Генеративно-состязательные сети в музыке: создание новых музыкальных жанров

Генеративно-состязательные сети в музыке: создание новых музыкальных жанров

Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network, GAN) – это архитектура машинного обучения, состоящая из двух нейронных сетей, конкурирующих друг с другом в рамках игровой теоретической модели. Генератор создает новые данные (в данном случае, музыкальные последовательности или спектрограммы), а дискриминатор оценивает их, пытаясь отличить сгенерированные образцы от реальных. В контексте музыки эта технология перестала быть инструментом простого подражания существующим стилям и вступила в фазу синтеза принципиально новых звуковых ландшафтов и гибридных жанров.

Архитектурные подходы к генерации музыки с помощью GAN

Генерация музыки представляет собой сложную задачу из-за ее многомерной природы: временная структура, гармония, мелодия, тембр и ритм должны быть согласованы. Основные архитектурные подходы можно разделить по типу входных и выходных данных.

• GAN на основе спектрограмм (WaveGAN, SpecGAN): Генератор создает изображения спектрограмм (визуальное представление звука), которые затем преобразуются в аудиосигнал с помощью алгоритма обратного преобразования Фурье или фазовой реконструкции. Это позволяет работать непосредственно со звуковой текстурой и тембром.
• GAN на основе нотных представлений (MuseGAN, MIDI-GAN): Музыка представляется в виде структурированных данных, таких как пиано-ролл (piano-roll) – многодорожковая матрица, где оси – это время и высота тона. Это позволяет контролировать гармонию и полифонию, но ограничивает работу с тембром.
• Гибридные и последовательные модели (SeqGAN, GANSynth): Комбинируют подходы, используя рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансформеры внутри генератора для создания последовательностей, либо применяя GAN к результатам работы других моделей.

Процесс создания новых музыкальных жанров

Создание нового жанра с помощью GAN – не случайный процесс, а целенаправленное исследование латентного пространства. Латентное пространство – это многомерное пространство, каждая точка которого соответствует определенной сгенерированной музыке. Путешествуя по этому пространству и комбинируя признаки разных жанров, можно получить гибриды.

Процесс включает несколько этапов:

1. Подготовка датасетов: Создание или использование размеченных наборов данных, представляющих различные жанры (например, классика, джаз, техно, фолк).
2. Обучение модели: Обучение GAN на смешанном датасете или на нескольких жанрах одновременно. Ключевым моментом является использование методов условной генерации (cGAN), где на вход генератора и дискриминатора подается метка жанра.
3. Интерполяция в латентном пространстве: Выбор двух или более точек в латентном пространстве, соответствующих разным жанрам, и плавный переход между ними. Это приводит к созданию треков, которые постепенно трансформируют характеристики одного жанра в другой.
4. Векторная арифметика: Операции с векторами в латентном пространстве по аналогии с word2vec. Например, формула: [Вектор «Техно»] — [Вектор «Монотонность»] + [Вектор «Джазовая гармония»] может дать на выходе техно-трек с усложненной джазовой гармонической прогрессией.
5. Отбор и постобработка: Генерация большого количества семплов, их оценка (как алгоритмическая, так и человеческая) и финальная аранжировка с использованием цифровых аудио рабочих станций.

Технические и творческие вызовы

Несмотря на потенциал, процесс сопряжен с существенными трудностями.

• Долговременная структура и когерентность: Большинство GAN генерируют короткие фрагменты (несколько секунд). Создание полноценной композиции с вступлением, развитием и кульминацией требует иерархических или комбинированных архитектур.
• Качество аудио: Генерация сырого аудио (waveform) в высоком разрешении требует огромных вычислительных ресурсов. Методы на основе спектрограмм часто страдают от артефактов.
• Оценка результатов: Нет объективных метрик для оценки музыкальной креативности и приятности. Используются метрики типа Fréchet Audio Distance (FAD), но финальное решение остается за человеком.
• Этика и авторское право: Вопросы о том, кто является автором гибридного жанра, созданного ИИ, и как учитывать влияние тренировочных данных, защищенных авторским правом.

