Искусственный интеллект для работы со звуком: популярные решения, ссылки, плюсы и минусы

Существует множество искусственных интеллектов, которые работают со звуком. Некоторые из них доступны бесплатно, но большинство из них требуют платной подписки. Вот некоторые из наиболее популярных и бесплатных инструментов, работающих со звуком:

1. Google Magenta - это проект Google, который разрабатывает инструменты для создания музыки и исследования музыкальных данных. Он включает в себя набор инструментов, в том числе MuseNet, которая использует GAN для создания новой музыки. https://magenta.tensorflow.org/
2. DeepMind's WaveNet - это нейронная сеть, используемая для генерации речи и звуковых эффектов. Он может быть использован для синтеза речи на разных языках, а также для создания музыкальных звуков и шумов. https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
3. Jukebox - это модель, разработанная OpenAI для создания новой музыки в стиле известных исполнителей. Он использует GAN для создания песен, используя заданные жанры, тексты и другие параметры. https://openai.com/blog/jukebox/
4. NSynth - это проект Google, который использует нейронные сети для создания новых звуковых инструментов. Он позволяет пользователям смешивать различные звуки, чтобы создавать новые звуки, которых ранее не было. https://nsynth.superpowered.com/
5. Melody Generator - это инструмент, который использует нейронные сети для генерации новых мелодий. Он может быть использован для создания новой музыки или для помощи при создании мелодий для существующих песен. https://melody-generator.com/
6. IBM Watson Speech to Text - это сервис, который использует технологии глубокого обучения для преобразования аудио-файлов в текст. Это может быть полезно для обработки записей разговоров, аудио-книг и других аудио-материалов. https://www.ibm.com/watson/services/speech-to-text/
7. AudioStyleNet - это проект, который использует нейронные сети для преобразования звуковых записей из одного жанра в другой. Он может быть использован для изменения звучания музыки или для создания новых музыкальных жанров. https://github.com/nashory/AudioStyleNet
8. Amper Music - это сервис, который использует искусственный интеллект для создания музыки на основе заданных параметров. Он может быть использован для создания музыки для фильмов, видеоигр, рекламы и других целей. https://www.ampermusic.com/

Плюсы использования искусственного интеллекта в звуковых приложениях:

• Может помочь пользователям создавать новую музыку и звуковые эффекты.
• Может быть использован для обработки голосовых команд и речи.
• Может помочь в обработке аудио-материалов и извлечении из них полезной информации.
• Может существенно ускорить процесс создания и обработки звуковых эффектов и музыки.

Минусы использования искусственного интеллекта в звуковых приложениях:

• Некоторые инструменты могут требовать значительных вычислительных ресурсов и оборудования.
• Могут быть проблемы с качеством звука и точностью обработки в зависимости от использованных алгоритмов и качества обучающих данных.
• Некоторые инструменты могут быть дорогими или требовать платной подписки.

Инструкция по работе с Google Magenta

1. Установка TensorFlow: Google Magenta использует TensorFlow как свой фреймворк машинного обучения, поэтому вы должны сначала установить TensorFlow. Можно установить TensorFlow с помощью pip, инструкции по установке можно найти на официальном сайте TensorFlow.
2. Установка Magenta: После установки TensorFlow можно установить Magenta с помощью pip. Введите следующую команду в командной строке:

pip install magenta

3. Запуск примеров: Чтобы убедиться, что все правильно установлено, вы можете запустить один из примеров Magenta. Наиболее популярные примеры Magenta, такие как Melody RNN, Drum RNN и Piano Genie, могут быть найдены на GitHub в репозитории magenta-demos. Склонируйте репозиторий с помощью git и следуйте инструкциям в файле README, чтобы запустить каждый пример.

4. Создание своего проекта: Google Magenta предоставляет множество инструментов для создания своих собственных проектов. Например, вы можете использовать Melody RNN, чтобы создавать новые мелодии, или Piano Genie, чтобы играть на виртуальном фортепиано. Можно найти дополнительные инструменты и примеры на сайте Google Magenta.

5. Работа с MIDI-файлами: Google Magenta работает с MIDI-файлами, поэтому вы можете использовать любой MIDI-редактор для создания музыки. Magenta также предоставляет свой инструмент "magenta.music", который позволяет загружать и сохранять MIDI-файлы.

6. Изучение документации: Если вы столкнулись с проблемами или вам нужна дополнительная информация о Google Magenta, вы можете обратиться к документации, которая содержит подробную информацию о каждом инструменте и компоненте Magenta.

вот ссылка на официальную документацию Google Magenta:

https://magenta.tensorflow.org/documentation

Здесь вы найдете подробную информацию о каждом инструменте и компоненте Magenta, а также примеры использования и инструкции по установке и настройке

Важно отметить, что для работы с Google Magenta потребуется знание языка Python и понимание музыкальной теории. Однако, если вы не знаете музыкальной теории, вы все равно можете использовать примеры и инструменты Google Magenta для создания новой музыки.