GAN для генерации и стилизации музыки

Использование GAN для генерации музыки

GAN (generative adversarial network) — это тип нейронной сети, которая может генерировать новый контент, похожий на существующий набор данных. GAN состоит из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора.

Как работает GAN

Генератор создает новые образцы данных, а дискриминатор пытается определить, являются ли эти образцы настоящими или сгенерированными. Эти две сети соревнуются друг с другом в итерационном процессе:

• Генератор создает фейковые образцы
• Дискриминатор пытается определить фейки
• Генератор улучшается, чтобы обмануть дискриминатор
• Дискриминатор улучшается, чтобы распознать фейки

Со временем генератор настолько улучшается, что может создавать реалистичные образцы, которые сложно отличить от настоящих данных.

GAN для генерации музыки

GAN можно использовать для генерации новой музыки, похожей на существующие музыкальные произведения. Чтобы сделать это:

1. Подготовить набор данных существующей музыки (MIDI, аудио и т.д.) для обучения GAN
2. Разработать архитектуру GAN с генератором и дискриминатором
3. Обучить GAN на наборе музыкальных данных
4. Использовать обученный генератор для создания новых музыкальных образцов

Генератор будет выдавать новые MIDI или аудио треки, которые станут все более реалистичными по мере обучения. Так GAN может создавать бесконечные вариации музыки в определенном стиле или жанре.

Примеры применения GAN для музыки

Вот несколько примеров использования GAN в музыкальной сфере:

• MuseGAN — генерирует классическую пианино музыку в стиле Моцарта
• Jukebox — создает музыку в стиле разных исполнителей, например Тейлор Свифт
• Pop Music GAN — генерирует поп музыку с вокалом на основе набора Billboard Hits

GAN открывают интересные возможности для автоматического создания нового музыкального контента и экспериментов со стилями.

Использование GAN для стилизации музыки

Помимо генерации новой музыки, GAN можно использовать для стилизации уже существующих музыкальных произведений. То есть преобразования их в какой-либо целевой стиль или жанр.

Как работает стилизация GAN

Для стилизации используется особая архитектура GAN, которая состоит из:

• Генератора — преобразует исходную музыку в целевой стиль
• Дискриминатора — определяет, соответствует ли выход генератора целевому стилю

В процессе обучения генератор учится преобразовывать аудиосигнал так, чтобы дискриминатор считал его принадлежащим к заданному стилю.

Пример — стилизация пианино в джаз

Допустим, есть набор классических произведений для фортепиано и набор джазовых пианино импровизаций. Чтобы преобразовать классику в джазовый стиль:

1. Обучить стилизационный GAN на этих двух наборах
2. Подать классическое произведение на вход генератора
3. Получить на выходе джазовую версию того же произведения

GAN сможет добавить в музыку свинг, импровизационность и другие особенности джазового стиля.

Вопросы и ответы

Какие ограничения есть у GAN в музыкальной сфере?

Основные ограничения GAN для музыки:

Требует большого набора качественных данных для обучения
Может зацикливаться на определенных паттернах в данных
Сгенерированная музыка может не иметь музыкальной структуры
Качество генерации сильно зависит от архитектуры и гиперпараметров GAN

Могут ли GAN заменить человека-музыканта?

В ближайшем будущем GAN вряд ли смогут полностью заменить человеческое музыкальное творчество. Хотя они и способны генерировать интересные мелодии, им не хватает музыкального видения и эмоциональности на уровне человека. Скорее GAN станут полезным инструментом для музыкантов, чем заменой им.

Где можно найти готовые модели GAN для музыки?

Существует несколько открытых репозиториев с предобученными GAN для генерации музыки:

Magenta Studio от Google — https://magenta.tensorflow.org/studio
PyTorch Hub — https://pytorch.org/hub/research-models
Tensorflow Hub — https://tfhub.dev/s?deployment-format=generator
Papers With Code — https://paperswithcode.com/area/computer-vision/generative-modelling/1

Там можно найти модели как для академических исследований, так и для практического применения.