Британские ученые обучили модели искусственного интеллекта с высокой точностью определять джазовых исполнителей по их произведениям. Для этого ИИ натренировали на часах произведений, сыгранных известнейшими исполнителями джаза, говорится в исследовании, опубликованном в журнале Nature Machine Intelligence.
Музыкальные произведения различных исполнителей отличаются такими характерными особенностями, как аккордовая последовательность, структура ритма, наличие мелодичных мотивов. Джаз дает уникальную возможность изучать проанализировать их, поскольку этот стиль соединяет в себе композицию, импровизацию и исполнение.
Ученые под руководством Хью Честона из Кембриджского университета натренировали несколько моделей машинного обучения на массиве данных, состоящем из 1629 джазовых выступлений 20 известных исполнителей. Их общая продолжительность составляет 84 часа.
В массив данных вошли выступления Билла Эванса, Оскара Питерсона, Телониуса Монка, Чика Кориа, Кита Джарретта, Маккоя Тайнера и Ахмада Джамала. Они были переведены в формат MIDI для компьютерного анализа.
Оказалось, что наиболее успешная модель смогла определять исполнителей по их выступлениям с точностью 94,4%, а модель, выделяющая в композиции мелодию, гармонию, ритм и динамику, смогла отличать исполнителей джаза с точностью 91,3%.
Анализ такого параметра композиций, как гармония, позволял определять исполнителей с наивысшей точностью. За ней следуют ритм и мелодия, динамика — на последнем месте.
«Цель этого исследования — разобрать „отпечатки“ отдельных артистов, характерные элементы, которые делают их творчество узнаваемым и отличающимся, — говорится в исследовании. — Дизайн эксперимента позволил нам аккуратно выявить отдельных исполнителей и определить, какие из музыкальных элементов наиболее отличают отдельных артистов».