Музыка по вкусу: Как научить ИИ создавать музыку, которая нравится людям

Автор: Денис Аветисян

В новой статье рассматриваются методы и трудности согласования генеративных моделей музыки с человеческими предпочтениями, открывая путь к более творческим и приятным музыкальным произведениям.

Оптимизация моделей генерации музыки достигается двумя основными подходами: оптимизацией в процессе обучения, направленной на совершенствование моделей на этапе разработки, и адаптацией в процессе генерации, позволяющей корректировать результат без переобучения, оба из которых призваны преодолеть разрыв между вероятностным обучением и субъективными музыкальными предпочтениями.

Исследование посвящено методам обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), прямой оптимизации предпочтений (DPO) и оптимизации во время вывода для улучшения качества генерируемой музыки.

Несмотря на значительные успехи в генерации музыки с помощью искусственного интеллекта, системы часто не соответствуют тонким человеческим предпочтениям. В статье «Aligning Generative Music AI with Human Preferences: Methods and Challenges» рассматриваются методы согласования генеративных моделей с субъективной оценкой музыки, включая обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека и оптимизацию прямых предпочтений. Показано, что систематическое применение этих техник, таких как DiffRhythm+ и Text2midi-InferAlign, способно решить уникальные задачи музыкальной генерации, включая временную когерентность и гармоническую согласованность. Какие перспективы открываются для создания действительно креативных и персонализированных музыкальных систем, учитывающих нюансы человеческого восприятия?

Ограничения Традиционной Музыкальной Генерации

Первые попытки автоматической генерации музыки в значительной степени опирались на обучение на основе вероятности, что, однако, зачастую приводило к неудовлетворительным результатам с точки зрения эстетической выразительности. Данный подход, концентрируясь на статистическом моделировании существующих музыкальных произведений, не позволял создавать действительно оригинальные композиции, лишенные творческой искры. Алгоритмы, обученные предсказывать наиболее вероятные последовательности нот и аккордов, часто воспроизводили лишь шаблонные и предсказуемые мелодии, не способные передать сложность и нюансы человеческого музыкального творчества. Вместо создания нового, эти системы, по сути, лишь рекомбинировали элементы уже известных произведений, что ограничивало их потенциал для создания по-настоящему инновационной музыки и, как следствие, не позволяло достичь желаемого уровня художественной ценности.

Традиционные методы генерации музыки часто сталкиваются с трудностями при создании композиций, обладающих внутренней связностью и гармонической логикой. Вместо цельного музыкального повествования, алгоритмы нередко выдают последовательности нот, лишенные временной когерентности — то есть, лишенные ощущения развития и логической связи между отдельными фрагментами. Гармоническая непоследовательность проявляется в неожиданных и неуместных переходах аккордов, нарушающих привычные для слушателя музыкальные закономерности. В результате, созданные произведения часто воспринимаются как безликие и невыразительные, лишенные той эмоциональной глубины и эстетической привлекательности, которые характерны для музыки, написанной человеком. Данное ограничение связано с тем, что алгоритмы, как правило, оптимизируются для статистической правдоподобности, а не для субъективного восприятия красоты и гармонии.

Крайне важно учитывать предпочтения слушателей при создании музыки, однако традиционные подходы зачастую противоречат этим ожиданиям, что существенно замедляет прогресс в данной области. Исследования показывают, что алгоритмы, основанные на статистическом анализе существующих композиций, склонны воспроизводить наиболее распространенные, но не обязательно наиболее приятные или инновационные музыкальные паттерны. В результате, сгенерированные произведения могут казаться технически корректными, но лишенными эмоциональной глубины и оригинальности, не вызывая должного отклика у аудитории. Неспособность алгоритмов учитывать субъективные факторы, такие как культурный контекст и индивидуальные вкусы, приводит к созданию музыки, которая, несмотря на все усилия, не соответствует ожиданиям слушателей и не находит у них отклика.

