Brain2Music использует мысли для воспроизведения музыки
Исследователи из Google и Университета Осаки в Японии изучающие активность мозга сообщили об успехах в воссоздании музыки по волнам человеческого мозга, наблюдаемым в лаборатории. Статья команды «Brain2Music: реконструкция музыки по деятельности человеческого мозга» была опубликована на сервере препринтов arXiv 20 июля.
Музыкальные образцы, охватывающие 10 жанров, включая рок, классику, металл, хип-хоп, поп и джаз, воспроизводились для пяти испытуемых, в то время как исследователи наблюдали за их мозговой активностью. Во время прослушивания записывались показания функциональной МРТ (fMRI). (Показания фМРТ, в отличие от показаний МРТ, регистрируют метаболическую активность с течением времени.)
Затем показания использовались для обучения глубокой нейронной сети, которая выявляла алгоритм, связанный с различными характеристиками музыки, такими как жанр, настроение и инструменты.

Спектрограммы различных музыкальных клипов: Крайний левый столбец содержит стимулы, которым подвергались испытуемые. Справа музыка, полученная из FMA, и три клипа, взятые из MusicLM. Как генерация, так и поиск выполняются с помощью вложений MuLan. Визуально заметно сходство спектрограмм в одном ряду.
На промежуточном этапе к исследованию присоединился MusicLM. Эта модель, разработанная Google, генерирует музыку на основе текстовых описаний. Он, как и фМРТ, измеряет такие факторы, как инструментарий, ритм и эмоции.
Исследователи связали базу данных MusicLM с показаниями фМРТ, что позволило их модели ИИ реконструировать музыку, которую слышали испытуемые. Вместо текстовых инструкций активность мозга обеспечивала контекст для музыкального вывода.
— Тимо Денк, исследователь из Google, один из нескольких авторов статьи.
Авторы назвали созданную модель ИИ Brain2Music.
Созданная музыка напоминает музыкальные стимулы, которые испытали люди, в отношении семантических свойств, таких как жанр, инструменты и настроение. Кроме того, ученые определили области мозга, отражающие информацию, поступающую из текстовых описаний музыки.
Примеры, предоставленные командой, демонстрируют удивительно похожее звучание музыкальных отрывков, интерпретируемых Brain2Music на основе мозговых волн испытуемых.
Одна из семплированных песен присутствовала среди первых 10 лучших хитов 2000 года «Oops!.. I Did It Again» Бритни Спирс. Ряд музыкальных элементов песни, таких как звучание инструментов и ритм, точно соответствовали друг другу, хотя тексты были неразборчивы. Исследователи объяснили, что Brain2Go фокусируется на инструментовке и стиле, а не на текстах.
— Тимо Денк.
ИИ еще не готов проникнуть в наш мозг и записать идеально оркестрованные мелодии, но этот день может быть не за горами.
По словам Денка, будущая работа над моделями генерации музыки улучшит временное согласование между реконструкцией и стимулом. Он также предположил, что в будущем появятся еще более точные методы воспроизведения музыкальных композиций, основанные на чистом воображении.
Возможно, будущим авторам песен нужно будет только представить припев песни, пока принтер, подключенный по беспроводной связи к слуховой коре, распечатывает партитуру.
Так Пол Маккартни, автор песни «Yesterday», признанной в опросе BBC в 1999 году лучшей песней 20-го века, рассказывал, что идея этой песни пришла к нему во сне, однако ему потребовалось полтора года, чтобы заполнить все недостающие части. Если будущий Маккартни придумает потенциальный глобальный хит в полуночном сне, вполне возможно, что модель типа Brain2Go обеспечит полный, быстрый и точный рендеринг композиции уже утром.
Музыкальные образцы, охватывающие 10 жанров, включая рок, классику, металл, хип-хоп, поп и джаз, воспроизводились для пяти испытуемых, в то время как исследователи наблюдали за их мозговой активностью. Во время прослушивания записывались показания функциональной МРТ (fMRI). (Показания фМРТ, в отличие от показаний МРТ, регистрируют метаболическую активность с течением времени.)
Затем показания использовались для обучения глубокой нейронной сети, которая выявляла алгоритм, связанный с различными характеристиками музыки, такими как жанр, настроение и инструменты.

Спектрограммы различных музыкальных клипов: Крайний левый столбец содержит стимулы, которым подвергались испытуемые. Справа музыка, полученная из FMA, и три клипа, взятые из MusicLM. Как генерация, так и поиск выполняются с помощью вложений MuLan. Визуально заметно сходство спектрограмм в одном ряду.
На промежуточном этапе к исследованию присоединился MusicLM. Эта модель, разработанная Google, генерирует музыку на основе текстовых описаний. Он, как и фМРТ, измеряет такие факторы, как инструментарий, ритм и эмоции.
Исследователи связали базу данных MusicLM с показаниями фМРТ, что позволило их модели ИИ реконструировать музыку, которую слышали испытуемые. Вместо текстовых инструкций активность мозга обеспечивала контекст для музыкального вывода.
