Музыкальный слух машин: новый тест на понимание нот

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили новый бенчмарк, позволяющий оценить, насколько хорошо современные нейросети разбираются в сложных музыкальных произведениях.

Оценка возможностей больших языковых моделей и визуальных моделей в понимании полных музыкальных партитур с использованием ABC-нотации и методов тонкой настройки.

Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых и мультимодальных моделей, их способность к пониманию музыкальных произведений, представленных в виде нотных записей, остается малоизученной. В данной работе представлена ‘Musical Score Understanding Benchmark: Evaluating Large Language Models’ Comprehension of Complete Musical Scores’ — первая масштабная эталонная база данных MSU-Bench, предназначенная для оценки понимания нотных записей моделями, работающими как с текстовыми (ABC-нотация), так и с визуальными (PDF) данными. Анализ более 15 современных моделей выявил существенные различия в эффективности работы с разными модальностями и сложность обеспечения корректного ответа на вопросы, требующие многоуровневого понимания музыкального произведения. Сможет ли MSU-Bench стать надежным инструментом для развития искусственного интеллекта в области музыковедения и мультимодального анализа?

Понимание Музыкального Языка: Новый Вызов для Искусственного Интеллекта

Современные модели искусственного интеллекта, несмотря на успехи в обработке звука, демонстрируют существенные трудности при понимании музыкальных произведений, представленных в виде нотных записей. Анализ нот требует не просто распознавания отдельных символов, но и понимания сложных музыкальных конструкций, таких как гармония, ритм и форма. В отличие от обработки аудио, где модель может выявить паттерны непосредственно в звуковом сигнале, работа с нотами предполагает декодирование символического представления, требующего глубокого семантического анализа и способности к абстракции. Это означает, что модели должны понимать взаимосвязь между отдельными нотами, аккордами и фразами, а также контекст, в котором они расположены, что значительно превосходит возможности, необходимые для простого распознавания звуков и мелодий.

Новый эталон MSU-Bench создан для всесторонней оценки способностей искусственного интеллекта к пониманию музыки, выходящей за рамки простого распознавания звуков. В отличие от существующих тестов, MSU-Bench требует от моделей не просто идентифицировать ноты или аккорды, но и демонстрировать понимание музыкальной структуры на разных уровнях сложности — от базового анализа мелодии и гармонии до интерпретации более сложных элементов, таких как полифония и вариации темы. Эталон включает в себя задачи, требующие от моделей способности различать музыкальные фразы, определять тональность и ритмические особенности, а также предсказывать дальнейшее развитие музыкального произведения, что позволяет оценить глубину их понимания музыкального языка и способность к логическому мышлению в контексте музыкального произведения.

В рамках нового эталона MSU-Bench искусственный интеллект сталкивается с уникальной задачей — анализом музыкальных произведений, представленных в двух различных форматах. Помимо традиционных PDF-нот, которые требуют распознавания визуальных элементов и понимания музыкальной нотации, система должна интерпретировать текст в формате ABC Notation. Этот формат представляет собой компактный текстовый способ записи музыки, требующий от модели способности сопоставлять символы с музыкальными параметрами. Сочетание визуальной и текстовой информации создает мультимодальную проблему, значительно усложняя задачу для существующих моделей и требуя от них более глубокого понимания музыкальной структуры и содержания, чем просто обработка аудиосигнала.

Уровни Музыкального Понимания в MSU-Bench

Оценка понимания музыки в MSU-Bench начинается с анализа базовой метаинформации, включающей данные о композиторе и тональности произведения (Onset Information). Этот начальный уровень предполагает идентификацию автора и определение ключевой тональности, что является основой для дальнейшего анализа музыкального произведения. Точность определения этих параметров служит первым критерием оценки способности модели к пониманию музыкального контента, поскольку они представляют собой фундаментальные атрибуты, необходимые для контекстуализации и интерпретации музыкальной информации. Например, модель должна корректно идентифицировать $C$ мажор или $A$ минор, а также автора, например, Моцарта или Баха.

Второй уровень оценки в MSU-Bench посвящен анализу локальных нотационных характеристик музыкального произведения. Этот уровень включает в себя определение высоты тона ($pitch$), ритмической структуры, а также выявление и классификацию орнаментов и других декоративных элементов нотации. Оценка охватывает точное определение длительности нот и пауз, анализ ритмических фигур, и идентификацию различных типов орнаментов, таких как трели, морденты и апподжиатуры. Успешное выполнение задач этого уровня требует от модели способности к детальному анализу нотного текста и распознаванию мельчайших нюансов нотации.

После анализа начальных уровней, включающих информацию об onset, нотации и отдельных нот, модели MSU-Bench переходят к оценке гармонической структуры и последовательностей аккордов. Этот этап предполагает распознавание и анализ $I-V-I$ прогрессий, каденций и других гармонических элементов. Далее, оценка расширяется до анализа более широких структурных элементов, таких как текстура (например, гомофония, полифония) и форма (например, сонатная форма, рондо). Успешное распознавание этих элементов требует от моделей понимания как локальных гармонических взаимосвязей, так и глобальной организации музыкального произведения.