Согласование с Человеческими Вкусами: Методы Оптимизации Предпочтений

Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) представляет собой эффективный подход к согласованию генеративных моделей с субъективными предпочтениями. В основе RLHF лежит использование сравнительных оценок, предоставляемых людьми, для корректировки поведения модели. Вместо прямого указания желаемого результата, люди сравнивают различные варианты генерации, указывая, какой из них предпочтительнее. Эти сравнения используются для обучения модели, позволяя ей постепенно адаптироваться к человеческим вкусам и генерировать результаты, более соответствующие ожиданиям. Данный метод позволяет эффективно использовать данные, полученные от людей, даже если они не могут явно сформулировать желаемые характеристики генерации.

Прямая оптимизация предпочтений (DPO) представляет собой упрощенный подход к обучению генеративных моделей, ориентированный на субъективные предпочтения. В отличие от традиционных методов, использующих обучение с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF), DPO напрямую оптимизирует политику модели, минимизируя расхождение между предсказанными вероятностями и предпочтениями, выраженными в данных сравнений. Это достигается за счет использования функции потерь, основанной на логарифмической вероятности предпочтений, что позволяет избежать необходимости в отдельной модели вознаграждения и, следовательно, упрощает процесс обучения и снижает вычислительные затраты. Таким образом, DPO позволяет напрямую корректировать политику модели в соответствии с предпочтениями пользователя, используя только данные о сравнениях пар вариантов.

Методики, такие как MusicRL, используют комбинированный подход к улучшению качества генерируемой музыки, применяя как функции вознаграждения, так и наборы данных, основанные на предпочтениях пользователей. Для анализа предпочтений часто применяется модель Брэдли-Терри (Bradley-Terry Preference Model), позволяющая количественно оценить относительную привлекательность различных музыкальных фрагментов. Оптимизация политики генерации осуществляется с помощью алгоритма Proximal Policy Optimization (PPO), который позволяет эффективно корректировать параметры модели, учитывая как сигнал вознаграждения, так и данные о предпочтениях, обеспечивая постепенное улучшение качества и соответствие музыкального вывода субъективным критериям.

Оценка Эстетической Привлекательности и Музыкальной Связности

DiffRhythm+ использует существующие фреймворки, такие как SongEval и Audiobox-aesthetic, для автоматизированной оценки структурной связности и эстетической привлекательности сгенерированных музыкальных композиций. SongEval оценивает музыкальную структуру на основе метрик, отражающих повторение, контраст и завершенность музыкальных фраз, в то время как Audiobox-aesthetic применяет модели машинного обучения, обученные на больших наборах данных, для прогнозирования субъективной оценки качества звука. Комбинируя эти подходы, DiffRhythm+ предоставляет количественные показатели, позволяющие оценить, насколько хорошо сгенерированная композиция соответствует принципам музыкальной организации и воспринимается слушателем как эстетически приятная.

Оценка эстетического восприятия в музыкальном контексте требует учета нюансированных и часто субъективных реакций на музыкальные элементы. В отличие от технических метрик, измеряющих, например, гармоническую сложность или ритмическую стабильность, эстетическая оценка предполагает анализ индивидуального восприятия тембра, мелодической выразительности и общей эмоциональной окраски произведения. Это связано с тем, что восприятие музыки глубоко укоренено в личном опыте слушателя, культурном контексте и текущем эмоциональном состоянии, что делает объективное измерение эстетической ценности сложной задачей. Для приближения к моделированию этого субъективного восприятия используются методы, основанные на анализе больших объемов данных о предпочтениях слушателей и их реакциях на различные музыкальные стимулы.

Современные модели, такие как DiffRhythm+, используют многомодальное стилистическое кондиционирование для управления музыкальными атрибутами и дальнейшей оптимизации генерируемого контента. Этот подход предполагает одновременное использование различных модальностей входных данных — например, текстовых описаний, примеров аудио или нотных последовательностей — для точного контроля над характеристиками генерируемой музыки. В процессе обучения модель устанавливает соответствия между входными модальностями и желаемыми музыкальными параметрами, такими как темп, тональность, инструментарий и жанр, что позволяет генерировать композиции, соответствующие заданным стилистическим требованиям и предпочтениям.

