Pionierskie w skali światowej prace na temat zastosowań sztucznej inteligencji i głębokich sieci neuronowych do analizy oraz tworzenia muzyki

Rysunek obrazujący rolę sztucznej inteligencji w muzyce

Czy w nowoczesnej muzyce dyrygenta zastąpią algorytmy sztucznej inteligencji? W których brzmieniach przyszłości komputerowe bity wyprą muzyczne nuty? Jaka jest szansa, że kompozytorem będzie wciąż człowiek? A gdyby tak instrumenty nauczyły się same grać? Czy skomponowana w ten sposób muzyka odbiegałaby od napisanych przez człowieka kompozycji? Czy jesteśmy w stanie nauczyć maszyny rozumieć muzykę tworzoną przez człowieka? Sztuczna inteligencja wspólnie z uczeniem maszynowym rzuca wyzwanie współczesnym twórcom muzyki. Odpowiedzią na tego typu pytania z domeny music information retrieval zajmuje się dr inż. Mateusz Modrzejewski z Zakładu Grafiki Komputerowej naszego Wydziału. Takie pionierskie w skali światowej badania prowadzone są nie na scenie największych oper narodowych, a w laboratoriach warszawskiej uczelni.

„W prowadzonych badaniach łączę swoje dwie największe pasje; muzykę oraz zagadnienia związane z głębokimi sieciami neuronowymi będącymi podstawą uczenia maszynowego i zastosowań sztucznej inteligencji” – wyjaśnia dr inż. Mateusz Modrzejewski„jako jazzowy perkusista z bogatym doświadczeniem scenicznym znam i rozumiem strukturę muzyki, a jako inżynier zapisuję ją nie tylko w postaci nut, ale także przedstawiam w języku komputerowym. A to jest doskonały zbiór danych wejściowych do maszynowego przetwarzania, analizy i komponowania utworów przez algorytmy sztucznej inteligencji”.

Badania dr inż. Mateusza Modrzejewskiego opierają się na wykorzystaniu głębokich modeli neuronowych, w tym sieci rekurencyjnych i generatywnych sieci typu GAN oraz nowoczesnych reprezentacji opartych na podejściu transfer learning. Nowe metody opracowywane są z wykorzystaniem dużych zbiorów danych w formacie audio i w formatach symbolicznych, takich jak MIDI (Musical Instruments Digital Interface). Po przetworzeniu poszczególnych utworów z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji, możliwe jest wygenerowanie zupełnie nowej muzyki spełniającej określone założenia czy też trafna i dokładna klasyfikacja istniejącej muzyki według zadanych kryteriów, takich jak identyfikacja wokalisty, nastroju i instrumentów czy też rozpoznanie gatunku muzycznego. Autorskie rozwiązania przedstawione zostały na konferencji Artificial Intelligence and Soft Computing.

„Muzyka jest bardzo abstrakcyjnym komunikatem, głęboko zakorzenionym w ludzkiej inteligencji i wrażliwości. W przypadku generowania muzyki, uwypuklamy aspekt kompozycyjny - kodujemy nuty w postaci ekspresyjnych reprezentacji tekstowych lub w formie graficznej zwanej piano roll. Sztuczna inteligencja staje się tu sprzymierzeńcem ludzkiego kompozytora, dostarcza nowych melodii, struktur i rozwiązań. Wspomagamy ludzką inteligencję i kreatywność za pomocą technik AI. Z kolei w przypadku analizy, korzystamy z technik cyfrowego przetwarzania sygnałów i badamy reprezentacje wyuczone przez głębokie sieci neuronowe. Te reprezentacje w naturalny sposób pozwalają maszynom zrozumieć treść zawartą w muzyce, a więc na przykład również zarekomendować słuchaczowi nową muzykę do posłuchania, z uwzględnieniem spersonalizowanych preferencji” – dodaje dr inż. Mateusz Modrzejewski.

Dr inż. Mateusz Modrzejewski opracowane koncepcje rozwija pod opieką prof. Przemysława Rokity w Zakładzie Grafiki Komputerowej Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej. Jest też perkusistą koncertującym m.in. w Chinach, Wietnamie, Niemczech, Szkocji, Anglii, Estonii, Ukrainie, oraz na wielu festiwalach i wydarzeniach muzycznych w Polsce. Zagrał z czołówką polskich artystów ponad 600 koncertów dla publiczności liczących nawet 150 000 osób, a w 2020 r. został laureatem stypendium „Kultura w Sieci” Ministra Kultury i Dziedzictwa Narodowego. W ubiegłym roku był nominowany - jako członek zespołu Majki Jeżowskiej - do nagrody Fryderyk za płytę „Live at Pol’and’ rock”.

Posłuchajcie jak gra nasz absolwent!