Новости
- Мэр Москвы Собянин: на юге Москвы началось строительство станции метро «Каспийская»
- 19:53 Два человека пострадали при пожаре на Казанском пороховом заводе происшествияпожаррегионы
- 19:48 ГД приняла в первом чтении законопроект о доступе Минобороны к данным ЗАГС политикаобщество
- 19:31 Обрушение произошло на пороховом заводе в Казани из-за пожара происшествияпожаррегионы
- 19:14 Путин утвердил членов Общественной палаты властьполитика
- 19:13 Трамп заявил, что переговоры с Ираном могут пройти в течение двух дней политиказа рубежом
- 19:04 Три человека пострадали в ДТП с четырьмя машинами в Москве происшествияДТПгород
- 19:01 Подмосковные врачи спасли ребенка с 6 пальцами на ноге медицинаобщество
- 18:57 Комитет ГД отправил на доработку проект о продаже красивых автономеров политикатранспортавто
- 18:45 В Подмосковье задержали «разгонявшего демонов» топором мужчину происшествия
- 18:36 Госдума временно освободила от НДС часть предпринимателей политикаэкономика
- 18:23 Врач посоветовала аллергикам уехать из Москвы на время цветения березы обществопогодагород
- 18:20 Ветеринар назвала породы животных, наиболее склонные к ожирению животныеобществоэксклюзив
- 18:06 Число пострадавших в ДТП с автобусом в Подмосковье увеличилось до двух происшествияДТП
- 18:03 Актер Смольянинов заочно приговорен к 8 годам колонии за фейки о ВС РФ судышоу-бизнес
- 17:57 США продлили лицензию на операции с зарубежными АЗС «Лукойла» экономика
- 17:45 Польский депутат Беркович принес в сейм флаг Израиля со свастикой политиказа рубежом
- 17:44 Собянин принял участие в стратегической сессии по обеспечению экономики кадрами мэр Москвыэкономика
- 17:34 Академик РАН Онищенко призвал россиян готовиться к вакцинации от оспы обезьян общество
- 17:30 Сотрудник Минобороны РФ похитил миллионы на военной ипотеке судыпроисшествия
- 17:19 Половодье в Москве прошло штатно городпогода
- 17:09 ЕК отложила выделение Украине первых траншей из 90 млрд евро финансирования политикаэкономика
- 16:55 В Роскомнадзоре заявили, что не планируют блокировать игры Electronic Arts технологии
- 16:52 Москвичей призвали к внимательности на улице из-за дождя и сильного ветра обществопогодагород
- 16:50 Индонезия договорилась о поставках российской нефти и газа политикаэкономика
- 16:42 Первые магнолии расцвели в «Аптекарском огороде» город
Точь-в-точь: как нейросеть научили исполнять песни голосами любого артиста
Китайская система искусственного интеллекта Lingyin Engine, по заявлениям ее создателей, исполнила уже более 1000 песен, имитируя голоса живых и уже умерших исполнителей. О том, какие последствия для музыкальной индустрии может нести эта разработка, рассказывает научный обозреватель Николай Гринько.
Представители китайской стриминговой платформы Tencent Music Entertainment (TME) рассказали, что инженеры компании вот уже несколько месяцев разрабатывают систему голосового синтеза, способную имитировать голос и манеру исполнения любого певца. Результаты работы нейросети впечатляют: песни, записанные с помощью алгоритма, набирают десятки тысяч прослушиваний, а одна из них стала настоящим хитом, заработав 100 миллионов просмотров и 350 000 долларов.
Схему работы этого сложного ИИ (как и большинства нейросетей) можно описать довольно просто: программа обучается на множестве записей какого-либо певца, анализирует его тембр, нюансы и особенности пения, а затем «поет» его голосом любой загруженный текст на предложенную ей мелодию.
В теории, нейросеть может исполнять стихи Пушкина на музыку Майкла Джексона голосом Леонида Утесова – никаких ограничений нет. Но TME запатентовала эту технологию, ограничила доступ к ней и теперь буквально сотнями выпускает треки с голосами звезд китайской эстрады – как здравствующих, так и ушедших. Причем, судя по всему, никаких юридических оснований у компании нет, никаких авторских прав на голоса TME не приобретала.
Сообщение вызвало панику среди исполнителей, осознавших, что они могут потерять доходы и карьеру. В самом деле, если нейросеть может имитировать голос, например, Эда Ширана, то ничто не мешает ее владельцам уже завтра выпустить «новый альбом» этого певца, а то и не один. Правда, стоит учесть, что Lingyin Engine имитирует только голос, сочинять мелодии и слова песен она не умеет – этим занимаются живые люди, которых наняла TME.
С другой стороны, многие системы искусственного интеллекта уже довольно успешно выступают в роли композиторов и поэтов. Если копнуть поглубже, то можно вспомнить, что музыку сегодня невозможно создать без аранжировщиков и звукоинженеров, но и с этими обязанностями нейросети скоро научатся справляться. А значит, не за горами времена, когда на человечество обрушится цунами из миллионов поп-хитов, сгенерированных по нажатию кнопки. Не удивительно, что деятели шоу-бизнеса очень сильно нервничают.
К сожалению, ничего утешительного для музыкантов мы сказать не можем. Lingyin Engine – это только первая ласточка, и в самое ближайшее время песни, написанные искусственным интеллектом, станут мейнстримом и займут верхние строчки в чартах. Это неизбежно. Очень быстро придет время сгенерированной музыки, и никакой другой почти не останется.
