Реферат по ИКТ: нейросети для создания музыки

СОДЕРЖАНИЕ

1 Теоретические основы генеративных нейросетей 6
1.1 Понятие и роль генеративных моделей 6
1.2 Музыкальные данные как объект анализа нейросетей 7
1.3 Обучающие выборки и их значение 8
2 Архитектуры нейросетей для генерации музыки 9
2.1 Рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM, GRU) 9
2.2 Трансформеры: революция в генерации музыки 10
2.3 Вариационные автокодировщики (VAE) 13
2.4 GAN (Generative Adversarial Networks) 13
2.5 Диффузионные модели 14
2.6 Гибридные модели в музыкальной генерации 14
2.7 Музыкальные трансформеры нового поколения 15
2.8 Архитектуры для генерации тембра 15
3 Популярные модели и сервисы: развернутый обзор 17
3.1 OpenAI MuseNet 17
3.2 Jukebox (OpenAI) 17
3.3 Google Magenta 17
3.4 AIVA, Amper, Soundful, Boomy 18
3.6 Stable Audio (Stability AI) 18
3.7 Riffusion как необычный подход 19
3.8 Коммерческие системы нового поколения 19
3.9 Начало интеграции ИИ в профессиональные DAW 20
4 Анализ преимуществ и недостатков генерации музыки ИИ 21
4.1 Преимущества 21
4.2 Недостатки 21
4.3 Глубокие преимущества использования ИИ 21
4.4 Расширенный анализ ограничений 22
5 Перспективы развития музыкальных нейросетей 23
5.1 Интерактивные ИИ-композиторы 23
5.2 Полная генерация саундтреков для игр 23
5.3 Персонализированная музыка для каждого человека 24
5.4 Гибридные модели 24
5.5 Глубокая персонализация музыки 25
5.6 Интерактивная музыка в играх 26
5.7 Слияние музыкальных ИИ с видеогенерацией 26
5.8 Полная автоматизация музыкального производства 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 30
ПРИЛОЖЕНИЕ А 31Показать/скрыть дополнительное описание