Vue d'ensemble
- La branche recherche de Google, Magenta, ha desarrollado una neuronal rougeLes réseaux de neurones sont des modèles computationnels inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils utilisent des structures appelées neurones artificiels pour traiter et apprendre des données. Ces réseaux sont fondamentaux dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettant des avancées significatives dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, Traitement du langage naturel et prédiction de séries temporelles, entre autres. Leur capacité à apprendre des motifs complexes en fait des outils puissants.. profunda para generar sonido
- Pour utiliser l'algorithme, a également publié un instrument matériel open source appelé NSynth Super
- Il a été créé à l'aide de bibliothèques telles que TensorFlow et openFrameworks.
- Ils ont rendu le code complet public sur GitHub afin que vous puissiez créer votre propre instrument à partir de zéro.
- Regardez les vidéos ci-dessous pour plus de détails.
introduction
El campo del procesamiento de audio ha despertado gran interés con el auge del l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé.... Mais, Et si vous vous retrouvez à travailler dans l'industrie de la musique et que vous êtes confronté à un blocage par un musicien (sur les mêmes lignes qu'un bloc d'écrivain)? Vous avez quelques premières idées, mais la musique ne coule tout simplement pas vers toi.
Google a également une réponse pour cela.
Magenta, La branche de recherche de Google qui trouve des alternatives à l'utilisation de l'intelligence artificielle pour aider l'imagination des gens, a développé un instrument qui appelle NSynth Super. Il est basé sur l'algorithme NSynth qui utilise une technique de réseau de neurones profonds pour générer du son.. NSynth a été lancé par Google il y a quelques mois.
Au lieu de générer des notes de musique, NSynth reproduit le son d'un instrument. Ce qui rend l'algorithme unique, c'est qu'il apprend en permanence les qualités fondamentales de ce qui constitue un son individuel et est capable de combiner divers sons pour générer quelque chose d'absolument nouveau..
NSynth Super es un instrument open source expérimental. Fournit aux musiciens (et les adeptes de l'apprentissage en profondeur) la possibilité d'explorer des sons absolument nouveaux générés par l'algorithme d'apprentissage automatique NSynth. Il a été créé à l'aide de bibliothèques open source comme TensorFlow et openFrameworks.
L'instrument peut être joué via n'importe quelle source MIDI, comme un clavier ou un séquenceur.
Vous pouvez créer votre propre interface NSynth Super en suivant le code étape par étape et les instructions fournies par Google sur votre Dépôt GitHub.
Pour creuser dans l'algorithme et obtenir l'ensemble de données derrière NSynth, aller sur le blog google ici.
Voir la vidéo Google de NSynth ci-dessous:
https://www.youtube.com/watch?v=iTXU9Z0NYoU
Découvrez également ci-dessous le fonctionnement de l'instrument NSynth Super:
Notre avis à ce sujet
Les instructions données par Google sur leur page GitHub sont détaillées et vous aideront à créer l'instrument étape par étape. (Probablement) vous ne pourrez pas en faire un aussi beau que celui de Google, mais il sera capable de générer des séquences sonores folles pour commencer.
C'est une mine d'or pour les passionnés d'apprentissage en profondeur qui s'intéressent au domaine du traitement audio.. Avant, vérifier le code, pruébelo y construya su propia base de donnéesUne base de données est un ensemble organisé d’informations qui vous permet de stocker, Gérez et récupérez efficacement les données. Utilisé dans diverses applications, Des systèmes d’entreprise aux plateformes en ligne, Les bases de données peuvent être relationnelles ou non relationnelles. Une bonne conception est essentielle pour optimiser les performances et garantir l’intégrité de l’information, facilitant ainsi la prise de décision éclairée dans différents contextes.... musical!
