למידה עמוקה א.י. יכול לחקות את הצליל של מגברי גיטרה איקוניים

יצירת מוזיקה עוברת כאן דיגיטציה יותר ויותר בשנת 2020, אך עדיין קשה מאוד לשחזר כמה אפקטים אודיו אנלוגיים בדרך זו. אחד מהאפקטים האלה הוא סוג של עיוות גיטרה צורח המועדף על ידי אלי רוק בכל מקום. עד כה, האפקטים הללו, הכוללים מגברי גיטרה, כמעט בלתי אפשריים ליצור מחדש באופן דיגיטלי.

זה השתנה כעת הודות לעבודתם של חוקרים במחלקה לעיבוד אותות ואקוסטיקה באוניברסיטת אלטו בפינלנד. באמצעות אינטליגנציה מלאכותית של למידה עמוקה (A.I.), הם יצרו רשת עצבית לגיטרה מודלים של עיוותים שלראשונה יכולים להטעות את מאזיני המבחן העיוור לחשוב שזהו האמיתי מאמר. תחשוב על זה כמו א מבחן טיורינג, נדנדה כל הדרך עד ל-Spınal Tap בסגנון 11.

"זו הייתה האמונה הכללית של חוקרי אודיו במשך עשרות שנים שהחיקוי המדויק של הצליל המעוות של מגברי גיטרות צינור הוא מאתגר מאוד." פרופסור וסה ולימקי אמר ל-Digital Trends. "אחת הסיבות היא שהעיוות קשור להתנהגות דינמית לא ליניארית, שידוע שקשה לדמות אותה אפילו תיאורטית. סיבה נוספת עשויה להיות שצלילי גיטרה מעוותים בדרך כלל בולטים למדי במוזיקה, כך שנראה שקשה להסתיר שם בעיות כלשהן; כל אי הדיוקים יהיו בולטים מאוד".

כדי לאמן את הרשת העצבית ליצור מחדש מגוון אפקטים של עיוותים, כל מה שצריך הוא כמה דקות של שמע שהוקלט ממגבר המטרה. החוקרים השתמשו באודיו "נקי" שהוקלט מגיטרה חשמלית ב- an תא אל - הד, ולאחר מכן העביר אותו דרך מגבר. זה סיפק גם קלט בצורה של צליל הגיטרה ללא רבב, וגם פלט בצורה של פלט מגבר הגיטרה ה"מטרה" המקביל.

"האימון נעשה על ידי הזנת הרשת העצבית בקטע קצר של שמע גיטרה נקי, והשוואת הפלט של הרשת ל- פלט מגבר 'יעד'", אמר אלק רייט, דוקטורנט המתמקד בעיבוד אודיו באמצעות למידה עמוקה, ל-Digital Trends. "ההשוואה הזו נעשית ב'פונקציית ההפסד', שהיא פשוט משוואה שמייצגת עד כמה פלט הרשת העצבית הוא מפלט היעד, או, עד כמה 'שגוי' החיזוי של מודל הרשת העצבית היה. המפתח הוא תהליך שנקרא 'ירידה בדרגה', שבו אתה מחשב כיצד להתאים את הרשת העצבית פרמטרים מעט מאוד, כך שחיזוי הרשת העצבית קרובה מעט יותר למגבר המטרה תְפוּקָה. התהליך הזה חוזר על עצמו אלפי פעמים - או לפעמים הרבה יותר - עד שהתפוקה של הרשת העצבית מפסיקה להשתפר."

אתה יכול לבדוק הדגמה של ה-A.I. בפעולה בכתובת research.spa.aalto.fi/פרסומים/ניירות/יישומים-עָמוֹק/. מאמר המתאר את העבודה היה פורסם לאחרונה בכתב העת Applied Sciences.

המלצות עורכים

• אשליות אופטיות יכולות לעזור לנו לבנות את הדור הבא של AI
• A.I אנלוגי? זה נשמע מטורף, אבל זה יכול להיות העתיד
• ה-A.I האחרון של Nvidia התוצאות מוכיחות ש-ARM מוכן למרכז הנתונים
• Nvidia מורידה את מחסום הכניסה ל-A.I. עם Fleet Command ו-LaunchPad
• האם א.י. לנצח את מהנדסי האנוש בתכנון שבבים? גוגל חושב שכן

שדרג את אורח החיים שלךמגמות דיגיטליות עוזרות לקוראים לעקוב אחר עולם הטכנולוגיה המהיר עם כל החדשות האחרונות, ביקורות מהנות על מוצרים, מאמרי מערכת מעוררי תובנות והצצות מיוחדות במינן.