Голос машин: Как ИИ переосмысливает музыку и смысл

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование раскрывает, как системы преобразования текста в звук не только создают музыку, но и позволяют глубже понять когнитивные процессы, лежащие в основе музыкального восприятия и творчества.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Анализ семантических и семиотических взаимодействий в ИИ для преобразования текста в звук, с акцентом на динамику схем и когнитивную музыкологию.

Попытки осмыслить музыкальное произведение часто опираются на устоявшиеся когнитивные схемы и семиотические системы. Настоящее исследование, озаглавленное «Семантические и семиотические взаимодействия в системах преобразования текста в звук: исследование когнитивной динамики и музыкальных взаимодействий», посвящено анализу трансформации лингвистических запросов в звуковые объекты посредством искусственного интеллекта. Показано, что такие модели функционируют как квази-объекты музыкальной семиотизации, одновременно стабилизируя и дестабилизируя привычные формы, и стимулируя новые способы восприятия и рефлексии. Не приведет ли это к переосмыслению границ музыкального творчества и способов понимания когнитивных основ музыкального опыта?

Эхо Системы: От Плендерфоники к Стабильному Аудио

Современные системы преобразования текста в звук, подобные Stable Audio, имеют корни в авангардных практиках прошлого, таких как плендерфоника. Данное направление, возникшее в конце XX века, исследовало возможности создания музыкальных композиций путём коллажирования и манипулирования существующими звуковыми фрагментами. Художники, работающие в этой технике, намеренно деконструировали и реконструировали звуковые ландшафты, создавая новые произведения из обрывков чужих записей. Хотя плендерфоника полагалась на ручной монтаж и творческое вмешательство исполнителя, современные алгоритмы, используя мощь искусственного интеллекта, автоматизируют и масштабируют подобные процессы, открывая невиданные ранее возможности для звукового эксперимента и расширяя границы музыкального творчества.

Современные модели искусственного интеллекта, такие как Stable Audio, Riffusion, MusicLM и Suno, открывают беспрецедентные возможности для генерации звука и творческого самовыражения. В отличие от ранних экспериментов с коллажами и манипуляциями со звуком, эти системы способны создавать сложные и разнообразные звуковые ландшафты, опираясь на обширные базы данных и алгоритмы глубокого обучения. Они не просто комбинируют существующие фрагменты, но и синтезируют новые звуки, адаптируясь к заданным параметрам и текстовым запросам. Этот расширенный потенциал позволяет исследовать новые горизонты в звуковом искусстве, предлагая инструменты для создания уникальных музыкальных композиций, звуковых эффектов и даже целых звуковых миров, ранее недоступных для широкого круга пользователей.

В основе современных моделей генерации звука, таких как Stable Audio, лежат большие языковые модели (LLM). Эти модели демонстрируют уникальную способность понимать и интерпретировать семантические связи между текстом и звуком, позволяя пользователям управлять процессом создания музыки посредством текстовых запросов. LLM анализируют текстовое описание, выявляя ключевые характеристики желаемого звукового ландшафта — жанр, настроение, инструменты, темп — и преобразуют эту информацию в соответствующие аудиосигналы. Такой подход позволяет не просто синтезировать звуки, но и создавать сложные, многослойные композиции, отражающие смысловое содержание текстового запроса, открывая новые горизонты для цифрового музыкального творчества и исследований в области когнитивной обработки звуковой информации.

Распространение этих инструментов знаменует собой значительный сдвиг в музыкальном творчестве, открывая доступ к звуковым экспериментам для более широкой аудитории и стимулируя новую эру цифрового музыкального самовыражения. Эти модели не просто создают звук, но и выступают в роли своеобразных познавательных инструментов, побуждая к критическому прослушиванию и раскрывая лежащие в основе когнитивные процессы. Возможность оперировать звуком через текстовые запросы позволяет исследовать сложные взаимосвязи между языком и восприятием, а доступность подобных технологий демократизирует процесс создания музыки, позволяя любому желающему стать творцом звуковых ландшафтов и экспериментировать с новыми формами выражения. Это открывает уникальные возможности для изучения того, как мозг обрабатывает и интерпретирует звуковую информацию, и способствует более глубокому пониманию процессов музыкального мышления.

Трансформация Восприятия: Схемы, Метапознание и Слушатель

Слушатели не воспринимают звуки пассивно; они активно используют существующие схемы — когнитивные структуры, формирующиеся на основе предыдущего опыта — для интерпретации и ассимиляции музыки, сгенерированной искусственным интеллектом. Эти схемы представляют собой организованные ментальные модели, содержащие информацию о музыкальных жанрах, гармонии, ритме и других элементах, которые позволяют слушателям предсказывать и понимать новые звуковые последовательности. В процессе прослушивания, информация, получаемая от AI, сопоставляется с этими схемами, что позволяет слушателю быстро категоризировать и осмыслить музыкальный материал. Наличие и структура этих схем существенно влияют на то, как слушатель воспринимает и оценивает музыку, сгенерированную ИИ, определяя его ожидания и интерпретации.

