MuseNet

MuseNet é uma rede neural profunda desenvolvida pela OpenAI que gera composições musicais. Ele pode criar composições de até quatro minutos de duração e manipular até dez instrumentos diferentes. A inteligência artificial não foi especificamente programada com nossa compreensão de música, mas sim aprendeu padrões de harmonia, ritmo e estilo ao prever o próximo token em uma grande quantidade de arquivos MIDI.

O MuseNet gera música aprendendo a partir de um grande conjunto de dados de arquivos MIDI e, em seguida, prevendo sequências de música. Durante o processo de geração, o MuseNet considera cada combinação de notas tocadas ao mesmo tempo como um 'acorde' individual e atribui um token a cada acorde. Ele também usa tokens de compositor e de instrumentação para ajudar a guiar o tipo de música que ele gera.

O MuseNet é construído com a mesma tecnologia geral não supervisionada do GPT-2. Essa tecnologia é um modelo de transformador em grande escala treinado para prever sequências em áudio e texto. O MuseNet aprende padrões de harmonia, ritmo e estilo ao ser treinado para prever o próximo token em arquivos MIDI.

No MuseNet, o conceito de codificação de acordes envolve considerar cada combinação de notas tocadas ao mesmo tempo como um 'acorde' individual e, em seguida, atribuir um token a cada acorde. Esses tokens, juntamente com as informações de altura, volume e instrumento combinadas em um único token, são usados pelo MuseNet para prever a próxima nota dadas um conjunto de notas.

Os tokens de compositor e instrumentação no MuseNet são usados para guiar o tipo de música que é gerada pela inteligência artificial. Durante o processo de treinamento, esses tokens foram adicionados a cada amostra, para que o modelo pudesse usar essas informações ao fazer previsões de notas. O uso desses tokens permite que os usuários tenham mais controle sobre o estilo da música criada.

Os dados de treinamento para o MuseNet foram coletados de muitas fontes diferentes, incluindo Classical Archives, BitMidi e outras coleções encontradas online em vários gêneros. Eles também usaram o conjunto de dados MAESTRO no processo de treinamento.

O MuseNet pode misturar vários estilos musicais, desde estilos clássicos como Mozart até estilos pop modernos, como os dos Beatles, e até mesmo música country. Portanto, ele pode lidar com uma ampla variedade de gêneros e misturá-los de maneiras interessantes e criativas.

O MuseNet pode gerar uma composição musical de até quatro minutos de duração.

Sim, você pode controlar o tipo de amostras musicais que o MuseNet cria. Com os tokens de compositor e instrumentação, você tem controle sobre o estilo e os instrumentos usados na amostra musical gerada pelo MuseNet.

Sim, o MuseNet tem algumas limitações. Embora possa gerar uma ampla gama de estilos musicais e lidar com vários instrumentos, ele pode ter dificuldade com combinações incomuns de estilos e instrumentos. Por exemplo, criar música no estilo de Chopin com baixo e bateria pode ser mais desafiador para o modelo.

Sim, há diferença entre os modos 'simples' e 'avançado' na geração de música do MuseNet. No modo 'simples', os usuários podem explorar a variedade de estilos musicais que o modelo pode criar, gerando amostras aleatórias e pré-determinadas. Já no modo 'avançado', os usuários podem interagir diretamente com o modelo, o que leva à criação de composições musicais completamente novas.

O MuseNet e o GPT-2 são ambos desenvolvidos pela OpenAI e compartilham a mesma tecnologia geral não supervisionada. Essa tecnologia é um modelo de transformador em grande escala que é treinado para prever sequências, sejam elas de áudio ou texto. Essa característica o torna aplicável tanto na geração de texto quanto de música, daí a conexão entre os dois.

O MuseNet pode ter mais dificuldade com combinações incomuns de estilos e instrumentos, por exemplo, Chopin com baixo e bateria. A geração de música será mais natural se forem escolhidas entradas que se alinhem com o estilo usual de um compositor ou banda.

O MuseNet se lembra da estrutura de longo prazo em uma peça, aproveitando os núcleos otimizados do Sparse Transformer para treinar uma rede de 72 camadas. Isso permite atenção total a um contexto de 4096 tokens. O contexto longo é provavelmente uma das razões pelas quais ele é capaz de se lembrar da estrutura de longo prazo em uma peça de música.

O MuseNet marca a passagem do tempo na música usando tokens que são escalados de acordo com o tempo da peça ou tokens que marcam o tempo absoluto em segundos. Esses métodos permitem que o MuseNet leve em consideração recursos temporais essenciais na geração de música.

Sim, o MuseNet usa embeddings adicionais para fornecer contexto estrutural. Ele usa um embedding aprendido que acompanha a passagem do tempo em uma determinada amostra, um embedding para cada nota em um acorde e dois embeddings estruturais que indicam onde uma determinada amostra musical está dentro da peça musical maior.

A partir de arquivos MIDI, o MuseNet aprende padrões de harmonia, ritmo e estilo. O modelo não é explicitamente programado com nossa compreensão de música, mas sim descobre esses padrões aprendendo a prever o próximo token em uma multidão de arquivos MIDI.

Sim, o MuseNet pode manipular os sons de diferentes instrumentos. O modelo pode lidar com até dez instrumentos diferentes ao mesmo tempo e misturar os sons de maneira harmoniosa.

Sim, você pode usar o MuseNet para gerar música no estilo de um compositor específico. Ao usar os tokens de compositor durante o processo de geração, você pode guiar o modelo para criar música que imita o estilo do compositor escolhido.

O modelo de transformador é essencial para as capacidades do MuseNet, pois é treinado para prever sequências em áudio e texto. Essa habilidade permite que ele aprenda a partir de uma grande quantidade de arquivos MIDI e derive padrões de harmonia, ritmo e estilo. Além disso, o modelo de transformador também usa uma codificação para combinar informações de altura, volume e instrumento em um único token, o que aumenta sua capacidade de gerar composições musicais abrangentes.