Сотрудники Университета Ватерлоо, Канада, разработали систему для создания текстов песен, которые соответствуют стилю определенных музыкальных исполнителей. По их словам, она призвана не заменить артистов, а, наоборот, помочь им.
Подход ученых, изложенный в статье, которая опубликована на arXiv.org, использует вариационный автокодировщик (variational autoencoder, VAE) с вложениями артистов и классификатор CNN, обученный имитировать стиль артистов по MEL-спектрограммам их музыкальных клипов.
«Мотивация для этого проекта зарождалась из личных интересов. Музыка – моя страсть, и мне было любопытно, может ли машина генерировать строки, которые бы звучали как тексты моих любимых музыкальных исполнителей. Работая над моделями генерации текста, мы с коллегами обнаружили, что нейронные сети могут генерировать некоторые весьма впечатляющие строчки. Следующим естественным шагом для нас стала попытка выяснить, может ли машина изучить «сущность» лирического стиля конкретного музыкального исполнителя, включая выбор слов, темы и структуры предложений, для создания новых текстов, которые звучат так же, как если бы их написал сам артист», – рассказывает ведущий автор исследования Ольга Вечтомова.
Система, разработанная исследователями, основана на модели нейронной сети, которая известна как вариационный автокодировщик, способная к самообучению путем восстановления оригинальных строк текста. Чтобы сгенерировать строчки в стиле конкретного исполнителя, ученые предоставили нейросети для изучения большой каталог текстов артистов, выраженный через действительные числа. Затем исследователи интегрировали тексты исполнителей, чтобы система смогла разобрать особый стиль каждого творца. Цель ученых заключалась в том, чтобы сгенерированные произведения отличались не только в лирическом, но и музыкальном стиле.
Ранее мы сообщали, что представили SD-карту объемом в один терабайт.