Стриминговые сервисы, которые сегодня подбирают плей-листы под настроение из существующих треков, уже лет через пять будут на ходу сочинять для вас песни, не существовавшие до этого момента. Кинокомпозиторы останутся без работы, поскольку режиссеру будет достаточно скомандовать компьютеру: «Здесь нужна музыка с нарастающей тревожностью, сыгранная на скрипках, виолончели и трех железных ведрах», чтобы уже через секунду получать требуемую звуковую дорожку. Музыкальные радиостанции и телеканалы исчезнут, поскольку ежедневно будут появляться и исчезать миллионы новых песен, и не будет никакого смысла транслировать их в эфире. Музыку ждут времена потрясений.
Согласитесь, все это выглядит немного пугающе. Чтобы подсластить пилюлю, можем лишь сказать, что довольно скоро эта мода пройдет, и «искусственные» треки – нет, не исчезнут, а станут всего лишь еще одним музыкальным направлением, таким же, как остальные.
Во времена первых электронных синтезаторов многие всерьез полагали, что живые инструменты доживают последние дни. В эпоху диско музыкальные критики предрекали скорую смерть року. Когда появился дабстеп, казалось, что музыка скоро вообще исчезнет. Но ничего такого не произошло: консерватории все еще существуют, волосатые гитаристы играют хэви-метал, а рэперы не смогли вытеснить со сцены даже гармонистов.
Музыка, созданная нейросетями, в итоге просто пополнит длинный список жанров и направлений. Мода на нее захлестнет весь мир, но очень быстро спадет – точно так же, как любая другая.
- Музыка из другой вселенной? Как звучит черная дыра в скоплении Персея
- Музыка планеты: ученые выяснили, как звучит магнитное поле Земли
Часто задаваемые вопросы о нейросетях для пения голосами артистов
Вопрос: Как нейросеть учится имитировать голос певца?
Ответ: Нейросеть анализирует множество аудиозаписей артиста, выделяя уникальные характеристики тембра, интонации и манеры исполнения, а затем создает математическую модель, способную генерировать похожий вокал.
Вопрос: Это законно — заставлять нейросеть петь чужим голосом?
Ответ: Законность зависит от юрисдикции и цели использования. Коммерческое использование без разрешения правообладателя (артиста или лейбла) обычно нарушает права на публичное исполнение и смежные права.
Вопрос: Может ли нейросеть идеально скопировать любой голос?
Ответ: Нет, идеальной копии добиться сложно. Качество зависит от объема и чистоты исходного материала для обучения, а также от возможностей алгоритма. Часто в результате слышны артефакты или неестественные переходы.
Вопрос: Какие нейросети для этого самые популярные?
Ответ: Среди известных инструментов — So-VITS-SVC, RVC (Retrieval-based Voice Conversion), Diff-SVC, а также коммерческие сервисы вроде Kits.ai. Многие из них являются opensource-проектами.
Вопрос: Нужны ли глубокие технические знания, чтобы пользоваться такими нейросетями?
Ответ: Для использования локальных opensource-моделей часто требуются базовые навыки работы с Python, GitHub и командной строкой. Однако появляются и более простые онлайн-сервисы с интуитивным интерфейсом.
Вопрос: Можно ли создать песню с голосом умершего артиста?
Ответ: Технически — да, если есть достаточное количество чистых записей его голоса для обучения модели. Однако этично и законно ли это — предмет активных споров.
Вопрос: Как артисты относятся к такой технологии?
Ответ: Мнения разделились. Одни видят в этом угрозу уникальности и доходов, другие — новый творческий инструмент для коллабораций или восстановления голоса при болезни.
Вопрос: Может ли нейросеть спеть песню в стиле артиста, но на другом языке?
Ответ: Да, многие модели способны на это. Однако произношение и акцент могут страдать, так как модель обучена на фонетике оригинального языка исполнителя.
Вопрос: Что такое «датасет» и зачем он нужен?
Ответ: Датасет — это набор аудиофайлов (трэков, a cappella) голоса артиста, который используется для обучения модели. Качество и размер датасета напрямую влияют на конечный результат.
Вопрос: Есть ли будущее у нейросетевого вокала в музыке?
Ответ: Скорее всего, да. Технология будет развиваться как инструмент для демо-записей, восстановления голоса, экспериментов и, возможно, создания полностью виртуальных исполнителей под строгим правовым регулированием.
Краткий чек-лист: как создать трек с помощью нейросети, поющей голосом артиста
- Определитесь с целью: развлекательный эксперимент, демо-запись или коммерческий проект.
- Проверьте правовые аспекты для вашего региона и цели использования.
- Выберите исполнителя, голос которого хотите использовать.
- Соберите или найдите качественный датасет (чистые записи вокала артиста).
- Подготовьте инструментальную минусовку будущей песни.
- Выберите подходящую нейросеть (онлайн-сервис или локальную opensource-модель).
- Обучите модель на собранном датасете (процесс может занять от нескольких часов до суток).
- Подготовьте эталонный вокал («референс») — свой голос, спетый под минус, или мелодию, наложенную на текст.
- Загрузите референс в обученную модель и запустите конвертацию голоса.
- Получите результат в виде аудиофайла с преобразованным вокалом.
- Оцените качество: проверьте на наличие артефактов, естественность тембра и чистотону.
- При необходимости отредактируйте аудио в звуковом редакторе (эквалайзер, компрессор, автотюн).
- Сведите преобразованный вокал с инструментальной дорожкой.
- Помните об этике: указывайте, если вокал создан ИИ, особенно при публикации.