В процессе восприятия новой музыки, генерируемой искусственным интеллектом, существующие когнитивные схемы слушателя подвергаются процессу аккомодации — адаптации для включения новой информации. Это означает, что при столкновении со звуковыми структурами, не соответствующими устоявшимся музыкальным ожиданиям, схемы перестраиваются, чтобы вместить эти новые данные. Аккомодация не является простым добавлением новой информации, но и подразумевает изменение самих базовых принципов организации музыкального опыта, что позволяет слушателю расширять границы своего музыкального понимания и адекватно реагировать на инновационные подходы в музыкальном творчестве, предлагаемые ИИ.

Процесс восприятия музыки, генерируемой ИИ, не ограничивается лишь перцептивной обработкой звуковых сигналов, но включает в себя метакогнитивные процессы — рефлексию над собственными интерпретациями и творческими решениями, реализованными ИИ. Это означает, что слушатель активно анализирует не только что он слышит, но и как он это интерпретирует, а также пытается понять логику и намерения, стоящие за генерацией музыки ИИ. Данная рефлексия позволяет оценить, насколько музыка соответствует или нарушает существующие музыкальные схемы, и способствует более глубокому пониманию как самой музыки, так и принципов работы ИИ, создающего её.

Структурно-осознанное слушание, развиваемое благодаря метакогнитивным процессам, позволяет критически оценивать интерпретации, создаваемые искусственным интеллектом. Исследования, представленные в данной работе, демонстрируют, что данный подход способствует более глубокому пониманию не только принципов работы моделей ИИ в области музыки, но и собственных музыкальных предубеждений слушателя. Анализ структурных особенностей музыкальных произведений, генерируемых ИИ, в сочетании с рефлексией над процессом интерпретации, позволяет выявить эпистемическую функцию этих моделей — их способность формировать и модифицировать наше восприятие музыки и музыкальные знания. В результате, слушатель получает возможность осознанно взаимодействовать с искусственным интеллектом как с инструментом для исследования музыкальных возможностей и расширения личного музыкального опыта.

Текст как Звук: Новая Семиотическая Эра

Традиционные медиа оперируют устоявшимися системами знаков, где изображение соотносится с изображаемым, а текст — с концептом. Однако, технологии преобразования текста в звук открывают новую эру межсемиотической трансляции, переводя лингвистические символы непосредственно в слуховые ощущения. Этот процесс принципиально отличается от привычных форм коммуникации, поскольку предполагает конвертацию абстрактных языковых конструкций в конкретный звуковой ландшафт, требуя от слушателя не просто восприятия информации, а активного построения смысла на основе акустического опыта. В результате, текст перестает быть лишь источником информации, а становится отправной точкой для создания уникального звукового произведения, расширяя границы художественного выражения и предлагая новые способы взаимодействия с информацией.

Преобразование текста в звук посредством искусственного интеллекта ставит под вопрос устоявшиеся представления о конструировании и передаче смысла, бросая вызов традиционным семиотическим рамкам. Ранее значение рассматривалось как нечто, изначально привязанное к определенному каналу восприятия — визуальному для письменного текста, слуховому для речи. Теперь же, когда лингвистические символы переводятся в звуковые переживания, возникает потребность переосмыслить, как информация сохраняет свою целостность и передается между различными сенсорными модальностями. Этот процесс поднимает фундаментальные вопросы о природе значения: является ли оно неотъемлемым свойством символа, или же формируется в процессе взаимодействия с конкретным чувственным опытом? Исследование этих вопросов требует разработки новых семиотических моделей, способных учитывать динамическую и многомерную природу современной коммуникации, где границы между текстом, звуком и восприятием становятся все более размытыми.

Возможность генерации звука из текста требует переосмысления взаимосвязи между языком, восприятием и художественным выражением. Традиционно, язык рассматривался как система символов, опосредующая наше понимание мира, а звук — как его акустическое отражение. Однако, появление технологий преобразования текста в аудио ставит под вопрос эту линейную модель. Теперь, когда описание может мгновенно материализоваться в звуковую форму, необходимо исследовать, каким образом семантическое содержание текста переносится в аудиальное пространство и как это влияет на наше восприятие и интерпретацию. Этот процесс не просто расширяет границы художественного творчества, но и стимулирует более глубокое понимание когнитивных механизмов, лежащих в основе восприятия музыки и других звуковых явлений, открывая новые перспективы для исследования взаимосвязи между лингвистикой, нейронаукой и искусством.

Исследования, представленные в данной работе, демонстрируют, что модели преобразования текста в звук, такие как Udio, функционируют как эпистемические инструменты, посредничающие между лингвистической и звуковой сферами. Этот процесс не просто воспроизводит текст в аудиоформате, но и стимулирует слушателей к критическому и структурно-осознанному восприятию, заставляя анализировать не только содержание, но и способы его звукового воплощения. Подобные системы позволяют выявить лежащие в основе когнитивные процессы, определяющие музыкальную интерпретацию, раскрывая, как мозг обрабатывает и структурирует звуковую информацию, исходя из текстового описания. Таким образом, анализ работы этих моделей открывает новые перспективы для понимания взаимосвязи между языком, восприятием и творческим выражением, предлагая уникальный подход к изучению музыкального мышления.