Будущее Персонализированной Музыкальной Генерации

Современные модели генерации музыки, такие как MusicLM, MusicGen и Mustango, демонстрируют впечатляющие возможности в синтезе высококачественного звука и создании широкого спектра стилей. В основе их работы лежит глубокое понимание человеческих музыкальных предпочтений, что позволяет создавать композиции, максимально соответствующие вкусам слушателей. Эти системы анализируют огромные объемы музыкальных данных, выявляя закономерности и паттерны, которые определяют популярные жанры, гармонии и мелодии. В результате, генерируемая музыка не просто технически совершенна, но и эмоционально резонирует с аудиторией, открывая новые горизонты для персонализированного музыкального опыта. Разработчики стремятся к тому, чтобы алгоритмы не просто имитировали существующие стили, но и предлагали оригинальные, креативные решения, адаптированные под индивидуальные запросы.

Современные алгоритмы генерации музыки, такие как Text2midi-InferAlign и Contrastive Decoding, значительно улучшают согласованность между текстовым описанием и полученным аудио. Эти техники позволяют создавать более качественные и эстетически привлекательные композиции, преодолевая ограничения традиционных подходов к преобразованию текста в музыку. Исследования показали, что применение данных методов приводит к впечатляющему улучшению показателей оценки качества — на $29.4\%$ выше по шкале CLAP — по сравнению с базовыми моделями генерации из текста в MIDI. Такой прогресс открывает новые возможности для создания персонализированной музыки, точно соответствующей заданным параметрам и предпочтениям слушателя, и позволяет добиться более реалистичного и выразительного звучания.

Для создания по-настоящему персонализированного музыкального опыта, учитывающего индивидуальные предпочтения и культурный контекст, необходимо учитывать глубокие связи между музыкой и культурной идентичностью. Исследования показывают, что восприятие музыки тесно связано с культурным происхождением слушателя, его личным опытом и воспоминаниями. Простое генерирование мелодий, соответствующих общим вкусам, недостаточно; для достижения истинного резонанса необходимо учитывать национальные особенности, исторические традиции и даже локальные музыкальные стили. Алгоритмы, способные анализировать культурные предпочтения слушателя и учитывать их при генерации музыки, открывают возможности для создания уникальных и значимых музыкальных произведений, способных вызывать глубокие эмоциональные отклики и укреплять связь между человеком и его культурным наследием.

Исследование подчеркивает важность согласования генеративных моделей музыки с человеческими предпочтениями, что является ключевым для создания действительно удовлетворительных музыкальных результатов. В этом контексте особенно актуальны слова Тима Бернерса-Ли: «Интернет — это для всех». Подобно тому, как Интернет должен быть доступен каждому, музыка, создаваемая искусственным интеллектом, должна быть понятна и приятна для человеческого слуха. Методы, такие как обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) и прямая оптимизация предпочтений (DPO), позволяют создать экосистему, где искусственный интеллект учится понимать и удовлетворять вкусы слушателей, а не просто генерирует случайные последовательности нот. Это подход, при котором структура, определяемая предпочтениями, формирует поведение модели, что соответствует философии элегантного дизайна и ясности.

Куда Ведет Эта Мелодия?

Представленные исследования, безусловно, указывают на необходимость перехода от простого максимизирования правдоподобия к более тонкому согласованию с человеческим восприятием в генерации музыки. Однако, возникает закономерный вопрос: достаточно ли лишь оптимизации на основе обратной связи? Настоящая креативность, кажется, рождается не из следования предпочтениям, а из умения их нарушать, предлагая неожиданное и новое. Упор на обучение модели распознаванию хорошей музыки рискует создать лишь бесконечное повторение уже известного, лишенное искры настоящего новаторства.

Очевидным направлением является углубление мультимодального обучения. Понимание контекста, эмоциональной окраски, даже визуальных образов, связанных с музыкой, может значительно улучшить качество генерируемых композиций. Но и здесь кроется опасность сведения сложного эстетического опыта к набору измеримых параметров. Важно помнить, что структура определяет поведение системы, и чрезмерная детализация входных данных может привести к непредсказуемым последствиям в конечном результате.

Пожалуй, наиболее сложная задача — это создание системы, способной к самокритике и самосовершенствованию. Модель, которая не просто генерирует музыку, но и анализирует ее с точки зрения эстетической ценности, способна к настоящему творческому росту. И тогда, возможно, искусственный интеллект сможет не просто воспроизводить, но и создавать музыку, которая трогает душу.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15038.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-20 13:07

🚀 Квантовые новости