Музыкальный мир без созданных человеком произведений может вызывать тревожные ощущения. По мере развития искусственного интеллекта (ИИ) людей в разных сферах все больше настораживает внедрение машин в производственные процессы. Но, когда речь идет сугубо о технических рутинных функциях, это совсем другой уровень проблематики по сравнению с творческой деятельностью.
При этом музыканты и сами начинают использовать нейросети для "коррекции" своих произведений. Иногда только таким способом можно решить творческую задачу в современной музыке. Какие именно возможности такого обогащения музыкального искусства предлагает ИИ?
1. Создание композиций
Достаточно простых подсказок, чтобы нейросеть смогла сгенерировать определенное произведение.
Огромные базы с музыкальными композициями становятся отличной платформой для машинного обучения ИИ. Изучаются музыкальные структуры, мелодии, гармонии, ритмы, тембры, динамика, тембры и формы. Эти знания в комплексе позволяют создавать оригинальные произведения, но в определенном стилистическом ключе.
И поскольку обучение предполагает использование существующей музыки, то и результат сложно назвать полностью уникальным. Существующая практика генерации искусственной музыки уже создала проблему схожести публично распространяемых композиций с ранее созданными авторскими треками.
2. Мастеринг и сведение
Более узконаправленный подход к использованию ИИ в музыке, который предполагает создание необходимых балансов звучания. Мастеринг и сведение - это в некотором роде технические задачи, успешность решения которых в немалой степени зависит от опыта звукоинженера. И нейросети могут стать хорошими помощниками в этом деле.
Причем за последние 10 лет уже появилось немало приложений для мастеринга и сведения. Имея определенный запас знаний, такие системы могут сами анализировать треки, очищать их от шума и балансировать уровни звуков.
Такие инструменты оптимизируют производственный процесс создания музыки на отдельных этапах, позволяя авторам больше внимания уделять творческим аспектам.
При этом есть музыкальные специализации, прямо связанные с мастерингом и сведением. Поэтому можно сказать, что ИИ создает конкуренцию с профессионалами в этой области.
3. Инструментальное и вокальное исполнение
С помощью алгоритмов ИИ можно точечно воссоздавать звучание определенных инструментов и даже голосов. Уже есть успешные примеры генерации духовых музыкальных инструментов для треков и синтеза человеческого голоса.
К примеру, в июне 2023 года Пол Маккартни объявил, что его команда звукорежиссеров использовала машинное обучение для генерации "потерянного" вокального трека Джона Леннона.
Замена голоса на исполнение ИИ может преследовать разные цели, но эта практика рождает множество вопросов относительно авторского права. И это не говоря о расширении возможностей заимствования, когда и технически сложно будет развести оригинал и имитацию.
Заключение
Открывающиеся возможности использования систем ИИ в музыкальной индустрии пока не имеют четкого регулирования, но практика их применения расширяется и все больше впечатляет качеством готовой продукции.
Но если отойти от сугубо правовой стороны проблемы, то насколько потребитель готов к такой замене произведений, созданных людьми, на компьютерные аналоги? С одной стороны, далеко не все рады такой перспективе, и машины вызывают определенные страхи. Но с другой - есть немало и тех, кто с воодушевлением наблюдает за процессом развития нейросетей и растущим качеством генерируемых ими произведений. Об этом говорит и популярность композиций, которые выкладываются на музыкальных сервисах как созданные ИИ.