Искусственный Интеллект как Квази-Объект: Соавторство и Творчество

Тексто-аудио ИИ функционирует как своего рода «квази-объект», выступая посредником между лингвистическим вводом и звуковым выводом. Этот процесс не является простой автоматизацией, а представляет собой трансформацию творческого намерения пользователя, расширяя его возможности. По сути, ИИ действует как продолжение творческого процесса, позволяя пользователю формировать звуковой ландшафт посредством текстовых инструкций и, таким образом, реализуя задуманное в звуковой форме. В результате, ИИ становится не просто инструментом, а активным элементом в создании музыкального произведения, преобразуя абстрактные текстовые данные в конкретный звуковой результат.

Процесс медиации, осуществляемый системами искусственного интеллекта при преобразовании текста в звук, не приводит к исключению субъективности, а, напротив, трансформирует её. Вместо полного устранения влияния человека, происходит создание динамического взаимодействия между намерениями пользователя и алгоритмами ИИ в процессе формирования музыкального смысла. Пользователь, формируя текстовый запрос, задаёт общее направление, а модель, используя обученные параметры и вероятностные алгоритмы, интерпретирует запрос и генерирует звуковой результат, в котором проявляется как изначальное видение пользователя, так и особенности работы конкретной модели. Таким образом, музыкальное произведение становится результатом совместной работы человека и искусственного интеллекта, где каждый вносит свой вклад в окончательную форму и содержание.

Платформы, такие как Udio, наглядно демонстрируют процесс преобразования текстовых запросов в связные звуковые объекты. Эта функциональность обеспечивается базовыми технологиями, в частности, моделью CLAP (Contrastive Learning of Audio and Text). CLAP позволяет эффективно сопоставлять текстовые описания и аудио, что позволяет Udio генерировать музыку, соответствующую заданным параметрам. Модель обучается на большом объеме данных, состоящих из пар текст-аудио, что позволяет ей выявлять сложные взаимосвязи между лингвистическими характеристиками и звуковыми особенностями. В результате, Udio способна создавать разнообразные музыкальные композиции, основываясь исключительно на текстовых инструкциях, без необходимости непосредственного музыкального исполнения или редактирования.

Использование ИИ в процессе создания звука ставит под вопрос традиционные представления об авторстве и творчестве. Вместо простого инструмента, ИИ все чаще выступает в роли соавтора, активно участвующего в формировании художественного результата. Данное исследование демонстрирует, что ИИ функционирует как эпистемический инструмент, расширяя возможности познания и творчества для пользователя, поскольку позволяет исследовать новые звуковые ландшафты и концепции, которые могли бы быть недоступны при использовании традиционных методов. Этот сдвиг парадигмы требует переосмысления роли человека в творческом процессе, признавая ИИ не просто средством реализации задуманного, но и активным участником формирования художественной идеи.

Исследование взаимодействия текста и звука в системах искусственного интеллекта неизбежно раскрывает глубинные процессы, лежащие в основе музыкального восприятия. Подобно тому, как любая новая архитектура обещает свободу, пока не потребует DevOps-жертвоприношений, эти модели демонстрируют, что создание музыки — это не просто техническая задача, а сложный акт интерпретации и перевода между различными знаками и смыслами. В этом контексте, слова Винтона Серфа: «Интернет — это просто машина для передачи информации, но суть в том, что эта информация может быть любой» — приобретают особую актуальность. Ведь именно гибкость и многогранность информации позволяют этим системам не только воспроизводить музыку, но и исследовать саму природу музыкального значения, обнажая процессы формирования схем и межсемиотического перевода, о которых ранее можно было только догадываться.

Куда же это всё ведёт?

Представленные размышления о взаимодействии семантики и семиотики в системах преобразования текста в звук обнажают не столько технические ограничения, сколько фундаментальную неспособность человека объять сложность музыкального мышления. Модели искусственного интеллекта, выступая не просто инструментами создания, но и объектами эпистемологического исследования, указывают на то, что стабильность системы — это лишь иллюзия, маскирующая надвигающуюся катастрофу интерпретации. Долгосрочная «безупречность» алгоритма — предвестие его неспособности адаптироваться к непредсказуемости человеческого восприятия.

Будущие исследования, вероятно, столкнутся с необходимостью переосмысления самой концепции “авторства” в контексте генеративных моделей. Вместо поиска идеальной имитации человеческого творчества, более плодотворным представляется изучение процессов эволюции музыкальных схем, возникающих в результате взаимодействия текста, алгоритма и слушателя. Каждый архитектурный выбор в дизайне такой системы — это пророчество о будущем сбое, о неминуемом отклонении от заданной траектории.

Вместо стремления к созданию “интеллектуальной” музыки, следует сосредоточиться на понимании того, как музыкальные смыслы возникают из хаоса данных, как система сама себя переопределяет в процессе взаимодействия с миром. Системы не ломаются — они эволюционируют в неожиданные формы, и задача исследователя — не предсказать эти формы, а научиться их принимать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17429.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 09:15