Вы когда-нибудь задумывались, как роботы могут научиться писать музыку? Вот представьте, сидит такой AI (да-да, искусственный интеллект) и думает: «А что если я сделаю трек лучше, чем человек?». Это, конечно, шутка, но, если серьёзно, нейросети действительно научились прокачивать музыку до такого уровня, что даже профессиональные музыканты иногда удивляются.
В этой статье мы простым языком разберем, как именно нейросети помогают музыке стать лучше и почему AI – это не только про роботов, но и про отличные треки.
Что такое нейросети и как они работают в музыке
Итак, начнём с азов. Нейросеть – это такая штука, которая работает примерно как наш мозг (но, конечно, пока менее креативно). Она обучается на огромных массивах данных и потом применяет свои навыки для выполнения определённых задач. В нашем случае – это задачи, связанные с музыкой.
Представьте себе кучу музыкальных файлов, в которых нейросеть разбирается как в шоколадных конфетах. Она «слушает» тысячи треков, изучает их структуру, ритмы, частоты, а затем начинает понимать, как сделать звук лучше, а музыку — качественнее. Вот так AI становится маленьким музыкальным продюсером.
Примеры использования нейросетей в музыкальной индустрии
Теперь давайте рассмотрим, как это всё выглядит в деле. Нейросети в музыке применяются уже довольно активно, и вот несколько примеров:
Улучшение качества звука. Представьте, что вы записали трек, но в нём много шумов и скрипов. Тут на помощь приходит нейросеть, которая умеет распознавать лишние звуки и удалять их, как ластик на карандаше.
Создание музыки. Нейросети умеют не только исправлять уже готовые треки, но и создавать новые. Конечно, пока они не могут заменить Моцарта (да и зачем?), но они уже могут предложить очень неплохие идеи для мелодий.
Автоматизация в музыкальном продакшене. Нейросети могут автоматически смешивать треки, подбирать оптимальные настройки для стереозвука, а также создавать эффекты, которые раньше делались вручную.
Какие задачи решают нейросети в музыке
Теперь давайте разберемся, что конкретно могут нейросети делать для музыки:
Шумоподавление. Прощай, треск и гудение на заднем плане! Нейросеть способна распознать шумы и удалить их, делая звук чистым, как хрустальный бокал.
Мастеринг. Это процесс, когда музыка приводится к идеальному звучанию. Нейросети могут автоматически настроить баланс между частотами и сделать так, чтобы трек звучал профессионально.
Создание мелодий. Профессиональные музыканты могут использовать нейросети, чтобы генерировать новые музыкальные идеи. Представьте, что у вас творческий кризис – AI подкинет вам несколько крутых мелодий для вдохновения.
Преимущества использования нейросетей для музыкантов и продюсеров
Почему все вдруг начали так активно использовать нейросети в музыке? Всё просто:
Быстрота. То, что раньше делали несколько часов, нейросеть делает за считанные минуты. Настроить звук, свести трек, удалить шумы – всё это становится гораздо быстрее.
Качество. Нейросети обучены на огромном количестве примеров и могут достичь уровня, который раньше был доступен только профессиональным студиям.
Эксперименты. С нейросетями легко играть – они могут предложить новые звуки, необычные эффекты и даже помочь создать что-то совершенно уникальное.
Как нейросети меняют подход к музыкальному производству
Раньше, чтобы записать качественный трек, нужно было арендовать студию, приглашать профессиональных звукорежиссеров и тратить кучу времени. Теперь же можно взять ноутбук, запустить программу с нейросетью, и она поможет вам сделать практически всё.
Давайте сравним и представим это (для удобства) в формате таблицы, где покажем, как изменился процесс создания музыки до и после появления нейросетей, а также приведем примеры и ссылки нейросетей, с помощью которых мы можем решить эти задачи.
Примеры нейросетей:
Amper Music – генерация музыки на основе жанра, настроения или длины трека.
AIVA – создание оркестровой музыки для фильмов, игр и других проектов.
LANDR – автоматизированное сведение и мастеринг треков на основе искусственного интеллекта.
Riffusion – генерация музыки в реальном времени с использованием текстовых запросов.
Mubert - ИИ создает музыку по тексту и референсам: можно вставить ссылки на видео из YouTube. А также позволяет выбрать жанр и настроить микширование.
Loudly - Сервис генерации, в котором можно наложить эффекты, смешать треки или создать мелодию с нуля. Среди важных ограничений — можно сгенерировать трек длительностью до 30 секунд. А смешать можно только 2 трека. На платной подписке можно генерировать треки длительностью до 7 минут.
«Маэстро» от Сбера - ИИ-генератор музыки, который помогает создавать треки прямо в приложении «Сбербанк Онлайн». У сервиса удобный интерфейс, а музыку можно генерировать за 5 минут.
AI становится новым инструментом, который облегчает жизнь музыкантам и продюсерам. Не нужно быть гением звука, чтобы сделать крутой трек – нейросеть подскажет, что добавить, что убрать и как это всё красиво оформить.
Недостатки и ограничения нейросетей в музыке
Но не всё так идеально. Как и у любого инструмента, у нейросетей есть свои минусы:
Отсутствие души. Нейросети работают по алгоритмам, и пока они не умеют добавлять в музыку тот самый человеческий «вайб». Искусственный интеллект может сделать звук идеальным, но творческую искру всё равно должен привносить человек.
Ошибки в сложных задачах. Нейросеть может ошибиться, особенно если задача слишком сложная. Например, она может неправильно распознать тонкости музыкальной композиции и сделать что-то не так, как ожидалось.
Будущее нейросетей в музыкальной индустрии
Куда всё это движется? С каждым годом нейросети становятся всё умнее и эффективнее. Возможно, в ближайшем будущем нейросети смогут не только помогать музыкантам, но и создавать настоящие хиты наравне с людьми.
Но не стоит волноваться – AI не заменит человека. Искусственный интеллект будет скорее инструментом, помощником, который упростит работу и откроет новые горизонты в творчестве.
Откройте для себя новые возможности с помощью ИИ
Расширяйте свои знания, узнайте, как использовать ИИ и для повседневных задач.
Прямо сейчас попробуйте 113 задач, которые за вас решат нейросети: 64 рабочие задачи и 49 бытовых задач с перечислением конкретных нейросетей под каждую задачу и примерами решений некоторых задач.