Visión general
- El brazo de investigación de Google, Magenta, ha desarrollado una red neuronalLas redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Utilizan estructuras conocidas como neuronas artificiales para procesar y aprender de los datos. Estas redes son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, permitiendo avances significativos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales, entre otros. Su capacidad para aprender patrones complejos las hace herramientas poderosas... profunda para generar sonido
- Para usar el algoritmo, además ha lanzado un instrumento de hardware open source llamado NSynth Super
- Se ha creado usando bibliotecas como TensorFlow y openFrameworks.
- Han hecho público el código completo en GitHub para que pueda crear su propio instrumento desde cero.
- Mira los videos a continuación para obtener más detalles.
Introducción
El campo del procesamiento de audio ha despertado gran interés con el auge del aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud.... Pero, ¿qué pasa si te encuentras trabajando en la industria de la música y te enfrentas al bloqueo de un músico (en la misma línea que el bloqueo de un escritor)? Tienes algunas ideas iniciales, pero la música simplemente no fluye hacia ti.
Google además dispone de una respuesta para eso.
Magenta, el brazo de investigación de Google que encuentra alternativas para usar la inteligencia artificial para ayudar a la imaginación de las personas, ha desarrollado un instrumento que llama NSynth Super. Se basa en el algoritmo NSynth que utiliza una técnica de red neuronal profunda para generar sonido.. NSynth fue lanzado por Google hace unos meses.
En lugar de generar notas musicales, NSynth replica el sonido de un instrumento. Lo que hace que el algoritmo sea único es que aprende de forma continua las cualidades centrales de lo que compone un sonido individual y es capaz de combinar varios sonidos para generar algo absolutamente nuevo.
NSynth Super es un instrumento experimental open source. Brinda a los músicos (y a los followers del aprendizaje profundo) la capacidad de explorar sonidos absolutamente nuevos generados por el algoritmo de aprendizaje automático NSynth. Se ha creado usando bibliotecas open source como TensorFlow y openFrameworks.
El instrumento se puede tocar por medio de cualquier fuente MIDI, como un teclado o un secuenciador.
Puede armar su propia interfaz NSynth Super siguiendo el código paso a paso y las instrucciones proporcionadas por Google en su Repositorio de GitHub.
Para profundizar en el algoritmo y obtener el conjunto de datos detrás de NSynth, vaya al blog de Google aquí.
Vea el video de Google de NSynth a continuación:
https://www.youtube.com/watch?v=iTXU9Z0NYoU
Además vea cómo funciona el instrumento NSynth Super a continuación:
Nuestra opinión sobre esto
Las instrucciones dadas por Google en su página de GitHub se detallan y le ayudarán a crear el instrumento paso a paso. (Probablemente) no podrá hacer uno tan hermoso como el de Google, pero podrá generar secuencias de sonido locas para comenzar.
Esta es una mina de oro para los entusiastas del aprendizaje profundo que están interesados en el campo del procesamiento de audio. ¡Adelante, verifique el código, pruébelo y construya su propia base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... musical!
