Collectez une playlist, trouvez un morceau coincé dans votre tête, écrivez une pièce: ce que l'intelligence artificielle peut faire avec la musique

Reconnaître les compositions

Un morceau cool peut être entendu n'importe où: dans un centre commercial, dans un café et même depuis la fenêtre d'une voiture à proximité, dans un embouteillage. Pour ne pas manquer la chanson inconnue que vous aimez, il suffit d'activer l'application de reconnaissance. Le nom de la composition et le nom de l'artiste qui s'y trouve sont donnés par l'intelligence artificielle en quelques secondes. Certes, derrière un résultat aussi rapide, il y a une préparation minutieuse: pour apprendre rapidement la mélodie, le programme doit d'abord s'en souvenir. Pour ce faire, des réseaux de neurones sont introduits dans une immense bibliothèque de pistes, puis des algorithmes convertissent le son en un spectrogramme et le décomposent en temps, fréquence et intensité.

Supposons qu'une personne entende une chanson à la radio et souhaite connaître le nom et l'artiste. Le programme de reconnaissance construit un spectrogramme du passage sonore et l'envoie à sa bibliothèque de pistes. Ensuite, il compare "l'image" de la mélodie souhaitée avec les spectrogrammes d'autres compositions et sélectionne la correspondance la plus précise. Dans le même temps, l'intelligence artificielle reconnaît la mélodie même en cas d'interférences graves, telles que le bruit de la route ou des réparations dans un appartement voisin.

Soit dit en passant, le réseau de neurones est capable non seulement d'identifier l'artiste et le nom du morceau coincé dans la tête, mais aussi de déterminer approximativement son genre. Pour ce faire, l'intelligence artificielle apprend à trouver des motifs dans différents styles musicaux. Ces caractéristiques spécifiques sont généralement inaccessibles à la vue et à l'ouïe humaines. Mais grâce au machine learning, il devient possible de calculer des genres musicaux à partir d'images de spectrogrammes.

Recommander des chansons

Il semble que trouver le "même" morceau qui convienne à votre humeur dans des milliards de chansons par vous-même soit presque aussi improbable que de tomber amoureux au premier regard. Mais grâce aux algorithmes de recommandation, les correspondances parfaites ne se produisent pas si souvent. Tout d'abord, l'intelligence artificielle recherche des personnes ayant des goûts similaires, puis des formules statistiques sont connectées: le nombre de goûts, de dégoûts, de lectures et de sauts d'une composition particulière.

Le contenu "froid", non vu dans les listes de lecture de l'auditeur de masse, se propage plus lentement. Mais grâce aux réseaux de neurones, les artistes inconnus et la musique de niche ont encore une petite chance de scintiller dans le flux de recommandations. Si nous simplifions toutes les nuances techniques, nous pouvons dire que dans de tels cas, l'intelligence artificielle découvre à quelle fréquence un utilisateur spécifique écoute des chansons avec des spectrogrammes similaires et l'invite périodiquement à se familiariser avec de nouveaux des pistes.

Les réseaux de neurones aident également à générer des sélections musicales pour le fitness, la marche ou le sommeil. Les éditeurs de contenu sélectionnent des pistes de référence pour les algorithmes et, sur la base de leurs spectrogrammes, l'intelligence artificielle élargit les recommandations thématiques.

générer de la musique

Auparavant, seuls les compositeurs pouvaient créer des mélodies. Maintenant c'est possible sans la participation de musiciens. En 2020, les Pays-Bas ont accueilli le premier concours Eurovision de la chanson pour les réseaux de neurones - le AI Song Contest. L'Australien a gagné collaboration l'intelligence artificielle avec des koalas, des martins-pêcheurs et des diables de Tasmanie. La chanson était dédiée aux incendies de forêt qui faisaient rage sur le continent. Les sons d'animaux ont été enregistrés dans de courts échantillons - des fragments de 1 à 2 secondes. L'algorithme les a combinés avec les succès de tous les précédents gagnants du véritable Eurovision, après quoi ils ont assemblé les échantillons dans leur propre mélodie.

Ce n'est pas le seul exemple d'une union créative réussie de programmeurs et de réseaux de neurones. En 2019, lors de la clôture du Festival international des arts d'hiver à Sotchi, l'Orchestre d'État a interprété une pièce de 8 minutes. Il a été écrit par le compositeur Kuzma Bodrov à partir de fragments séparés de mélodies générées par des réseaux de neurones. Aujourd'hui, la création musicale est le domaine le plus prometteur pour le développement de l'intelligence artificielle.

Soit dit en passant, les réseaux de neurones peuvent également écrire de la poésie pour des chansons. Jusqu'à présent, de tels morceaux semblent plutôt étranges, les auteurs-compositeurs ne devraient donc pas s'inquiéter du chômage. De plus, "l'esprit informatique" est dépourvu de sentiments. Il ne peut pas pénétrer dans le contexte émotionnel et transmettre les expériences qui ont forcé les auteurs des œuvres à créer.