Автоматизация поп-музыки

Алгоритмы используются для сочинения музыки уже многие века; например, процедуры черчения звуковых направлений в контрапункте часто могут быть сведены к алгоритмическому определению. Термин «автоматизация поп-музыки» чаще всего используется для обозначения применения формальных процедур к сочинению музыки без вмешательства человека.

Существуют программные системы, создающие музыку в стиле Моцарта, Баха и джаза. Особое значение имеет система «Эксперименты по музыкальному интеллекту», разработанная Дэвидом Коупом^[1], которая анализирует и обобщает уже существующую музыку, формируя новые произведения в стиле композитора, подобно человеку. Выходные данные EMI настолько качественны, что способны убедить слушателя в их создании профессиональным музыкантом.

В исследованиях творчества в джазе особое внимание уделяется процессу импровизации и когнитивным задачам, предъявляемым к музыканту: рассуждениям о времени, запоминанию и концептуализации уже сыгранного, а также планированию следующих ходов.

В проектах по автоматизации поп-музыки реализуются такие идеи, как генерация мелодии и развитие песни, автоматическое создание или улучшение вокала, формирование аккомпанемента, а также автоматизация написания текстов песен. Список подобных проектов не исчерпывается приведёнными примерами.

Существуют системы, которые автоматически подбирают аккорды для аккомпанирования вокальной мелодии в режиме реального времени. Пользователь без музыкального опыта может создать песню с инструментальным сопровождением, просто напев её в микрофон. Примером служит исследовательский проект Microsoft SongSmith^[2], в котором скрытая модель Маркова обучается на базе музыкальных данных и используется для выбора аккордов к новым мелодиям.

Автоматическая генерация мелодий обычно осуществляется с помощью марковской цепи, где состояниями системы являются значения нот или высоты звука, а для каждой ноты формируются вектор вероятностей и матрица переходов. Алгоритм генерирует и выводит значения нот на основе весов в матрице переходов, которые могут соответствовать значениям MIDI, частоте (Гц) или любым другим параметрам.

Марковская цепь второго порядка, как показано во второй таблице, учитывает текущее и предыдущее состояния. Высшие порядки — цепи n-го порядка — проявляют тенденцию к «группировке» определённых нот, иногда прерываясь другими мотивами и последовательностями. Такие цепи создают ощущение структуры музыкальных фраз, в отличие от «блуждания», характерного для цепей первого порядка^[3].

Программное обеспечение для автоматической генерации текстов песен может работать следующими способами:

• Выбор слов по ритмическому рисунку

Так, система Tra-la-Lyrics^[4] генерирует тексты на португальском языке для заданной мелодии, сопоставляя не только каждую слог с нотой, но и акцентируя слова на сильных долях.

• Анализ содержания и словарного состава существующей поп-музыки

Здесь используются алгоритмы обработки естественного языка.

Пабло Гервас^[5] разработал систему ASPERA, которая при помощи метода вывода на основе случая (CBR) формирует новые стихотворные формулировки по заданному исходному тексту, комбинируя поэтические фрагменты из базы данных и сопровождая каждый фрагмент пояснением смысла в прозе. Для построения структурированного поэтического текста система применяет правила размера.

• Автоматическое создание метафор или историй

Программы TALE-SPIN^[6] и The MINSTREL^[7] используют сложные методы детализации для создания историй о группах персонажей.

Системы вроде BRUTUS Брингсджорда^[8] способны строить истории с межличностными мотивами, например, предательством.

Онлайн-системы генерации метафорических выражений — такие как «Sardonicus» или «Аристотель»^[9] — могут предлагать метафорические слова для заданной цели (например, использовать «сладкий» для описания приятного взгляда)^[10].

• Свободные ассоциации между сгруппированными словами