Компания Amazon представила музыкальный синтезатор DeepComposer и одноименный облачный сервис для создания музыки, работающий на основе генеративно-состязательных нейросетей.

С помощью них пользователь может задать основную мелодию на синтезаторе и получить полноценную песни, в которой оригинальная партия дополнена барабанами, гитарой и другими инструментами.

Исследователи в области машинного обучения давно работают над созданием алгоритмов, способных помогать людям при создании произведений искусства или даже самостоятельно выполнять эту работу. Наибольшее внимание получили алгоритмы машинного обучения, работающие с изображениями, например, меняющие стиль картин.

В области нейросетевого синтеза музыки тоже работает немало исследователей, и некоторые из них, например, группа Magenta в составе Google AI, добились немалых успехов, в том числе и в прикладных разработках, которые потенциально могут использовать музыканты. К примеру, они создали алгоритм, дополняющий игру на любом инструменте соответствующей партией на барабанах.

Amazon представила отчасти похожий, но более широкий и готовый для массового использования сервис DeepComposer. Сервис работает на основе нейросетевых алгоритмов, которые получают последовательность игры на одном инструменте и синтезируют в дополнение к ней последовательности для других инструментов. Пока сервис может дополнять оригинальную последовательность несколькими инструментами, такими как электрогитара, бас, барабаны и синтезатор. Кроме того, пользователь выбирает из обученных моделей для рока, поп-музыки, джаза и классической музыки, однако он может загрузить собственный набор данных и обучить модель для нужного стиля.

Исходная мелодия

Мелодия, дополненная нейросетями

Вместе с сервисом компания представила совместимый 32-клавишный синтезатор. Помимо основных клавиш он оснащен 11 функциональными клавишами, например, кнопкой смены октавы. Он подключается к компьютеру по USB и передает данные в виде MIDI-последовательности. Стоимость клавиатуры составляет 99 долларов, а стоимость сервиса рассчитывается из времени работы серверов при обучении и использовании нейросетевых моделей.