Marco Pasini i jego koledzy Stefan Lattner oraz Maarten Grachten opracowali model sztucznej inteligencji, który generuje realistyczne akompaniamenty basowe, pasujące do stylu i tonacji istniejących już utworów muzycznych. Brak „żywego” basisty w nagraniach to żadna nowość, ale teraz producenci i wszyscy korzystający z home recordingu dostaną nowe i skuteczne narzędzie uzupełniania nagrań o gitarę basową.
Model zapewnia możliwość tworzenia linii basu o dowolnej długości, a użytkownicy mogą kontrolować barwę i styl gry na podstawie referencyjnego pliku audio. Naukowcy twierdzą, że w testach okazało się, że model jest w stanie stworzyć linie basu w dowolnych miksach utworów, a teraz planują pójść dalej i „napisać” podobne modele do tworzenia partii perkusji, fortepianu, gitary, smyczków czy efektów dźwiękowych.
Strona internetowa Cornall University, gdzie stworzono ten model, podaje:
Możliwość automatycznego generowania muzyki odpowiednio dopasowanej do dowolnej ścieżki wejściowej jest trudnym zadaniem. Przedstawiamy nowatorski, sterowany system generowania pojedynczych ścieżek towarzyszących miksom muzycznym o dowolnej długości. Nasza platforma generowania dźwięku stanowi znaczący krok naprzód w tworzeniu generatywnych narzędzi AI, które pomagają muzykom w produkcji muzycznej
„W Sony CSL naszym celem jest pomaganie artystom i producentom muzycznym w pracy, udostępniając narzędzia oparte na sztucznej inteligencji” – powiedział Lattner w serwisie Tech Xplore. „Zauważyliśmy jednak, że najczęstszym podejściem narzędzi sztucznej inteligencji jest tworzenie kompletnych utworów muzycznych od zera, co nie jest zbyt interesujące dla artystów. Artyści potrzebują narzędzi, które można dostosować do ich unikalnego stylu i które można wykorzystać na dowolnym etapie procesu produkcji muzyki, dlatego nasze narzędzie muzyki generatywnej powinno być w stanie analizować i uwzględniać każdą twórczość artysty przy proponowaniu nowych brzmień”.
Planujemy bezpośrednią współpracę z artystami i kompozytorami w celu dalszego udoskonalania i sprawdzania narzędzi akompaniamentu AI, aby jak najlepiej zaspokoić ich potrzeby twórcze
