Время работы: 9:00-20:00 (воскресенье - выходной) | sales@arefyevstudio.com

Бесплатные нейросети для создания музыки в 2023 году!

3 апреля , 2023

Besplatnyye neyroseti dlya sozdaniya muzyki

Музыка является одним из самых популярных видов искусства в мире, и в последние годы музыкальная индустрия стала все более зависимой от технологических инноваций. В этом контексте нейросети играют важную роль в создании музыки, так как они могут помочь музыкантам, композиторам и продюсерам в создании новых произведений.

Нейросети — это системы искусственного интеллекта, которые позволяют машинам обучаться на основе большого количества данных и делать прогнозы на основе этого обучения. В музыкальной индустрии нейросети используются для автоматического создания музыки, а также для анализа и улучшения существующих музыкальных произведений. Существует множество различных нейросетей, используемых для создания музыки. Ниже мы рассмотрим некоторые из самых популярных в 2023 году!



Бесплатные нейросети для создания музыки в 2023 году!

1. WaveNet

WaveNetWaveNet является одной из наиболее известных музыкальных нейросетей. Разработанная компанией DeepMind, WaveNet использует глубокие сверточные нейронные сети для создания синтезированных звуков. WaveNet была использована для создания голосовых ассистентов Google и создания музыки в приложении Amper Music.

2. Magenta

magenta logoMagenta — это библиотека открытого исходного кода, разработанная Google, которая используется для автоматического создания музыки с помощью нейросетей. Magenta предоставляет набор инструментов, которые позволяют музыкантам и композиторам создавать новые музыкальные произведения с помощью нейросетей.

— Смотри также: Как стать музыкантом? 10 практических шагов —

3. DeepBach

DeepBachDeepBach — это нейросеть, разработанная учеными из Университета Йеля, которая используется для создания музыки в стиле классического Баха. DeepBach использует рекуррентные нейронные сети для создания новых музыкальных произведений, которые звучат, как будто их создал сам Бах.

4. AIVA

AIVA AIAIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) — это нейросеть, которая используется для создания музыки в различных жанрах, в том числе классической, электронной и саундтреков для кино и игр. AIVA использует глубокие нейронные сети и алгоритмы генетического программирования для создания новых музыкальных произведений.

5. NSynth

nsynth aiNSynth — это нейросеть, разработанная Google, которая используется для создания синтезированных звуков. NSynth использует глубокие сверточные нейронные сети для создания новых звуков, которые могут быть использованы в музыкальных произведениях.

— Смотри также: Где продать свой трек? Очевидные рекомендации на 2023 год —

6. Amper Music

Amper MusicAmper Music — это приложение для создания музыки, которое использует нейросети для создания музыки на основе заданных пользователем параметров. Amper Music позволяет музыкантам и композиторам создавать новые музыкальные произведения без необходимости иметь навыки в области программирования.

7. Flow Machines

Flow Machines — это нейросеть, разработанная учеными из Университета Парижа и Sony CSL, которая используется для создания музыки в различных жанрах. Flow Machines использует комбинацию глубоких нейронных сетей и алгоритмов генетического программирования для создания новых музыкальных произведений.



8. Jukedeck

JukedeckJukedeck — это еще одно приложение для создания музыки, которое использует нейросети для создания новых музыкальных произведений. Jukedeck позволяет пользователям выбирать жанр, настроение и продолжительность произведения, после чего нейросеть создает уникальную музыку на основе этих параметров.

Можно сказать, что нейросети имеют огромный потенциал в создании музыки и вносят значительный вклад в индустрию развлечений. С развитием технологий и улучшением алгоритмов нейросетей, мы можем ожидать, что они станут еще более точными и мощными в создании музыки в будущем.

Поделиться ссылкой

Об авторе: mix-master

Частичное или полное копирование любых материалов сайта возможно только с указанием ссылки на первоисточник.

Читайте также: