Визуальный звук: как искусственный интеллект превращает зрение в музыку

Автор: Денис Аветисян

Новая система позволяет создавать музыкальные композиции в реальном времени, используя окружающий мир в качестве источника вдохновения.

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"

Устройство Lumia демонстрирует интеграцию аппаратного и программного обеспечения, предназначенную для обеспечения удобного взаимодействия пользователя с мобильными технологиями.

Представлена портативная система LUMIA, преобразующая визуальные данные в музыку с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и обеспечивающая новый опыт воплощенного музыкального творчества.

Несмотря на развитость цифровых музыкальных инструментов, часто отсутствует поддержка тактильного, импровизационного процесса, основанного на взаимодействии с окружающей средой. В данной работе представлена система LUMIA: A Handheld Vision-to-Music System for Real-Time, Embodied Composition, позволяющая преобразовывать визуальные сцены в музыкальные фразы посредством портативного, камерного интерфейса и больших мультимодальных моделей. Суть разработки — создание нового способа музыкального сочинения, в котором восприятие и композиция объединяются через физическое устройство, обеспечивая возможность мгновенной, контекстуальной генерации звука. Может ли подобный подход изменить само понимание генеративной музыки, переориентировав ее от точной настройки параметров к импровизационной практике, основанной на сенсорном опыте?

За пределами традиционного творчества: Рождение звуковых ландшафтов, управляемых искусственным интеллектом

Создание музыки традиционными методами требует от исполнителя значительного мастерства и затрат времени, что исторически ограничивало доступ к этому виду искусства и сужало возможности для звуковых экспериментов. Овладение музыкальными инструментами, композицией и аранжировкой — процесс длительный и сложный, требующий специализированного образования и постоянной практики. Это создавало барьеры для людей, желающих выразить себя через музыку, но не имеющих необходимых ресурсов или времени. Более того, традиционный подход часто ограничивал скорость исследования новых звуковых ландшафтов, поскольку каждый новый эксперимент требовал значительных усилий и времени на реализацию. В результате, потенциал для инноваций в музыкальной сфере оставался недораскрытым, а доступ к творчеству ограниченным.

Существующие инструменты искусственного интеллекта для создания музыки часто страдают от недостатка тонкости и контроля, что приводит к созданию однообразных и предсказуемых композиций. В отличие от человеческого творчества, способного к импровизации и адаптации, многие алгоритмы генерируют музыку, лишенную эмоциональной глубины и оригинальности. Особенно заметна неспособность этих систем реагировать на внешние стимулы и контекст в реальном времени — будь то изменения в окружающей среде, действия пользователя или даже его эмоциональное состояние. В результате, даже технически совершенные произведения, созданные ИИ, зачастую кажутся лишенными жизни и индивидуальности, уступая по выразительности даже самым простым мелодиям, рожденным человеческим воображением.

Развитие современных систем искусственного интеллекта в области звукового дизайна все больше ориентировано на создание не просто автоматизированных генераторов музыки, а инструментов, способных к подлинному взаимодействию с человеком. Вместо замены композитора, новая волна разработок стремится к установлению симбиоза, где человеческое намерение и творческий импульс направляют возможности ИИ. Такие системы, способные реагировать на нюансы исполнения, адаптироваться к меняющимся условиям и предлагать непредсказуемые, но гармоничные решения, открывают принципиально новые горизонты для создания звуковых ландшафтов. Они позволяют музыкантам и звукорежиссерам преодолевать ограничения традиционных методов, расширять палитру выразительных средств и исследовать невообразимые ранее звуковые текстуры, формируя динамичные и персонализированные аудиоопыты.

Lumia: Система преобразования визуальных сцен в звуковое сопровождение в реальном времени

Lumia представляет собой портативное устройство, использующее искусственный интеллект для преобразования визуальных сцен в музыкальное сопровождение, предлагая новый подход к музыкальному самовыражению. Устройство позволяет пользователям «озвучивать» окружающий мир, интерпретируя визуальную информацию и генерируя соответствующую музыкальную композицию в режиме реального времени. Это достигается путем анализа изображения с помощью алгоритмов машинного обучения и последующего синтеза звука, что позволяет создавать уникальные музыкальные произведения на основе визуального окружения. Lumia предназначена для музыкантов, художников и всех, кто заинтересован в экспериментах на стыке визуального и звукового искусства.

В основе системы Lumia лежит использование модели GPT-4 Vision для анализа визуальной информации и формирования текстовых запросов, предназначенных для синтеза звука. GPT-4 Vision осуществляет интерпретацию визуальных сцен, преобразуя данные изображения в структурированные инструкции, понятные для последующего этапа генерации музыки. Средняя задержка API для выполнения анализа сцены и построения запроса составляет 1.2 ± 0.3 секунды, что обеспечивает достаточно высокую скорость обработки для интерактивного применения системы в реальном времени.

В основе функциональности Lumia лежит модель Stable Audio, предназначенная для синтеза коротких аудио-лупов на основе текстовых запросов, полученных от системы анализа сцены. Эти лупы служат основными звуковыми строительными блоками для генерируемой музыки. Измерения показали, что средняя задержка (latency) API модели Stable Audio составляет 3.8 ± 0.6 секунды, что является критическим параметром для обеспечения работы системы в реальном времени и отзывчивости взаимодействия с пользователем.

Аппаратная интеграция с использованием платы Arduino Nano обеспечивает управление физическим вводом/выводом и функциональными возможностями устройства Lumia. Arduino Nano отвечает за обработку сигналов от датчиков и органов управления, а также за синхронизацию работы всех компонентов системы. Это позволяет добиться отзывчивого взаимодействия с пользователем и реализации работы в режиме реального времени, необходимого для оперативного преобразования визуальной информации в звуковое сопровождение. Плата обеспечивает управление питанием, связь между компонентами и позволяет реализовать пользовательский интерфейс, включая кнопки, регуляторы и другие элементы управления.

На изображении представлена лицевая сторона устройства LUMIA.

Оркестровка звука: Воспроизведение и плавные переходы

Движок воспроизведения циклов (Loop Playback Engine) является центральным компонентом системы Lumia, отвечающим за точное управление временем и планирование воспроизведения аудио. Его задача — обеспечение согласованности и отзывчивости музыкального сопровождения. Движок координирует запуск и остановку аудио-циклов, синхронизируя их с другими элементами системы, такими как визуальные эффекты и взаимодействие с пользователем. Это достигается посредством алгоритмов, оптимизированных для минимизации задержек и обеспечения плавного воспроизведения даже при высокой нагрузке на систему. Точное планирование и синхронизация, обеспечиваемые движком, критически важны для создания целостного и приятного пользовательского опыта.

В основе обеспечения плавных переходов между аудио-петлями в Lumia лежит применение технологий кроссфейда. Данный метод предполагает наложение концов одной петли на начало следующей, что позволяет избежать резких скачков и создать ощущение непрерывного звучания. Регулировка длительности кроссфейда позволяет адаптировать переходы к различным темпам и стилям музыки, минимизируя слышимые артефакты и обеспечивая естественное звучание. Эффективность кроссфейда заключается в постепенном уменьшении громкости первой петли одновременно с увеличением громкости следующей, создавая плавный переход без ощутимых разрывов.

Для повышения динамичности и отзывчивости системы, движок воспроизведения использует модели, такие как AudioCLIP, для обеспечения непрерывного мультимодального ввода данных. AudioCLIP обрабатывает различные типы входных сигналов, включая аудио и визуальную информацию, что позволяет системе адаптировать воспроизведение звуковых лупов в реальном времени. Это обеспечивает возможность динамического изменения параметров звука в зависимости от контекста и действий пользователя, повышая интерактивность и создавая более естественный звуковой опыт.

В системе Lumia интегрирован модуль Tonn AI, предназначенный для автоматического сведения и мастеринга сгенерированных аудио-лупов с целью повышения качества звука. Предварительное сведение (preview mixing) демонстрирует задержку в $5.2 \pm 0.9$ секунд, в то время как полное мастеринг занимает $8.6 \pm 1.1$ секунд. Эти показатели задержки отражают время, необходимое для обработки аудио-лупов модулем Tonn AI и предоставления готового звукового материала.

Расширение творческой палитры: Вселенная совместного творчества

Принципы, лежащие в основе платформы Lumia, находят отражение в других инновационных проектах, таких как Magenta Studio, Jukebox и Reactable. Все они объединяет концепция совместного творчества, или co-creation, где искусственный интеллект становится не просто инструментом, а полноценным соавтором. Эти платформы позволяют пользователям взаимодействовать с алгоритмами, вносить свой вклад в процесс создания музыки и визуального искусства, а затем наблюдать, как ИИ расширяет и преобразует их идеи. Такой подход открывает новые горизонты для творческого самовыражения, стирая границы между человеком и машиной и предлагая уникальные возможности для импровизации и экспериментов. Совместное творчество становится не просто технической возможностью, но и новой эстетикой, в которой ценятся взаимодействие, спонтанность и непредсказуемость.

