторском праве и творческой собственности. Хотя ИИ может значительно ускорить процесс создания музыки, конечный продукт должен сохранять уникальность и индивидуальность самого композитора — только в таком случае произведение может считаться написанным им. Этика использования ИИ подчеркивает ответственность за создание оригинального контента, а также уважение к труду других авторов.

Сегодня уже немало примеров успешного использования ИИ в музыке. Например, Ханс Циммер активно использует ИИ для создания саундтреков к фильмам. Он пользуется способностью ИИ быстро адаптировать музыку под визуальный ряд и оперативно вносить необходимые изменения. Проект Flow Machines в сотрудничестве с французским музыкантом Дидье Лебланом создал песни, в которых ИИ генерировал мелодии и гармонии, комбинируя их с творческими идеями музыканта. И, скорее всего, это только начальные шаги в интеграции ИИ в музыку.

В будущем можно ожидать появления более продвинутых моделей, способных понимать и воспроизводить сложные музыкальные структуры и эмоциональные нюансы, что сделает сотрудничество с ИИ более эффективным. Одной из перспективных областей является персонализация музыкальных произведений. С помощью ИИ алгоритмы смогут анализировать предпочтения конкретного пользователя и создавать индивидуализированные композиции, соответствующие его вкусам и настроению.

ИИ также может значительно повлиять на музыкальное образование. Интерактивные платформы, использующие ИИ, смогут адаптироваться под уровень знаний и потребности каждого ученика, предлагая персонализированные задания и обратную связь.

Мы стоим на грани нового этапа, когда технологии продолжают трансформировать музыкальную индустрию. Однако, как показывает мой опыт, важно не забывать, что сердце музыки — это индивидуальное самовыражение, которое технологии лишь помогают раскрыть. Новые технологии постепенно вливаются и преображают творчество, чтобы композитор мог создавать совершенно новые формы музыки и открывать для себя простор для экспериментов. Искусственный интеллект, безусловно, станет неотъемлемой частью музыкального процесса, и результаты такой интеграции мы увидим уже достаточно скоро.

Ресурсы:

1. MuseNet от OpenAI https://openai.com/research/musenet
2. Artificial Intelligence Virtual Artist  https://www.aiva.ai/
3. LANDR https://www.landr.com/
4. Amper Music https://www.ampermusic.com/
5. IBM Watson Beat https://www.ibm.com/cloud/watson-beat
6. Magenta от Google  https://magenta.tensorflow.org/
7. Ханс Циммер и ИИ-  статья на https://www.musicradar.com/
8. Flow Machines и Дидье Леблан https://www.flow-machines.com/
9. Google's DeepMind и музыка https://deepmind.google/
10. Music LM от Google Research https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples

Автор песен и композитор Немова Ксения

Изображения сгенерированы с помощью ИИ