एक प्लेलिस्ट इकट्ठा करें, अपने दिमाग में फंसे ट्रैक को ढूंढें, एक नाटक लिखें: संगीत के साथ कृत्रिम बुद्धि क्या कर सकती है

रचनाओं को पहचानें

एक शांत ट्रैक कहीं भी सुना जा सकता है: एक शॉपिंग सेंटर में, एक कैफे में, और यहां तक ​​​​कि पास की कार की खिड़की से, ट्रैफिक जाम में खड़े होने पर भी। अपने पसंदीदा अपरिचित गीत को याद न करने के लिए, यह मान्यता एप्लिकेशन को चालू करने के लिए पर्याप्त है। रचना का नाम और उनमें कलाकार का नाम कृत्रिम बुद्धि द्वारा सेकंडों में दिया जाता है। सच है, इस तरह के तेजी से परिणाम के पीछे पूरी तरह से तैयारी है: संगीत को जल्दी से सीखने के लिए, कार्यक्रम को पहले इसे याद रखना होगा। ऐसा करने के लिए, तंत्रिका नेटवर्क को पटरियों के एक विशाल पुस्तकालय में पेश किया जाता है, और फिर एल्गोरिदम ध्वनि को एक स्पेक्ट्रोग्राम में परिवर्तित करते हैं और इसे समय, आवृत्ति और तीव्रता में विघटित करते हैं।

मान लीजिए कोई व्यक्ति रेडियो पर कोई गाना सुनता है और उसका नाम और कलाकार जानना चाहता है। मान्यता कार्यक्रम साउंडिंग पैसेज का एक स्पेक्ट्रोग्राम बनाता है और इसे अपने ट्रैक्स लाइब्रेरी में भेजता है। फिर यह अन्य रचनाओं के स्पेक्ट्रोग्राम के साथ वांछित राग के "चित्र" की तुलना करता है और सबसे सटीक मिलान का चयन करता है। साथ ही, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस गंभीर हस्तक्षेप के माध्यम से भी राग को पहचानता है, जैसे कि सड़क का शोर या पड़ोसी के अपार्टमेंट में मरम्मत।

वैसे, तंत्रिका नेटवर्क न केवल कलाकार और सिर में फंसे ट्रैक के नाम की पहचान करने में सक्षम है, बल्कि इसकी शैली को भी मोटे तौर पर निर्धारित करता है। ऐसा करने के लिए, कृत्रिम बुद्धि को विभिन्न संगीत शैलियों में पैटर्न खोजने के लिए सिखाया जाता है। ऐसी विशिष्ट विशेषताएं आमतौर पर मानव दृष्टि और श्रवण के लिए दुर्गम होती हैं। लेकिन मशीन लर्निंग के लिए धन्यवाद, स्पेक्ट्रोग्राम छवियों से संगीत शैलियों की गणना करना संभव हो जाता है।

गाने की सिफारिश करें

ऐसा लगता है कि अरबों गानों में अपने मूड के अनुरूप "वही" ट्रैक ढूंढना लगभग उतना ही असंभव है जितना पहली नजर में प्यार हो जाना। लेकिन अनुशंसा एल्गोरिदम के लिए धन्यवाद, सही मिलान अक्सर नहीं होते हैं। सबसे पहले, कृत्रिम बुद्धिमत्ता समान स्वाद वाले लोगों की तलाश करती है, और फिर सांख्यिकीय सूत्र जुड़े होते हैं: किसी विशेष रचना की पसंद, नापसंद, नाटक और स्किप की संख्या।

"ठंड" सामग्री, जो बड़े पैमाने पर श्रोता की प्लेलिस्ट में नहीं देखी जाती है, अधिक धीरे-धीरे फैलती है। लेकिन तंत्रिका नेटवर्क के लिए धन्यवाद, अज्ञात कलाकारों और आला संगीत के पास अभी भी सिफारिशों की धारा में झिलमिलाहट करने का एक छोटा सा मौका है। यदि हम सभी तकनीकी बारीकियों को सरल कर दें, तो हम कह सकते हैं कि ऐसे मामलों में, कृत्रिम बुद्धि कितनी बार पता लगाती है एक विशिष्ट उपयोगकर्ता समान स्पेक्ट्रोग्राम वाले गाने सुनता है, और समय-समय पर उसे नए लोगों से परिचित होने के लिए आमंत्रित करता है ट्रैक।

तंत्रिका नेटवर्क फिटनेस, चलने या सोने के लिए संगीत चयन उत्पन्न करने में भी मदद करते हैं। सामग्री संपादक एल्गोरिदम के लिए संदर्भ ट्रैक चुनते हैं, और उनके स्पेक्ट्रोग्राम के आधार पर, कृत्रिम बुद्धि विषयगत अनुशंसाओं का विस्तार करती है।

संगीत उत्पन्न करें

पहले, केवल संगीतकार ही धुन बना सकते थे। अब यह संगीतकारों की भागीदारी के बिना संभव है। 2020 में, नीदरलैंड ने तंत्रिका नेटवर्क के लिए पहली यूरोविज़न सांग प्रतियोगिता - एआई सांग प्रतियोगिता की मेजबानी की। ऑस्ट्रेलियाई जीता सहयोग कोआला, किंगफिशर और तस्मानियाई डैविल के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता। यह गीत महाद्वीप पर फैली जंगल की आग को समर्पित था। जानवरों की आवाज़ छोटे नमूनों में दर्ज की गई - 1-2 सेकंड लंबे टुकड़े। एल्गोरिथम ने उन्हें वास्तविक यूरोविज़न के सभी पिछले विजेताओं के हिट के साथ जोड़ दिया, जिसके बाद उन्होंने नमूनों को अपने राग में इकट्ठा किया।

यह प्रोग्रामर और तंत्रिका नेटवर्क के सफल रचनात्मक संघ का एकमात्र उदाहरण नहीं है। 2019 में, सोची में शीतकालीन अंतर्राष्ट्रीय कला महोत्सव के समापन पर, स्टेट ऑर्केस्ट्रा ने 8 मिनट के एक टुकड़े का प्रदर्शन किया। यह संगीतकार कुज़्मा बोड्रोव द्वारा तंत्रिका नेटवर्क द्वारा उत्पन्न धुनों के अलग-अलग टुकड़ों से लिखा गया था। आज, कृत्रिम बुद्धि के विकास के लिए संगीत का निर्माण सबसे आशाजनक क्षेत्र है।

वैसे, तंत्रिका नेटवर्क गाने के लिए कविता भी लिख सकते हैं। अभी तक ऐसे गाने सुनने में अजीब लगते हैं, इसलिए गीतकारों को बेरोजगारी की चिंता नहीं करनी चाहिए। इसके अलावा, "कंप्यूटर दिमाग" भावनाओं से रहित है। वह भावनात्मक संदर्भ में प्रवेश नहीं कर सकता है और उन अनुभवों को व्यक्त नहीं कर सकता है जो काम के लेखकों को बनाने के लिए मजबूर करते हैं।