Загрузка...Куплет припев бридж кода
Куплет припев бридж кода
- ГЛАВНАЯ
- ПЕСНИ «DABRO»
- СЛОВА ПЕСЕН
- DABRO REMIX
- МЕРЧ
- ВИДЕОБЛОГ
- Сэмплирование
Слова песни Dabro — Счастье
Счастье
Аккорды песни
Вступление, Куплет: Cm Ab | Eb B
Бридж: Ab | B | Ab | B
Припев: Eb B | Fm AbТекст песни
1.
Меня радуют этот день, радуют ночи.
Радует ветер, теплый и не очень.
Меня радует солнце, радует ливень.
Ты делаешь меня счастливым!Тебя заставят улыбнуться мои цветы,
Меня освежаешь ты, а не Ice Tea.
Запрос меняют деньги, тело турник.
Ничто не сможет изменить мой внутренний мир!Припев:
Я счастлив был тогда.
Я счастлив и сейчас.
Я счастлив как никогда.
Я счастлив так в первый раз.Это милей, чем котики, это дороже платины.
И я понял, что такое счастье.
Повсюду фотики, с вами «dabro» теперь.
И я понял, что такое счастье.Любимы родинки, она ведь муза мне.
И я понял, что такое счастье.
Имею родину, под названием музыка.2.
Ты будешь петь в караоке, как дети.
Немного фальши, а я типа не заметил.
Будут обиды, а после все повторяется —
«Провожающие, поезд отправляется».Мне нужно уезжать, ну что до встречи.
И тут какой-то тип, чуть тебя не покалечил.
И даже если он выше и у его шире плечи,
Ради тебя скажу ему: «Воу, воу, полегче!»Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение
Представляю вашему вниманию перевод статьи «Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение» о том, как искусственный интеллект применяется для создания музыки. Автор не использует нейронные сети для генерации музыки, а подходит к задаче, исходя из знания теории музыки, на основе мелодии и гармонии. Другой особенностью статьи является метод сравнения музыкальных произведений на основе матриц самоподобия. Такой подход, конечно, не является исчерпывающим, но он полезен как промежуточный шаг для генерации качественной музыки методами машинного обучения.
Использование искусственного интеллекта в творчестве сегодня стало встречаться все чаще и в развлекательных целях, и в коммерческих и уже перестало удивлять публику. С одной стороны — это инструменты смены стиля изображения типа Prizma. С другой — нейронная сеть, продукт работы которой был продан в виде картины на аукционе Christieʼs за 432,5 тысячи долларов. Нельзя не вспомнить нашего отечественного специалиста по генерации музыки с помощью машинного обучения Ивана Ямщикова, несколько лет назад представившего проект «Нейронная оборона» (подробнее можно прочитать здесь, а это интервью Ивана на Хабре). Другим хорошим примером использования нейронных сетей для генерации музыки может быть статья «Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейронную сеть писать музыку» эксперта Artezio.
Помимо понимания теории машинного обучения, использование искусственного интеллекта для решения творческих задач предполагает также наличие экспертизы в доменной области искусства. Это делает проект на стыке двух областей особенно многогранным и интересным, но и уязвимым для критики с двух сторон, т. к. проект может попасть под перекрестный огонь замечаний и от искусствоведов, и от data scientist-ов.
Расширяя свой кругозор в рамках темы использования искусственного интеллекта в музыке, я встретил статью «Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение», перевод которой хотел бы представить сообществу Хабра. Одним из достоинств этой статьи для меня стало то, что автор не использует нейронные сети как черный ящик, а подходит к задаче генерации музыки, исходя из знания теории музыки, на основе мелодии и гармонии. В представленной статье не используются ни рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM), ни генеративные состязательные сети (GAN), — все эти методы дают поразительные результаты (например, в статье «Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейронную сеть писать музыку»), и мы активно их используем в решении наших задач в компании CleverData. Автор сделал упор на модели на основе марковских цепей, дающих возможность работать с вероятностями перехода от текущего состояния музыкального произведения в последующее. В используемых автором методах есть дополнительное достоинство: автору не пришлось жертвовать интерпретируемостью результата в угоду использования модного и популярного алгоритма.
Другой особенностью статьи, привлекшей мое внимание, стал интересный метод сравнения музыкальных произведений на основе матриц самоподобия. Если структуру песни можно представить в виде матрицы самоподобия, то появляется еще одна количественная мера сравнения песен.
Краткое содержание: как я столкнулся с проблемой, используя глубокое обучение для создания музыки, и как я её решил, придумав собственное решение.
Задача: как я столкнулся с проблемами при использовании техник глубокого обучения для создания поп-музыки.
Решение: как я создал собственную машину для создания музыки, которая могла бы конкурировать с глубоким обучением, но на основе более простых решений.
Оценка: как я создал оценочную метрику, которая могла бы математически доказать, что моя музыка «больше похожа на поп», чем та, что создана при помощи глубокого обучения.
