Technologia zawsze odgrywała ważną rolę w inspirowaniu muzyków do wprowadzania nowych, twórczych rozwiązań. Dzięki wzmacniaczowi gitarowemu muzycy rockowi mogli zacząć stosować całą nową paletę dźwięków, wykorzystując sprzężenie zwrotne i zniekształcenia. Z kolei syntetyzatory pomogły ukształtować muzykę elektroniczną. A co z dzisiejszymi nowymi technologiami, takimi jak modele i algorytmy uczenia maszynowego? Czy również dzięki nim można stworzyć nowe narzędzia twórczej ekspresji? Jaką rolę mogą odegrać w procesie tworzenia muzyki? Magenta, projekt badawczy Google, właśnie szuka odpowiedzi na te pytania.

Na podstawie wykonanych już badań na styku uczenia maszynowego i muzyki Magenta w zeszłym roku przedstawiła NSynth (syntetyzator neuronowy). To algorytm uczenia maszynowego, który wykorzystuje głębokie sieci neuronowe, by nauczyć się cech dźwięków, a następnie wygenerować nowe na tej podstawie. Zamiast łączenia czy miksowania już istniejących brzmień, NSynth tworzy zupełnie nowe, przy użyciu cech akustycznych tych oryginalnych. Dzięki temu można uzyskać na przykład dźwięk, który brzmi częściowo jak flet, a częściowo - jak sitar.

Od tamtej pory Magenta dalej eksperymentowała z różnymi narzędziami i interfejsami muzycznymi po to, by algorytm był łatwiej dostępny i lepiej grał. W ramach swoich badań stworzyliśmy NSynth Super. To eksperymentalny instrument dostępny na zasadzie open source, który pozwala tworzyć muzykę przy wykorzystaniu całkowicie nowych dźwięków wygenerowanych przez algorytm NSynth z czterech różnych źródeł dźwięku.

Za pomocą pokręteł muzycy mogą wybrać dźwięki źródłowe, na podstawie których algorytm stworzy nowe. Potem można sterować nowymi, unikalnymi dźwiękami łączącymi cechy akustyczne tych oryginalnych - wystarczy przesuwać palcem po ekranie dotykowym.

NSynth Super można obsługiwać przy pomocy jakiegokolwiek źródła MIDI (np. DAW-u, sekwencera albo keybordu).

Częścią misji Magenty jest zamknięcie luki, która dziś dzieli twórczość artystyczną i uczenie maszynowe. To dlatego pracujemy ze społecznością artystów, programistów i naukowców zajmujących się uczeniem maszynowym - chcemy lepiej dowiedzieć się, jak narzędzia uczenia maszynowego mogą pomóc twórcom. Również dlatego wszystko, co wychodzi z naszego laboratorium - również NSynth Super - posiada biblioteki open source, w tym TensorFlow i openFrameworks. Jeśli jesteście programistami, muzykami albo łączycie te dwa zajęcia, możecie ściągnąć cały kod źródłowy, schematy i szablony projektu z GitHuba.

Nowe dźwięki mają moc. Inspirują muzyków na nieoczekiwane sposoby, a czasem potrafią zdefiniować całkiem nowy styl lub gatunek muzyczny. Nikt nie jest w stanie przewidzieć, gdzie nowe brzmienia wygenerowane przez uczenie maszynowe mogą zaprowadzić muzyków, ale mamy nadzieję, że pomogą artystom w twórczości i umożliwią jeszcze wspanialsze eksperymenty muzyczne.

Więcej o NSynth Super można dowiedzieć się na stronie g.co/nsynthsuper.