Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта

В начале 2020 г. на свет появился Pop Music Transformer, описанный в статье Ю-Сян Хуана и И-Сюань Яна под названием «Трансформер для поп-музыки: моделирование на основе тактовых долей [beat-based] и создание выразительных поп-композиций для фортепиано» (Pop Music Transformer: Beat-based Modeling and Generation of Expressive Pop Piano Compositions) [2971].
Основой данного музыкального трансформера стала популярная модель для моделирования естественного языка под названием Transformer-XL. В качестве обучающего датасета был использован набор из 775 фортепианных композиций. Изюминкой модели стало новое представление музыкальных данных, получившее название REMI (REvamped MIdi-derived events, Скорректированные события, полученные из MIDI-представления). MIDI (Musical Instrument Digital Interface, Цифровой интерфейс музыкальных инструментов) — стандартный формат для обмена данными между электронными музыкальными инструментами. Музыка в формате MIDI представлена в виде последовательности событий [events], которыми могут быть нажатия клавиш, выбор тембра, темпа, тональности и так далее.
Основная идея REMI заключается в том, чтобы в явном виде добавить в представление информацию о начале каждого такта и его долей. Получив на вход информацию о временной сетке произведения в явном виде, трансформер, как оказалось, способен обучаться гораздо эффективнее. К сожалению, в ходе эксперимента по оценке качества музыки авторы исследования сравнивали свои результаты только с результатами различных вариантов обычного музыкального трансформера (который им весьма убедительно удалось превзойти).
В целом наиболее продвинутой, основанной на трансформерах генеративной моделью для музыки является MuseNet от OpenAI. Её архитектура основана на тех же принципах, что и текстовые генеративные модели GPT-2 и GPT-3 (в MuseNet, как и в GPT-3, используются блоки разреженного трансформера). Длина контекста 72-слойной модели составляет 4096 токенов. По примерным прикидкам, в MuseNet должно быть около 2–3 млрд весов.
Для обучения модели был создан огромный датасет MIDI-файлов, в который вошли коллекции classicalarchives.com и bitmidi.com, датасет MAESTRO [2972], а также ряд тематических и этнических сборников MIDI-музыки, собранных авторами в интернете. Этот датасет был затем дополнительно аугментирован путём небольших изменений темпа. Также в модель был включён специальный механизм, предназначенный для снижения вероятности прямого плагиата, когда модель просто воспроизводит достаточно длинные фрагменты, представленные в обучающей выборке. К сожалению, хотя MuseNet и можно воспользоваться онлайн, информация о самой модели в настоящее время ограничивается лишь популярным постом [2973] в блоге OpenAI, то есть препринт исследования не был опубликован. Будем надеяться, что OpenAI рано или поздно поделится с сообществом деталями своих экспериментов.
В целом генеративные музыкальные модели, работающие на уровне нотного текста, стали в наши дни помощниками композиторов, а иногда способны и на создание вполне самостоятельных произведений на уровне лучших композиторов. В 2019 г. впервые в истории был подписан контракт между крупным музыкальным лейблом (Warner Music) и компанией, создавшей систему для алгоритмической генерации музыки — Endel [2974].
Семейство генеративных музыкальных моделей SymFormer, работающих в нотном домене, создано у нас в Управлении экспериментальных систем машинного обучения департамента SberDevices «Сбера» командой под руководством Алексея Минина [2975],  [2976]. С творчеством этих нейросетей можно познакомиться в сервисе «Звук», где оно размещается от имени нейросетевого ансамбля Aiphoria [2977].
  
Концерт, где генеративная нейросеть впервые в мире стала солистом и импровизатором, состоялся в рамках культурной программы Восточного экономического форума (ВЭФ) в сентябре 2023 г. Это выступление стало результатом нашей совместной работы с известным российским музыкантом и композитором Петром Дрангой [2978].
Но нельзя ли добиться столь же впечатляющих результатов, работая с акустическими данными? В конце концов, мы же упоминали, что модель WaveNet, обученная на записях фортепианных концертов, способна на самостоятельную импровизацию? Почему бы не избавиться раз и навсегда от всех этих библиотек инструментов и математически точного исполнения нот, лишённого индивидуального стиля исполнителя? Быть может, удастся замахнуться и на большее? Быть может, такая модель сможет заодно воспроизводить и человеческое пение — чем голос не музыкальный инструмент, пусть и сложный? Так или иначе, всё многообразие звуков, составляющих в сумме музыку, сводится к колебаниям среды, которые можно описать в виде наборов чисел. С вычислительной точки зрения это, на первый взгляд, звучит совершенно фантастически. Однако в мире нашлись исследователи, которых это не испугало. Речь идёт о создателях модели Jukebox. В конце апреля 2020 г. в блоге компании OpenAI появилась статья [2979], описывающая доселе невиданную модель. Статья содержала ссылку на препринт исследования под названием «Jukebox: генеративная модель для музыки» (Jukebox: A Generative Model for Music) [2980], а также популярное объяснение принципов работы модели и примеры сгенерированных музыкальных произведений.
Jukebox получает на вход информацию о жанре, исполнителе, а также текст песни и генерирует на их основе готовое музыкальное произведение. Можно сказать, что Jukebox самостоятельно сочиняет и исполняет музыкальное произведение с заданным текстом в стиле заданного исполнителя. Выглядит как магия, не правда ли?
Типичная песня продолжительностью четыре минуты в CD-качестве (44 кГц, 16 бит) представляет собой последовательность из более чем 10 млн элементов. Современные модели на основе трансформеров способны «видеть» контекст длиною всего в несколько тысяч элементов. Этого совершенно недостаточно для того, чтобы «постичь» высокоуровневую музыкальную семантику. Одним из наиболее популярных инструментов глубокого обучения, предназначенных для борьбы с «проклятием размерности», являются автокодировщики. Автокодировщик может сжать оригинальный звук в пространство меньшей размерности, отбрасывая некоторые несущественные для восприятия части информации. Затем можно обучить модель генерировать звук в этом сжатом пространстве, а затем «развернуть» полученное латентное представление в исходное звуковое пространство при помощи декодера. В Jukebox роль автокодировщика выполняет усовершенствованная версия модели VQ-VAE. При этом используется сразу три уровня кодирования, которые сжимают исходный звук в 8, 32 и 128 раз соответственно. В зависимости от степени сжатия восстановленный звук становится всё более и более шумным, но даже сжатый в 128 раз сигнал сохраняет информацию о высоте тона, тембре и громкости звука.
Каждый уровень VQ-VAE кодирует вход независимо. Кодирование нижнего уровня (8 : 1) обеспечивает реконструкцию самого высокого качества, в то время как кодирование верхнего уровня (128 : 1) сохраняет только важную музыкальную информацию.
Каждому уровню VQ-VAE соответствует нейронная сеть для прогнозирования распределения вероятностей следующего элемента последовательности. Эти 72-слойные сети основаны на упрощённой версии блоков разреженного трансформера. Длина контекста каждой из сетей составляет 8192 элемента, что составляет для каждого из уровней 24 секунды, 6 секунд и 1,5 секунды соответственно. Модели более низкого уровня позволяют детализировать звук, внося в него более низкоуровневую структуру.