Princeton Undergrad Google Derin Rüyadan İlham Alan Deepjazz A.I. Müzik yapımcısı

Ji-Sung Kim, nisan ayının ilk hafta sonu sabahın erken saatlerinde kafein üzerine kablolu yayın yaparak bilgisayarını kodlayarak derin bir müzik jeneratörü olan deepjazz'ı geliştirdi. 20 yaşındaki Princeton bilgisayar bilimi ikinci sınıf öğrencisi, 1-3 Nisan’da üniversitede düzenlenen ilk hackathonu olan HackPrinceton’da derin cazı yapmak için sadece 36 saat sürdü. Bir kodlama maratonunu bitirdikten sonra deepjazz için bir web sitesi hazırladı ve kaynak kodunu GitHub'da yayınladı.

Ancak, Kim’in sürprizine rağmen, program patladı. Deepjazz, Python ve GitHub'da sürekli bir trend izliyor - GitHub'taki en iyi yedinci program kadar yüksek. HackerNews'in ön sayfasında bile yer aldı ve hala canlı bir tartışma yaratıyor.

Kim, “İlk taraf projemin popülerlik açısından bu kadar patlayıcı olmasını beklemiyordum” dedi. Ters. “Çok çılgınca ve eğlenceli oldu.”

deepjazz - Keras & Theano kullanarak derin öğrenme odaklı caz jenerasyonu! http://t.co/G5wscglzO7 #python

- Python Trend (@pythontrending) 11 Nisan 2016

Yemek yemek, uyumak ve diğer ödevleri tamamlamak arasında Kim, derin caz için kaynak kodunu geliştirmesinin yaklaşık 12 saat sürdüğünü belirtti. Ancak, HackPrinceton'dan çok önce bir yapay zeka müzik jeneratörü fikri ile geldi. Chicago Üniversitesi'ndeki bir yaz stajı sırasında, bir resimdeki kalıpları yorumlayan ve onları bildiği diğer nesnelere dönüştüren bir fotoğraf üreticisi olan Google'ın Derin Rüyası ile karşılaştı. Sonuç, vahşi bir rüyanın ortaya çıkmasına benzeyen riskli görüntüler.

“Sanatı öğrenmek için derin öğrenmeyi kullanma fikri benim için gerçekten ilginçti” diyor Kim. “Google'ın sunduğu ve yayınladığı bu tür Derin Rüya çerçevesi gerçekten etkileyiciydi, çünkü mevcut sanat eserlerinden yeni sanat eserleri yaratıyorsunuz.”

Deepjazz, caz müziği üretmek için makine öğrenmeyi kullanıyor - “bir A.I. SoundCloud profilinde belirtildiği gibi "caz yapmak için üretildi." Müzik teorisi dersleri almayan ancak yedi yıldır klarnet çalmış olan Kim, sıradışı ezgileri nedeniyle caz müziği seçti. A.I. sistemin müziği, “sıra dışı çıktılar olabilir, bu yüzden cazın anında müzik üretme fikrine çok uygun olduğunu düşünüyorum” diyor.

Caz müziği için optimize edilmiş mevcut bir müzik yapımcısını, arkadaşı Evan Chow'un JazzML olarak adlandırdığı ve ilgili verileri elde etmek için kod kullanarak fakat onu iki derin öğrenme kütüphanesi Keras ve Theano ile uyumlu olan ikili bir matrise dönüştürdüğünü söyledi.

Deepjazz çerçevesinin kendisi, bir tür yapay sinir ağı mimarisi olan iki katlı bir LSTM'yi açıklıyor. Müzikal notaların ilk başlangıçtaki tohum dizisini öğrendikten sonra (Kim Pat Metheny’nin “Ve Sonra Biliyorum” un parçalarını kullandı), bu olasılıklara dayanarak bir sonraki notu notlara verir ve oluşturur. Örneğin, program A, B, C ölçeğini beslerseniz, bir sonraki notun deepjazz'ın üreteceği yüksek olasılık vardır, Kim açıklar.

Tarihsel olarak, eleştirmenler yapay zeka müzik jeneratörlerinin, insanlar tarafından bestelenen müziklerde duyulan renkten çok robotik ve steril ses çıkaran şarkılar üretmekten rahatsız olduklarını söylediler. 1993'te müziksel ritimler üreten bilgisayarlarda tez yazan bir MIT öğrencisi olan Jeffrey Bilmes, Ters Kasım'da:

Bilmes, “Müzik çalmayı öğrenirken ve caz çalmayı öğrenirken, insanı müziğin ne olduğunu sezgisel olarak anlamanın bir faydası var” dedi. “İnsanlar sezgisel varlıklardır ve insanlar genellikle insan şeylerini nasıl yapabildiklerini açıklayamazlar. O zaman belki bilgisayar programları için bu şeyleri tanımlarken kutsal bir yemin ihlal ettiğimi hissettim. ”

Kim deepjazz için araştırma yaparken robotik müzik yapan birçok sistemle karşılaştı.

Kim, “Müzik ve sanat derinden insan olduğunu düşündüğümüz şeyler” diyor. “Daha insancıl ve daha gerçekçi görünmesini sağlamak için kategorilere ayırmak gerçekten zor.” Kim, üreticilerin orijinal parçaya daha az benzemeleri için programlayarak daha insancıklı sesler yaratabileceklerini söylüyor.

Diğer geliştiriciler Kim ile temasa geçti ve daha fazla insanın bununla etkileşime girebilmesi için deepjazz'ı genişletmek istiyor. Kim bir gün deepjazz'ı, bir müzisyenin yapması gereken yapay olarak bir geri adım yaratabilen doğaçlama bir ortağa dönüşmekte olduğunu görebilir. Gelecekte daha da ileride, en sevdiğiniz parçalara yeni, benzer bir müzik yapan veya müzisyenler için yeni akorlar ve ilerlemeler önerebilecek uygulamalar görebilir.

Kim, derin öğrenmede uzman olmaktan hala uzak olduğunu itiraf ediyor, ancak stajlarda derin müzisyenlik ve eğitim geliştirme ve Princeton ile ilgili tecrübesi, ona alanla ilgili değerli bilgiler verdi.

“Yapay zeka artık bir bilim-kurgu hayali değil. Kim çok gerçek bir şey ve çok hızlı bir şekilde yaklaşan bir şey ”diyor Kim. “Umarım bir üst sınıf öğrencisi bile olmayan bu kolej öğrencisinin, bir bilgisayar korsanı içinde bir şeyler yapabildiğini görmek bilgisayar bilgisine girmeye çalışan diğer öğrencileri teşvik eder.”