Maszyna do głębokiego uczenia się słucha Bacha, a następnie pisze własną muzykę w tym samym stylu

Johann Sebastian Bach jest powszechnie uważany za jednego z wielkich kompozytorów muzyki barokowej. Bach mieszkał i pracował w Niemczech w XVIII wieku i jest szanowany za piękno swoich kompozycji oraz techniczne mistrzostwo harmonii i kontrapunktu.

Jedną z form muzyki, w której Bach wyróżniał się, był rodzaj polifonicznego hymnu znanego jako kantata chorałowa. Oparte są na tekstach luterańskich i śpiewane są na cztery głosy. Kompozytor zaczyna od znanej melodii śpiewanej przez sopran, a następnie komponuje trzy harmonie śpiewane przez głosy altowy, tenorowy i basowy. Bach napisał ponad 300 krótkich kompozycji chorałowych.

Kompozycje te przyciągnęły informatyków, ponieważ proces ich wytwarzania jest stopniowy i algorytmiczny. Ale robienie tego dobrze jest również trudne ze względu na delikatną grę harmonii i melodii. Rodzi to ciekawe pytanie: czy maszyna mogłaby stworzyć chorały w tym samym stylu Bacha?

Dziś odpowiedź otrzymujemy dzięki pracy Gaetana Hadjeresa i Francois Pachet w Sony Computer Science Laboratories w Paryżu. Ci goście rozwinęli sieć neuronową, która nauczyła się tworzyć kantaty chóralne w stylu Bacha. Nazywają swoją maszynę DeepBach (patrz także AI Songsmith Cranks Out zaskakująco chwytliwe melodie ).

Po przeszkoleniu Jana Sebastiana Bacha w zakresie harmonizacji chorałów nasz model jest w stanie wygenerować bardzo przekonujące chorały w stylu Bacha, powiedzmy Hadjeres i Pachet. Rzeczywiście, mniej więcej w połowie przypadków te kompozycje oszukują ludzkich ekspertów, myśląc, że faktycznie zostały napisane przez Bacha.

Technika uczenia maszynowego jest prosta. Hadjeres i Pachet rozpoczynają od stworzenia zestawu danych do trenowania ich sieci neuronowej. Rozpoczynają się od 352 chorałów skomponowanych przez Bacha, a następnie transponują je do innych tonacji, które leżą w określonym zakresie wokalnym, aby uzyskać zestaw danych składający się z 2503 chorałów. Używają 80% z nich do trenowania swojej sieci neuronowej w rozpoznawaniu harmonii Bacha, a resztę do jej walidacji.

Następnie maszyna wytwarza własne harmonie w stylu Bacha. Zespół testuje urządzenie, nadając mu melodię, której następnie używa do tworzenia harmonii dla trzech innych głosów: altowego, tenorowego i basowego.

Chociaż inne podejścia algorytmiczne również mogą to zrobić, ważnym pytaniem jest, jak dobrze je wszystkie w porównaniu z pracą Bacha. Aby się tego dowiedzieć, zespół poprosił ponad 1600 osób o wysłuchanie dwóch różnych harmonii tej samej melodii. Ponad 400 z nich było zawodowymi muzykami lub studentami muzyki. Każdy musiał określić, która z dwóch harmonii brzmiała bardziej jak Bacha. Zespół uwzględnił również harmonie utworzone przez inne algorytmy w tym teście.

Wyniki stanowią ciekawą lekturę. Po otrzymaniu harmonii wygenerowanej przez DeepBach około połowa głosujących oceniła, że ​​została skomponowana przez Bacha. To znacznie więcej niż w przypadku muzyki generowanej przez jakikolwiek inny algorytm. Uważamy to za dobrą partyturę, znając złożoność kompozycji Bacha, powiedzmy Hadjeres i Pachet.

Nawet w konfrontacji z muzyką skomponowaną przez samego Bacha uczestnicy oceniali to prawidłowo tylko w 75% przypadków.

To interesująca praca, która ma fascynujące implikacje. Jeśli maszyna głębokiego uczenia się jest w stanie wyprodukować chorały w stylu Bacha, to dlaczego nie w stylu innych kompozytorów, a może nawet innych stylów muzycznych?

Mogłoby to być ciekawym sposobem na analizę kompozycji i badanie natury twórczości. Metoda ta ma zastosowanie nie tylko do chorałów Bacha, ale obejmuje szeroki zakres polifonicznej muzyki chorałowej, od Palestriny po Take 6, powiedzmy Hadjeres i Pachet.

W wielu przypadkach łatwiej to powiedzieć niż zrobić. Chorały Bacha są bardzo ustrukturyzowane i konstruowane według określonych zasad, choć jest ich bardzo wiele. Inne formy muzyki nie zawsze są tak zorganizowane.

Niemniej jednak maszyny do głębokiego uczenia się z laboratoriów Sony i innych miejsc zaczęły wytwarzać cieszące się uznaniem utwory muzyczne. Nie będzie zaskoczeniem, jeśli te maszyny wkrótce zaczną podejmować bardziej ambitne dzieła, takie jak symfonie, opery i inne. Bach z pewnością byłby zdumiony!

Nr ref.: arxiv.org/abs/1612.01010 : DeepBach: Sterowalny model dla generacji Bach Chorales

ukryć