Как Бах, но не совсем: на что способны нейросети в музыке и могут ли они оставить композиторов без работы

Слово «нейросеть» уже не первый год мелькает в новостях. Все более совершенные алгоритмы превосходят людей в самых разных сферах и помогают в работе представителям многих профессий. Vokrugsveta.ru вместе с композитором, аранжировщиком и преподавателем Московской музыкальной школы им. Гнесиных Андреем Зубцом рассказывают, каких успехов достигли нейросети, сочиняющие музыку, и способны ли они в скором времени заменить композиторов из плоти и крови.

Искусство из нолей и единиц

Нейросети — это математические модели и созданные на их основе программы, имитирующие работу человеческого мозга. Способные к самообучению на основе загруженного в них массива данных нейросети можно назвать одним из инструментов для воплощения концепции искусственного интеллекта (ИИ), хотя в обиходе эти понятия часто употребляются как синонимы.

Существуют различные классификации нейросетей, но с точки зрения представителей творческих профессий их можно разделить на два типа. Генеративные сети производят полностью новый контент, исходя из запросов пользователя. Например, они могут сочинить новую музыку или создать песню на основе заданных параметров: предоставленных мелодий, текстов и голосовых образцов.  

В свою очередь ассистирующие нейросети позволяют вносить изменения в существующие произведения. К примеру, с помощью таких алгоритмов можно подкорректировать настройки синтезаторов, улучшить качество звука, убрать шумы или выполнить такие сложные процессы, как сведение (объединение разных звуковых дорожек) и мастеринг (приведение трека к определенным техническим стандартам).

По сути, все это сплошная математика: ноли, единицы и операции для вычисления формулы нужного нам произведения искусства.

Алгоритмы и хиты

Нейросети уже доказали, что способны создавать различный контент. Это касается текста, изображений, видео и музыки. Самые продвинутые нейросети специализируются на текстах — большие языковые модели, такие, как ChatGPT или Claude, в состоянии генерировать внушительные объемы убедительного текста, включая черновики сценариев. В этом плане опасения голливудских сценаристов, устроивших забастовку с требованием регламентировать использование ИИ в их профессии, вполне уместны.

— Музыкальные нейросети пока не могут похвастаться таким значительным прогрессом, хотя они и делают успехи, — считает Андрей Зубец.

Переслушав множество произведений, нейросеть может воспроизвести стиль какого-нибудь великого композитора или знаменитой группы. Например, алгоритм Flow Machines с успехом имитирует Иоганна Себастьяна Баха и The Beatles, а нейросети AIVA в 2019 году потребовалось всего 72 часа, чтобы завершить неоконченную пьесу композитора Антонина Дворжака «Из мира будущего».

Песня Daddy's Car, созданная нейросетью Flow Machines в стиле The Beatles

Однако важно понимать, что композитор-человек не просто подбирает ноты, чтобы они звучали гармонично. Прежде всего он формулирует музыкальные идеи — свежие до радикальности или опирающиеся на академические традиции. Но в любом случае новая музыка — это всегда комбинация каких-то идей, исторических предпосылок и работы, проделанной другими композиторами.

— Да, алгоритм способен написать условную Десятую симфонию Людвига ван Бетховена, которая будет похожа на другие работы композитора. Но это будет не музыка Бетховена, а некая усредненная сумма его идей. То же самое может сделать и профессиональный композитор, хорошо знакомый с творчеством немецкого композитора, — говорит Зубец.

Восстание машин (пока) отменяется

«Нейросетевые композиторы» хорошо умеют стилизовать и повторять. Но при этом они не создают ничего уникального. Более того, они не способны чувствовать, что гораздо важнее в случае с искусством.

Максимум, что сейчас может очень удачно сделать нейросеть — сочинить фоновое произведение, подходящее для роликов в YouTube или выдать так называемую «меблировочную» (ту же фоновую) музыку в духе композитора Эрика Сати. Вот его, пожалуй, нейросети сегодня лишили бы заработка.

— Алгоритмы также могут помочь режиссерам, когда есть конкретные задачи, не требующие большого новаторства и мастерства, — объясняет Зубец. — Скажем, если к фильму нужен саундтрек в определенном стиле, то нейросетям по силам качественно сгенерировать требуемую музыку, не нарушая авторских прав.

Такие композиции вряд ли номинируют на премии «Грэмми» и «Оскар», но сэкономить время и бюджет в работе над конкретным проектом такой подход поможет.

Сегодня использование нейросетей позволяет композиторам создавать новую музыку, повышать ее качество и ускорять работу, избавляя их от времязатратных задач, связанных с подбором тембров или сведением.

— Но едва ли в ближайшее время алгоритмы оставят сочинителей без работы — пока что нейросети только расширяют возможности музыкантов, упрощают для них технические процессы, но не угрожают лишить их профессии и доходов, — успокаивает Зубец.

Чтобы нейросеть могла сочинять гениальную музыку, она должна стать человеком. И дело тут вовсе не в музыкальном образовании. Как показал опыт группы Sex Pistols, для создания хитов знание нотной грамоты вообще не требуется — нужны лишь чувства, переживания и мотивация для поиска и создания шедевра. А всего этого у нейросетей до сих пор нет.