Music and Machine Learning (Google I/O'19)

[GOOGLE LOGO MUSIC] JESSE ENGEL : 저는 제시입니다 ADAM ROBERTS : 저는 아담입니다

JESSE ENGEL : 그리고 우리는 – 덕분에 Google은 Google 내의 프로젝트에서 왔습니다 프로젝트 마젠타 (Project Magenta) 그것은 Google 내의 기계 학습 그룹의 일부입니다 그리고 우리는 구체적으로 – 그것은 오픈 소스 연구 프로젝트입니다 그래서 우리는 최첨단 기계 학습 연구를하고 있습니다

하지만 우리는 그 역할에 정말로 관심이 있습니다 그 기계 학습은 창조적 인 기술을 위해 놀 수있다 예술가와 음악가를 위해 그래서 우리가하는 모든 일을 오픈 소스에 내 놓습니다 또한 개발자를위한 도구를 만드는 데 중점을 둡니다

예술가들이 실제로 탐험 할 수 있도록 창조적 인 과정에서 인공 지능과 기계 학습을 사용합니다 그리고 프로젝트에 더 많은 관심이 있다면, 그냥 진짜 빠른 플러그 gco/magenta로 갈 수 있습니다 당신이 연구면에서 더 많이한다면, 당신은 모든 종류의 연구 논문과 데이터 세트를 찾을 수 있습니다

음악인이라면 많은 통합 도구가 있습니다 당신은 시도 할 수 있습니다 그리고 다른 라이브러리에도 JavaScript가 있습니다 코더에 사용할 수 있습니다 그래서 저는 그것을 아담에게 넘겨 줄 것입니다

누가 실제로 이것이 더 의미하는지에 대해 이야기 할 것입니다 ADAM ROBERTS : 네 한 가지 구체적인 예를 살펴 보겠습니다 우리가하는 일의 유형 이것은 단지 – 우리가 풀어 놓은 프로젝트입니다

지난 주에 그루브라고 불렀어 실제로 초대하기 만하면 실제로 시작되었습니다 드러머, 전문 드러머 고용 사무실에 와서 우리는 전자 드럼 킷을 사용하여 우리가 상징적 표현을 포착 할 수있게했다 그들의 공연 중

그리고 우리는 기계 학습 모델을 훈련 시켰습니다 우리가 생각한이 데이터로 다양한 작업을 수행합니다 창의적인 맥락에서 사용하는 것이 흥미로울 수 있습니다 그래서 나는 잠시 후에 그 일들 중 일부에 빠지게 될 것입니다 하지만 우선, 나는 우리가 실제로 어떻게 움직이는 지 살펴보고 싶다

이 물건들을 세상에 뿌려 라 먼저, 우리는 연구 그룹입니다 그래서 우리는 학술 논문을 씁니다 우리는 기계 학습 회의에 제출합니다 우리는 또한 데이터 세트를 공개함으로써 다른 연구자들이 그것을 취하고 결과를 재현하거나 또는 잘하면 그것을 확장, 그것을 향상시킬 수 있습니다

그러나 우리는 또한 항상 우리 물건을 오픈 소스에 넣습니다 그래서 우리는 코더들이이 기술에 접근 할 수 있기를 바랍니다 그래서 우리 모델의 TensorFlow 구현을 릴리스 할 것입니다 우리는 또한 일반적으로, 그리고이 경우, 우리는 TensorFlow JS에서 다시 구현했습니다 그리고 이것은 단지 유용한 기술입니다

인터페이스 및 응용 프로그램 구축 용 이러한 방법들 위에 그것은 정말 쉽습니다 당신은 자바 스크립트에 넣습니다 그리고 마지막으로,이 경우, 우리는 데이터 세트를 TensorFlow 데이터 세트에 넣습니다 해당 데이터 세트에 액세스하기위한 단일 라인 API와 같습니다

그래서 당신은 새로운 모델을 훈련시킬 수 있거나 그것을 사용할 수 있습니다 네가 원하는 어떤 목적이든 그리고 마지막으로, 우리는 일반적으로 어떤 종류의 음악가 또는 예술가를위한 도구, 또는 우리가 목표로하는 제작자 유형에 상관없이 이 경우 자바 스크립트 구현을 사용했습니다 우리는 Ableton을 위해 magenta / studio라는 플러그인을 만들었습니다 살고 있다

따라서 Ableton Live에 익숙하지 않은 경우, 전문 소프트웨어 패키지 사람들이 음악을 제작하거나 음악을 작곡하는 데 사용합니다 그리고 이러한 플러그인은 새로운 기능을 추가합니다 전에 존재하지 않았던 그 도서관에 그래서 나는 Drumify에 집중하고 싶습니다 우리가 모델에서 만든 두 개의 플러그인 중 하나 인 그룹 데이터 세트로 만들었습니다

