Ученые научили глубокую нейронную сеть создавать музыкальные произведения в стиле любимых Бахом хоральных кантат.
Хоральные кантаты великого немецкого композитора привлекли внимание ученых благодаря ступенчатости и алгоритмичности процесса их сочинения. Они были основаны на лютеранских текстах и исполнялись в четыре голоса. Бах брал широко известную мелодию, исполняемую сопрано, и строил три гармонии для партий альта, тенора и баса. Тем не менее, сочинить такое произведение довольно трудно из-за тонкой взаимосвязи между гармонией и мелодией. Ученые Гаэтан Хаджерес (Gaetan Hadjeres) и Франсуа Паше (Francois Pachet) из лаборатории компьютерной науки Sony в Париже задались вопросом: можно ли обучить машину создавать хоралы в стиле Баха?
Они построили нейронную сеть с технологией глубокого обучения и назвали ее DeepBach. Для того, чтобы научить машину сочинять хоралы, ученые внесли в ее базу 325 хоралов, сочиненных Бахом, а затем перевели их в другие тональности в пределах заранее определенного вокального диапазона, получив в общей сложности 2503 музыкальных произведения. 80% из них ученые использовали, чтобы обучить компьютер распознавать гармонии Баха, а остальные 20% — чтобы подтверждать их корректность.
Ученые задавали машине исходную мелодию, а она затем строила гармонии для альта, тенора и баса. Чтобы выяснить, насколько хорошо компьютер справился со своей работой, авторы проекта опросили более 1600 человек, предложив им определить, какая из двух гармоний на одну и ту же мелодию больше похожа на произведение Баха. Из 1600 респондентов 400 были профессиональными музыкантами или студентами музыкальных училищ.
Около половины опрошенных заявили, что гармония, сгенерированная DeepBach, больше похожа на настоящего Баха. Даже при сопоставлении машинной музыки и музыки самого композитора лишь 75% правильно определяли, какое из произведений принадлежит Баху.