Обобщение: как я нашёл способ применять своё решение к проблемам, не связанным с созданием музыки.Вишенка на торте
Я создал простую вероятностную модель, генерирующую поп-музыку. Также, используя объективную метрику, я могу с уверенностью сказать, что музыка, созданная моей моделью, больше похожа на поп-музыку, чем та, что была создана с применением техник глубокого обучения. Как я это сделал? Частично, я достиг этого, сфокусировавшись на том, что для меня – суть поп-музыки: на статистической взаимосвязи между гармонией и мелодией.
Мелодия — это вокал, мотив. Гармония — это аккорды, последовательность аккордов. На рояле мелодия играется правой рукой, а гармония — левой.
Задача
Прежде чем углубиться в их отношения, позвольте мне сначала очертить проблему. Проект начался с моего желания попробовать создать музыку при помощи глубокого обучения – ИИ, как называют это непрофессионалы. Довольно быстро я пришёл к LSTM (долгая краткосрочная память, long short-term memory), одной из версий рекуррентной нейронной сети (RNN), очень популярной при генерировании текстов и создании музыки.
Но чем больше я вчитывался в предмет, тем больше я стал сомневаться в логике применения RNN и их вариаций для создания поп-музыки. Эта логика, казалось, основывалась на нескольких предположениях о внутренней структуре (поп) музыки, с которой я не мог полностью согласиться.
Одно конкретное предположение — это независимая связь между гармонией и мелодией (определение этих двух см. выше).
Например, рассмотрим публикацию Университета Торонто от 2017 года «Song from Pi: A Musically Plausible Network for Pop Music Generation» (Хан Чу и др.). В этой статье авторы явно «предполагают… аккорды не зависимы от мелодии» (курсив мой). Основываясь на этом предположении, авторы построили сложную многослойную RNN-модель. Для мелодии выделен отдельный слой, где создаются ноты (слой key, слой press), не зависимый от слоя аккордов (Chord Layer). Помимо независимости, эта конкретная модель предполагает, что гармония опирается на мелодию. Другими словами, гармония зависит от мелодии при генерации нот.
RNN-модель, предложенная Хан Чу. Каждый слой отвечает за отдельный аспект музыки.
Такой способ моделирования кажется мне очень странным, поскольку это совсем не похоже на то, как люди подходят к написанию поп-музыки. Будучи пианистом классической школы, я никогда не рассматривал сочинение мелодии без того, чтобы сначала обозначить гармонию. Гармония определяет и ограняет мелодию. Axis of Awesome в своём когда-то вирусном видео давно уже продемонстрировали правдивость этой идеи.
Это видео демонстрирует главное свойство западной поп-музыки: эта гармония, эти четыре аккорда сильно влияют на то, какой в итоге будет мелодия. Говоря языком Data Science, условная вероятность регулирует и определяет статистическую связь между гармонией и мелодией. Так происходит, потому что ноты мелодии, естественно, зависят от нот гармонии. Таким образом, можно утверждать, что ноты гармонии по своей сути указывают, какие мелодические ноты могут быть выбраны в конкретной песне.
Решение
Мне нравится находить оригинальные решения для сложных проблем. Поэтому я решил построить свою собственную модель, которая могла бы по-своему отражать богатую структуру музыкальных данных. Я начал с того, что сосредоточился на предопределенной вероятностной силе, регулирующей отношения между различными видами музыкальных нот. Например, выше я уже упоминал «вертикальные» отношения между гармонией и мелодией.
(Обработка) данных
В качестве данных я использовал 20 разнообразных западных поп-песен в midi формате (полный список песен можно найти здесь).
Используя библиотеку music21 python, я проанализировал midi-файлы при помощи цепи Маркова. Это позволило мне выделить статистические взаимоотношения между разными типами нот в моих входящих данных. В частности, я рассчитал вероятности перехода моих музыкальных нот. По сути, это означает, что наблюдая переход нот от одной к другой, мы можем вычислить вероятность того, что этот переход произойдет. (Более подробное объяснение ниже)
Midi: диджитал-версия песни
Сначала я извлек «вертикальные» вероятности перехода между нотами гармонии и нотами мелодии. Я также рассчитал все «горизонтальные» вероятности перехода между нотами мелодии в соответствии с набором данных. Я провел эту процедуру и для нот гармонии. Таблица ниже демонстрирует пример трех разных переходных матриц между различными типами нот в музыкальных данных.
Варианты перехода, варианты. Верхняя – между нотами гармонии и мелодии. Средняя – между нотами мелодии. Нижняя – между нотами гармонии.
Модель
Опираясь на эти три модели вероятностей, моя модель будет действовать следующим образом:
Теперь у вас есть части, каков следующий шаг?
После того, как у вас есть ингредиенты для популярной поп-песни, самое время придти в студию и записать ее.
Я должен подчеркнуть, что эти инструменты искусственного интеллекта предназначены для помощи по написанию песен, а не для написания песен на потоке.
Целевой рынок — это авторы песен, лишенные идей и нуждающиеся в творческой искре. ИИ может быть вашим Маккартни, но вам все равно придется произвести впечатление Леннона, чтобы создать достойную поп-песню.
