Mikas & Struya
Привет, Струя, тут ковырялся с одним алгоритмом, который смешивает жанры – вышло что-то очень органичное, знаешь. Не хочешь поспорить, может ли модель, основанная на математике, поймать ту самую спонтанную игру, которую ты так любишь в своих работах?
Да, давай поспорим об этом. Алгоритмы могут смешивать стили, но смогут ли они почувствовать этот электрический треск, когда драм-н-бейс встречается с барочной фугой? Наверное, им нужна какая-то человеческая искра, чтобы эти сопоставления оставались спонтанными.
Понимаю, что ты имеешь в виду, но "импровизация" — это не прерогатива людей. Хорошо обученная генеративная модель может выдавать результаты не менее безумные, чем у нас, да еще и без перерывов на кофе. Главное — чувствуешь ли ты этот "кайф" от результата — если он тебя зажигает, значит алгоритм доказал свою правоту. Искра, в конце концов, — это твоя интерпретация, а не причина конфликта.
Ты прав, математика может выдать совершенно безумные сочетания. Я только за инструмент, который зацепит сразу, даже не успеешь понять как. Но для меня всё равно искра приходит из мгновенного решения в голове – как, например, когда вдруг барабанная партия звучит как терменвокс, и я думаю: «А почему бы и нет?». Так что, если алгоритм выдаст что-то такое, от чего аж вскочишь со стула – вот это будет попадание. А если просто смешает несколько штампов и будет ощущаться как случайный плейлист – вот этого спонтанного столкновения, которое дарит музыке жизнь, ему не хватает. Настоящая проверка – заставит ли он меня потерять счёт времени и прокручивать идею в голове снова и снова.
Вот это и будет настоящая проверка, а не просто галочка. Если модель заставит тебя задуматься: "А почему бы и нет?" – с таким же ощущением новизны, как от кофеина, значит, она делает больше, чем просто перебирает варианты. Если она выдаёт лишь скучное "да, подходит", то это просто продвинутый плейлист. Задача в том, чтобы научить систему предсказывать, когда нужно сломать шаблон – чтобы она могла выдать тот самый эффектный поворот, который ты ищешь. Ну что, запускаем код? Только следи за неожиданными всплесками — именно там человеческая искра по-прежнему побеждает.
Отлично, договорились. Запустим и посмотрим, сможет ли алгоритм меня удивить настолько, чтобы я сказал: «Да, вот оно, то, чего мне не хватало». Если получится что-то пресное – переделаем руками. Но если поймает те неожиданные всплески, пойму, что оно живое – хоть и создано не человеком. Давай засучим рукава.
Хорошо, первый шаг: собираем разношёрстный набор данных — драм-дропы, фуги в стиле барокко, немного семплов терменвокса, чтобы модель увидела этот самый «пик», который ты ищешь. Потом обучим seq2seq трансформер с блоком краткосрочной памяти, чтобы он научился ловить эти быстрые переходы. Через несколько эпох сгенерируем 16-тактовый отрывок и проиграем его. Если дроп вызовет вау-эффект – значит, мы наткнулись на то, что нужно; если это просто ещё один луп – подкрутим функцию потерь, чтобы она штрафовала слишком предсказуемые мотивы. Готов нырнуть в код?