Анализ Производительности: LLM, VLM и Возможности Zero-Shot

Первоначальная оценка в режиме zero-shot выявила разницу в производительности между большими языковыми моделями (LLM) и визуально-языковыми моделями (VLM) при использовании на MSU-Bench. Результаты показали, что LLM и VLM демонстрируют различную эффективность при решении задач, требующих обработки как текстовой, так и визуальной информации. Данное расхождение указывает на то, что архитектуры и методы обучения LLM и VLM оптимизированы для разных типов входных данных и задач, что необходимо учитывать при выборе модели для конкретного применения. Анализ производительности на MSU-Bench позволяет оценить сильные и слабые стороны каждой модели в контексте мультимодальных задач.

В ходе начальной оценки в режиме zero-shot, модели Claude Opus 4 продемонстрировали общую точность в 24.22% при ответе на вопросы, требующие анализа визуальной информации (visual QA). В то же время, при решении задач текстового QA, показатели значительно выше, что указывает на существенную разницу в производительности LLM при обработке различных типов входных данных. Данный результат свидетельствует о том, что LLM, несмотря на свои возможности, испытывают трудности при интерпретации и анализе визуального контента по сравнению с текстом.

В ходе оценки в режиме zero-shot, модель Gemini 2.5 Pro показала наивысшую общую точность на MSU-Bench, достигнув 49.44% при работе с текстовыми данными в формате ABC-нотации. Данный результат демонстрирует высокую эффективность больших языковых моделей (LLM) при решении задач, связанных с анализом и обработкой текстовой информации, в частности, когда речь идет о специализированных форматах представления данных, таких как нотация ABC, используемая для записи музыкальных произведений. Этот показатель значительно превосходит результаты, полученные при использовании тех же моделей для обработки визуальной информации в рамках аналогичной оценки.

Анализ успешности моделей на различных уровнях сложности музыкальных примеров в MSU-Bench позволяет выявить конкретные области, где модели демонстрируют лучшие или худшие результаты. Успешность оценивается по каждому уровню сложности музыкальной композиции — от простых мелодий до сложных гармонических конструкций. Этот детальный анализ позволяет определить, на каких типах музыкальных задач модели справляются наиболее эффективно, а где наблюдаются значительные затруднения, что необходимо для дальнейшей оптимизации и разработки более совершенных алгоритмов обработки музыкальной информации. Например, модели могут показывать высокую точность на простых мелодических линиях, но значительно снижать производительность при анализе полифонических текстур или сложных гармонических последовательностей.

Повышение Музыкального ИИ: Тонкая Настройка и Эффективность Параметров

Обучение моделей на наборе данных MSU-Bench демонстрирует существенное повышение производительности на всех уровнях понимания музыкальной информации. Эксперименты показали, что тонкая настройка (fine-tuning) позволяет моделям эффективнее решать задачи, связанные с распознаванием музыкальных элементов, анализом их структуры и генерацией ответов на вопросы о музыкальном содержании. Улучшения наблюдаются как в простых задачах, таких как идентификация жанра или инструмента, так и в более сложных, требующих глубокого понимания музыкального контекста и взаимосвязей между различными элементами композиции. Использование MSU-Bench в качестве обучающего набора данных является ключевым фактором для достижения высоких результатов в задачах, связанных с искусственным интеллектом в музыке.

Метод LoRA (Low-Rank Adaptation) представляет собой технику эффективной тонкой настройки моделей, позволяющую адаптировать предварительно обученные сети к новым задачам при значительном снижении вычислительных затрат. Вместо обновления всех параметров модели, LoRA вводит небольшое количество обучаемых низкоранговых матриц, которые добавляются к существующим весам. Это существенно уменьшает количество параметров, требующих обучения — часто на 1000 раз и более — что позволяет проводить тонкую настройку на оборудовании с ограниченными ресурсами, например, на одной GPU. При этом, производительность модели после тонкой настройки с использованием LoRA может быть сопоставима с результатами, полученными при полной тонкой настройке, что делает LoRA привлекательным решением для задач, требующих адаптации больших языковых моделей.

Применение метода LoRA (Low-Rank Adaptation) для тонкой настройки модели Qwen2.5-VL-3B-Instruct на задачах визуального вопросно-ответного анализа (visual QA) продемонстрировало значительное повышение производительности — до 50% в определенных сценариях. LoRA позволяет адаптировать предварительно обученную модель к новым данным, изменяя лишь небольшое количество параметров, что существенно снижает вычислительные затраты и требования к объему памяти по сравнению с полной переобучающей настройкой. Это делает LoRA эффективным инструментом для улучшения качества ответов модели на вопросы, связанные с визуальным контентом, и позволяет использовать его на ресурсоограниченном оборудовании.

В составе набора данных MSU-Bench ключевое место занимают задачи генеративного QA (вопросно-ответного типа), которые призваны оценить способность модели не просто распознавать музыкальную информацию, но и демонстрировать её понимание. В отличие от задач, требующих лишь идентификации элементов, генеративные QA требуют от модели синтеза новых ответов, основанных на анализе представленной музыкальной информации. Это подразумевает понимание взаимосвязей между музыкальными элементами, такими как мелодия, гармония и ритм, а также контекста, в котором они представлены. Успешное выполнение таких задач свидетельствует о способности модели к более глубокому осмыслению музыкального контента, чем простое обнаружение паттернов.