Примеры гибридных жанров, созданных с помощью GAN

В таблице приведены гибридные жанры, которые могут быть получены путем интерполяции или векторных операций в латентном пространстве GAN.

Базовый жанр A	Базовый жанр B	Потенциальный гибридный жанр	Характеристики
Классическая музыка (Барокко)	Электронная музыка (IDM)	Алгоритмическое барокко	Сложная контрапунктическая полифония, исполненная синтетическими тембрами с нерегулярными ритмическими паттернами.
Джаз	Метал	Джаз-метал (нейросетевой)	Расширенные джазовые аккорды и импровизационные соло, наложенные на агрессивные дисторшированные гитары и бласт-биты, сгенерированные ИИ.
Фолк	Эмбиент	Эко-эмбиент фолк	Акустические тембры, медленные, зацикленные фольклорные мелодии, погруженные в пространственные, текстурированные эмбиент-ландшафты.
Хип-хоп (бит)	Симфоническая музыка	Оркестровый хип-хоп	Брейкбит-ритмы, сэмплированные и синтезированные, в сочетании с полным симфоническим оркестром, где партии инструментов сгенерированы нейросетью.

Будущее развитие и интеграция

Будущее GAN в музыке лежит в области их интеграции с другими моделями ИИ и создания интерактивных инструментов для музыкантов. Ожидается развитие:

• Интерактивных GAN-инструментов: Программы, где музыкант в реальном времени задает направление в латентном пространстве с помощью миди-контроллера, а ИИ генерирует вариации и аккомпанемент.
• Мультимодальных моделей: Системы, связывающие музыку, текст (описание жанра) и визуальный ряд (обложка, клип), что позволит генерировать целостные художественные продукты.
• Улучшение контроля и интерпретируемости: Развитие методов, позволяющих точно контролировать отдельные атрибуты музыки (темп, тональность, настроение) без потери общего качества.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Может ли GAN создать музыку, которая будет по-настоящему популярна среди людей?

GAN может генерировать музыку, которая будет соответствовать статистическим закономерностям популярных жанров. Однако для создания хитов необходимы культурный контекст, эмоциональная глубина и социальное взаимодействие, которые пока находятся за пределами возможностей текущих моделей. ИИ может стать мощным инструментом-соавтором, но финальное решение о популярности принимает аудитория.

Кто является автором музыки, созданной GAN: программист, пользователь или сама сеть?

С правовой и этической точек зрения авторство остается сложным вопросом. Как правило, автором считается человек или группа людей, которые инициировали и контролировали творческий процесс: разработали архитектуру модели, подготовили датасет, задали параметры генерации и осуществили финальный отбор и редактирование материала. Сама нейронная сеть рассматривается как инструмент.

Чем GAN для музыки принципиально отличается от обычного семплинга или сведения треков?

Семплинг и сведение работают с существующими звуковыми фрагментами. GAN не просто комбинирует готовые куски, а синтезирует принципиально новый аудиосигнал или музыкальную структуру на уровне отдельных отсчетов или нот, обучаясь глубинным закономерностям исходных данных. Это позволяет создавать не только миксы, но и совершенно новые тембры и переходные формы между жанрами.

Каковы минимальные требования к вычислительным ресурсам для обучения музыкальной GAN?

Обучение современных музыкальных GAN, особенно на основе сырого аудио, требует значительных ресурсов. Рекомендуется использование GPU с объемом памяти не менее 8 ГБ (лучше 11-24 ГБ). Обучение на датасете в несколько десятков часов аудио может занять от нескольких дней до недель на мощном оборудовании. Для работы с MIDI-представлениями требования могут быть ниже.

Можно ли с помощью GAN создать музыку в стиле несуществующего жанра, описанного только словами?

Прямая генерация по текстовому описанию («создай музыку в стиле космического регги 23 века») – задача для мультимодальных моделей, сочетающих, например, GAN и большие языковые модели (LLM). В чистом виде GAN не понимает текстовые описания. Однако, если натренировать модель на датасете, помеченном определенными дескрипторами (например, «мрачный», «быстрый», «минорный»), можно генерировать музыку, соответствующую этим признакам, и комбинировать их.