그리고이 플러그인이 실제로하는 일은 실제로 어떤 종류의 리듬 음악을들을 수있게 해줍니다 드럼 비트로 변환하거나 드럼 비트를 생성합니다 종류가 잘 동반됩니다 그래서 당신이 프로듀서라고 상상해보십시오 새 노래 시작 중입니다

그리고 당신은 많은 것을 좋아하는베이스 라인을 가지고 있습니다 하지만 드럼 킷에 접근 할 수 없거나 또는 당신은 재능있는 또는 숙련 된 드러머가 아닙니다 Drumify 플러그인을 사용하여베이스 라인을 사용할 수 있습니다 계속하기 위해 동반하는 드럼 비트 만들기 당신의 구성 과정 그럼 실제로이 간단한 예를 들어 보겠습니다 먼저 누군가가 만든베이스 라인을 듣게 될 것입니다

[베이스 라인 연주] 이제 우리는 그것을 취할 것이고 우리는 Drumify와 동반 할 드럼 비트로 바꿀 것입니다 [마약 사용으로베이스 라인] [웃음] [박수 갈채] 그래서 그것은베이스 라인, 저음의 온셋을 사용하는 것입니다 그 리듬을 추출하는 메모 몇 번의 클릭만으로 그것을 따라갈 드럼 비트를 만들 수 있습니다 이것이 유형의 한 가지 예일뿐입니다

우리가 작업하고있는 것들 더 많은 gco/magenta가 있습니다 우리에게는 훨씬 더 많은 프로젝트가 있습니다 모든 것은 무료이며 오픈 소스이며 사용하기 쉽습니다

그러니 관심이 있다면 확인해보십시오 그러나 이제 우리는 전환하고 약간 초점을 맞추고 싶습니다 실제로 만든 일부 제작자에게 이 기술과 예술적 실천을 사용하기 시작했습니다 그래서, 구체적으로 오늘 우리는 두 명의 음악가가 있습니다 우리는 정말로 흥분하고 있습니다

첫 번째는 Claire Evans입니다 그래서 그녀는 YACHT 밴드의 삼분의 일입니다 그녀는 또한 예술가이기도합니다 완성 된 저자 그녀의 책은 "광대역 – 인터넷을 만든 여성들의 이야기를 풀어 라

" 그리고 나는이 책을 매우 추천한다 네 [박수 갈채] 나는 그것이 독서가 필요하다고 생각한다 그래서 확실히 확인해보십시오 그러나 오늘 그녀는 그것에 대해 이야기하지 않을 것입니다

그녀는 최근 밴드의 모습을 이야기 할 것입니다 일부 기계 학습 기술을 채택했습니다 그들의 과정에서 그리고 그 밴드가 밴드로 데려가는 모습을 볼 수 있습니다 그러니 클레어를 무대에 초대하십시오

CLAIRE EVANS : 고마워 안녕하세요 안녕, 모두들 안녕하세요, 저는 분명히 클레어입니다 그리고 저는 여기 밴드의 대표자입니다

그래, 오늘 밤 우리 메인 스테이지에서 연주하고있어 그래서 당신이 이것을 좋아한다면,이 흥미로운 것을 발견한다면, 우리는 많은 노래를 연주 할 것입니다 오늘 내가 메인 스테이지에서 이야기하고있는 것입니다 그래서, 요트에 익숙하지 않은 사람을 위해, 나는 이것을 빠른 서언으로 시작하려고한다 그래서 당신은 우리가 누구인지 그리고 어디서 왔는지에 대한 감각을 얻습니다

우리는 내가 어떻게 시작하는지부터 시작합니다 우리는 기계 학습에 들어갑니다 그래서 요트는 2002 년에 제 파트너 인 Jona Bechtolt에 의해 설립되었습니다 누가 저기 앉아 있니? 이런 종류의 낡아 빠진 이름을 따서 명명되었습니다 그가 오레곤 주 포틀랜드에있는 거리에서 본 사인 – YACHT, 최첨단 기술을 도전하는 젊은 미국인

우리는이 사업이 무엇을했는지 전혀 모른다 실제로는 솔직히 Google을 사용할 수 없습니다 어떤 것들은 있습니다 우리는 수년 동안 여러 번 찾아 내려고 노력했습니다 그러나 우리는 많은 다른 화신을 가지고 있었지만 밴드의 17 년 동안 음악을 만들었습니다

우리는이 두문자어를 지켰습니다 그것은 뭔가 실제로 명료하게 표현하기 때문에 우리가 누구인지에 대한 핵심입니다 끊임없이 기술과 대화를 나누고 싶습니다 내 말은, 분명히 우리가 여기 있기 때문에 우리는 러 다이 트가 아니란 말입니다 그리고 우리는 특별히 적대적이지 않습니다