По нашим оценкам реконструированная музыка семантически напоминает оригинальный музыкальный источник.
Созданная музыка напоминает музыкальные стимулы, которые испытали люди, в отношении семантических свойств, таких как жанр, инструменты и настроение. Кроме того, они определили области мозга, отражающие информацию, поступающую из текстовых описаний музыки
Созданная музыка напоминает музыкальные стимулы, которые испытали люди, в отношении семантических свойств, таких как жанр, инструменты и настроение. Кроме того, они определили области мозга, отражающие информацию, поступающую из текстовых описаний музыки
— Тимо Денк, исследователь из Google, один из нескольких авторов статьи.
Авторы назвали созданную модель ИИ Brain2Music.
Созданная музыка напоминает музыкальные стимулы, которые испытали люди, в отношении семантических свойств, таких как жанр, инструменты и настроение. Кроме того, ученые определили области мозга, отражающие информацию, поступающую из текстовых описаний музыки.
Примеры, предоставленные командой, демонстрируют удивительно похожее звучание музыкальных отрывков, интерпретируемых Brain2Music на основе мозговых волн испытуемых.
Одна из семплированных песен присутствовала среди первых 10 лучших хитов 2000 года «Oops!.. I Did It Again» Бритни Спирс. Ряд музыкальных элементов песни, таких как звучание инструментов и ритм, точно соответствовали друг другу, хотя тексты были неразборчивы. Исследователи объяснили, что Brain2Go фокусируется на инструментовке и стиле, а не на текстах.
Это исследование впервые дает количественную интерпретацию с биологической точки зрения. Однако, несмотря на успехи в моделях преобразования текста в музыку, внутренние процессы, отвечающие за это все еще плохо изучены
— Тимо Денк.
ИИ еще не готов проникнуть в наш мозг и записать идеально оркестрованные мелодии, но этот день может быть не за горами.
По словам Денка, будущая работа над моделями генерации музыки улучшит временное согласование между реконструкцией и стимулом. Он также предположил, что в будущем появятся еще более точные методы воспроизведения музыкальных композиций, основанные на чистом воображении.
Возможно, будущим авторам песен нужно будет только представить припев песни, пока принтер, подключенный по беспроводной связи к слуховой коре, распечатывает партитуру.
Так Пол Маккартни, автор песни «Yesterday», признанной в опросе BBC в 1999 году лучшей песней 20-го века, рассказывал, что идея этой песни пришла к нему во сне, однако ему потребовалось полтора года, чтобы заполнить все недостающие части. Если будущий Маккартни придумает потенциальный глобальный хит в полуночном сне, вполне возможно, что модель типа Brain2Go обеспечит полный, быстрый и точный рендеринг композиции уже утром.
- Алексей Павлов
- arXiv
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Луна появилась... всего за пять часов: новое исследование угрожает всем старым теориям
Все изменилось, когда в научных расчетах появился параметр, который полностью игнорировали ученые до этого...
Откуда взялись артефакты из будущего в 4350-летней гробнице «хранителя тайн» фараона?
Ученые рассказали, кто наведывался в усыпальницу царского советника спустя века после похорон...
Кальмары захватывают океан: и ученые до последнего момента не знали, почему так происходит
Так что же стоит за стремительным наступлением этих щупальцевых...
Тайна загадочных спиралей на плато Наска раскрыта: какие доказательства есть у ученых?
Уровень древней цивилизации поражает. Благодаря инженерным сооружениям люди жили там, где жизнь вообще не возможна...
Морской микроорганизм размножается как монстр из фильма «Чужой»: ученые долго не могли поверить в такое
Поразительное, но за «жуткое» существо сразу уцепились производители пищевой промышленности. Это будет переворот...
Что разбудило российский вулкан на Камчатке, спавший 475 лет?
Ученые рассчитали два сценария, но в итоге выяснилось: сработал совсем не тот фактор, что считалось в начале...
Четыре цвета Белого моря: ученые рассказали, как действует уникальный феномен Русского Севера
Все дело в четырех природных процессах, которые порой так переплетаются друг с другом, что кажется, тут действует аномалия...
Характер человек зависит от генов: ученые открыли сотни участков ДНК, программирующих наше поведение
Получается, что наша судьба предопределена? В какой-то степени да, но дьявол, как всегда, скрывается в деталях...
Таинственные краски: зачем древние египтяне рисовали очень странными веществами?
Похоже, что для художников из долины Нила это были не просто изображения, а нечто гораздо большее...
Грибники — это скрытые игроманы? Почему мнения специалистов разделились?
И надо ли опасаться за свое психическое здоровье любителям тихой охоты...
Пробуждение спящего гиганта: почему в Сибири могут начаться безудержные выбросы метана
Поразительно, но Енисей оказался границей, по сторонам которой развиваются два совершенно климатических сценария. Но итог у них один...