За Пределами Музыки: Влияние на Мультимодальный ИИ и Общие Знания

Успешное применение дообученных моделей на базе MSU-Bench указывает на перспективный путь развития мультимодальных искусственных интеллектов в различных сложных областях. Полученные результаты демонстрируют, что целенаправленная специализация модели на конкретной задаче, такой как распознавание и понимание музыкальной нотации, может значительно повысить её способность к обобщению и адаптации к новым, несвязанным задачам. Этот подход, основанный на передаче знаний и навыков, полученных при решении узкоспециализированной задачи, открывает возможности для создания более эффективных и универсальных мультимодальных систем, способных успешно функционировать в широком спектре областей, от медицины и инженерии до образования и искусства. По сути, MSU-Bench служит доказательством концепции, подтверждающим, что инвестиции в разработку специализированных бенчмарков и дообучение моделей на их основе могут принести существенные дивиденды в плане повышения общей производительности и интеллекта искусственного интеллекта.

Исследования, проведенные с использованием MMLU (Massive Multitask Language Understanding), продемонстрировали, что целенаправленная дообучение модели на специализированном наборе данных способно значительно расширить её общие знания и улучшить навыки логического мышления. Данный подход позволяет модели не просто запоминать информацию, но и применять её для решения разнообразных задач, выходящих за рамки первоначальной специализации. В частности, дообучение на MSU-Bench, ориентированном на музыкальную информацию, привело к улучшению результатов в задачах, требующих общих знаний и рассуждений, что свидетельствует о возможности переноса полученных навыков на другие области знаний. Такой подход открывает перспективы для создания более универсальных и интеллектуальных систем искусственного интеллекта, способных эффективно решать широкий спектр задач.

Оптическое распознавание музыки, являясь основой для функционирования MSU-Bench, одновременно подчеркивает критическую важность предварительной обработки данных в эффективном мультимодальном обучении. Успешное извлечение информации из нотных записей напрямую зависит от качества предварительной обработки — коррекции искажений, удаления шумов и преобразования изображения в формат, пригодный для анализа моделью. Исследования показывают, что даже незначительные погрешности на этапе предварительной обработки могут существенно снизить точность распознавания и, как следствие, повлиять на общую производительность мультимодальной системы. Таким образом, тщательная и продуманная предварительная обработка не просто вспомогательный этап, а фундаментальный фактор, определяющий эффективность обучения и способность модели извлекать ценную информацию из сложных, многокомпонентных данных.

Исследования показали, что модель Gemini 2.5 Pro достигла 65.33% точности в ответах на вопросы первого уровня сложности, а ChatGPT-5-mini — 40.89% на вопросы четвертого уровня. Данный результат демонстрирует способность моделей к дифференцированному пониманию текста и адаптации к различным уровням сложности запросов. Успех в решении задач разного типа подтверждает потенциал развития систем искусственного интеллекта, способных не просто извлекать информацию, но и демонстрировать гибкость в обработке и интерпретации сложных текстовых данных. Такой подход открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных эффективно взаимодействовать с пользователем на различных уровнях понимания и сложности запросов.

Представленная работа демонстрирует стремление к редукции сложности в области понимания музыкальных произведений. Созданный бенчмарк MSU-Bench, оценивая возможности больших языковых моделей в интерпретации полных музыкальных партитур, выявляет пробелы в мультимодальном рассуждении. Применение нотации ABC и последующая тонкая настройка моделей подчеркивают значимость упрощения представления данных для повышения эффективности. Как однажды заметил Пауль Эрдеш: «Математика — это искусство, которое требует ясного и лаконичного выражения». В данном исследовании, подобно математической задаче, ясность представления музыкальной информации посредством стандартизированной нотации становится ключом к успешному решению.

Что Дальше?

Представленный анализ выявляет не столько прорыв, сколько обнажение пропасти. Абстракции, воплощенные в моделях, быстро стареют, а суть музыкального понимания ускользает. MSU-Bench — это не финишная прямая, а лишь четкая диагностика. Каждая сложность требует алиби, и текущие модели часто не предоставляют его, когда речь заходит о целостном восприятии партитуры.

В будущем необходимо сместить акцент с голого распознавания паттернов на моделирование когнитивных процессов, лежащих в основе музыкального мышления. Нужны не просто алгоритмы, предсказывающие следующую ноту, а системы, способные к осмысленному анализу структуры, гармонии и контекста. Важным направлением представляется разработка более эффективных методов представления музыкальной информации, выходящих за рамки упрощенных нотаций.

И, наконец, необходимо признать: понимание музыки — это не задача для искусственного интеллекта как такового, а вызов для нашей способности моделировать сложность. Принципы остаются неизменными, а конкретные реализации — лишь временными приближениями.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20697.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-30 13:49

🚀 Квантовые новости