Проект “Be the Beat” наглядно демонстрирует новый подход к творчеству, где движения танцора напрямую влияют на генерируемую искусственным интеллектом музыку. Вместо традиционного взаимодействия, где музыкант создает композицию независимо от исполнителя, система реагирует в реальном времени на каждое па, жест и изменение в динамике танца. Это создает уникальный симбиоз между человеческим движением и алгоритмической композицией, позволяя танцору стать соавтором музыкального произведения. В результате, каждое выступление становится неповторимым, а музыкальное сопровождение органично вплетено в хореографию, расширяя границы как танца, так и музыкального искусства.

Платформы, такие как Bela, открывают перед музыкантами новые горизонты импровизации и контроля над звуком. Эти аппаратные решения позволяют выйти за рамки традиционных методов создания музыки, предоставляя возможность непосредственного взаимодействия с технологиями генеративного искусства. В отличие от программных инструментов, Bela и аналогичные устройства обеспечивают тактильную обратную связь и мгновенный отклик, что критически важно для живых выступлений и спонтанного творчества. Музыканты получают возможность не просто воспроизводить заранее записанный материал, но и формировать звук в реальном времени, используя движения, жесты и другие физические параметры. Это ведет к появлению уникальных перформансов, в которых технологии становятся продолжением творческого импульса, а не просто инструментом для его реализации. Благодаря подобным платформам, границы между исполнителем, инструментом и звуком становятся всё более размытыми, открывая новые возможности для музыкального самовыражения и инноваций.

Современные модели, такие как AudioLDM и MusicLM, демонстрируют значительный прогресс в области генерации музыки по текстовому описанию, открывая новые горизонты для творчества. Эти системы, используя передовые алгоритмы машинного обучения, способны создавать музыкальные композиции, основываясь исключительно на текстовых запросах, позволяя пользователям воплощать в жизнь свои музыкальные идеи без необходимости владения музыкальными инструментами или навыками композиции. Они способны генерировать музыку различных жанров и стилей, адаптируясь к детальным описаниям настроения, темпа и инструментов, что значительно расширяет возможности для экспериментов и создания уникального контента. Постоянное совершенствование этих моделей ведет к повышению качества генерируемой музыки и увеличению степени контроля над процессом создания, приближая эру, когда любой человек сможет стать композитором, используя лишь силу своего воображения и текстовое описание.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, в которых простота интерфейса и глубина взаимодействия формируют единое целое. Устройство Lumia, преобразующее визуальные данные в музыкальные импровизации, подчеркивает важность непосредственного, воплощенного опыта в процессе творчества. Это напоминает высказывание Дональда Кнута: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Аналогично, прежде чем усложнять систему для достижения большей выразительности, необходимо убедиться в надежности и понятности ее базовых принципов. Lumia, по сути, стремится к элегантности в создании музыки, где зависимость от сложной логики минимизирована, а акцент сделан на интуитивном взаимодействии, что соответствует принципу масштабируемости простоты.

Куда Ведет Свет?

Представленная система LUMIA, безусловно, демонстрирует элегантность преобразования визуального потока в звуковую ткань. Однако, подобно любому инструменту, она лишь усиливает возможности пользователя, но не заменяет их. Вопрос заключается не в том, насколько быстро искусственный интеллект генерирует музыку, а в том, как этот процесс влияет на само понимание композиции и импровизации. Необходимо исследовать, как взаимодействие с системой формирует не только музыкальный результат, но и когнитивные процессы исполнителя.

Очевидным направлением развития является углубление понимания взаимосвязи между визуальными характеристиками и параметрами музыкальной генерации. Поверхностное соответствие недостаточно; требуется исследование более тонких, подсознательных связей, которые формируют наше восприятие гармонии и ритма. Более того, текущие системы, как правило, сосредоточены на непосредственном преобразовании входного сигнала. Интересным представляется изучение возможности создания систем, способных предсказывать желаемый музыкальный результат на основе визуального контекста, фактически выступая в роли со-творца, а не просто инструмента.

Не стоит забывать и о границах ощутимости. Устройство, удерживаемое в руке, ограничивает масштаб взаимодействия. В будущем, вероятно, возникнет потребность в более иммерсивных системах, использующих дополненную или виртуальную реальность, чтобы полностью погрузить исполнителя в процесс со-творчества. И тогда, возможно, станет ясно, где заканчивается технология и начинается настоящее искусство.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17228.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-22 20:42