그 의미에서 도전적입니다 우리는 항상 약혼을 유지하고 싶습니다 그리고 우리는 항상 푸시의 종류를 알고 싶어합니다 도구를 사용하거나 작업에 영향을 미침 우리가 사용하는 도구들, 우리의 작업을 형성하는 도구들 나는 내가 코더가 아니라고 말하고 싶다

나는 아담과 제시가 짝을 이루는 것의 20 % 만 이해했다 지금 말하자면 우리는 그들과 함께 일해 왔습니다 삼년 동안 그래서 우리의 기술과의 관계 예술을 만드는 맥락에서 항상 그렇습니다 밖을보고에서 왔습니다

우리는 도구에 대한 접근과 접근에 관심이 있습니다 흥미로운 도구로, 그리고 우리 자신의 소설을 찾는 것 도구를 사용하는 방법, 옆에있는 일종의 방법 우리는 창조적 인 응용을 강요하고 싶습니다 비 크리에이티브 기술자의 우리가 그들과 함께 할 수있는 것을보기 위해 비 소비자 지향적입니다 어떻게 그들이 우리의 역사적으로 예쁜 것에 적용될 수 있는지보십시오

DIY, 펑크 록 작업 기본 기본 지시문이 하나 있다면 우리가하는 일을 지배하고, 가능한 한 많이해야한다 가능한 한 작은 것으로, 어떤 것이 있습니다 우리가 Buckminster Fuller를 많이 읽음으로써 우리 자신의 배경에 필연적 인 유추를 그려야한다 태평양의 분산 형 펑크 록 커뮤니티에서 북서

나는 너에게 한 쌍에 대해 말할거야 당신이 우리가 누구인지에 대한 감각을주기 위해 우리가 한 프로젝트의 그래서 몇 년 전에 우리는 새 앨범 표지를 공개했습니다 독점적으로 팩스를 통한 삽화 우리는 웹 애플리케이션을 구축하여이를 수행했습니다 인근 팩스 기기를 FedEx와 같은 팬들에게 제공하십시오

또는 UPS 또는 그 부모의 사무실에 직접 제출하고 직접 작품을 보냈습니다 표지 문을 덧붙여 그들에게 팩스 기계가 정보를 전송합니다 이는 기본적으로 음악이하는 것입니다 그리고 우리는 활성화의 아이디어를 좋아했습니다

휴면 기술 또는 잠재 기술, 어떤 창조적 인 가능성이 존재하는지 보여주는 방법으로 노후화의 위기에 처해있다 그리고 그 단계에서 우리는 최근에 4 년짜리 프로젝트 정말로 휴면 한 기술을 재 활성화하는 것 로스 앤젤레스 시내, 1975 년 공개 미술 작품 원래 "Triforium"이라고 불리는 세계 최초의 폴리포옵 틱 (polyphonoptic) 빛과 소리를 동기화시킬 수있는 도구 원래의 새로운 예술 형식으로 그것이 1975 년에 지어 졌던 컴퓨터 시스템은, 분명히, 스너프까지는 아니었다 그래서 그것은 매우 오랜 시간 동안 부러졌습니다 하지만 우리는 돈이 있고, 학제 간 팀이 있습니다 함께 빛을 되찾았습니다

맞춤형 LED 설치를 사용합니다 그리고 우리는 원래의 8 비트 종이 테이프를 구제 할 수있었습니다 원래 컴퓨터를 실행 한 코드 시스템을 통해 실시간으로 응답 할 수 있습니다 다시 한번 음악 입력 그래서, 다시, 이것은 공동 거주입니다

구약과 신기술의 우리는 사물을 사용하는 것을 좋아합니다 다시 탐험하고 다시 상상하기를 기다리고, 또 다시, 가능한 적은 자원으로 우리는 기계에 정말로 관심이되었습니다 약 4 년 전에 학습했습니다 우리가 그럴 것 같았 기 때문에 아마 우리를위한 다음 단계 일 것입니다 우리는 기계의 반사 특성 그것을 배우는 방식처럼 우리가 자신을 이해하는 데 도움이되고 생성적인 자질 기계 학습, 그것이 우리를 도울 수있는 방법 완전히 새로운 것을 만들기 위해서

기본적으로 꼬리말부터 말하고 있습니다 기계를 찾으려는 1 년 동안의 긴 프로젝트 일할 수있는 학습 주도적 구성 과정 우리의 목적을 위해, 그것은 우리가 음악을 만들 수있게 해줄 것입니다 인간이 음악을 만들어내는 것만 큼 단순한 것이 아니 었습니다 그러나 진정으로 흥미롭고 의미있는 것으로 그리고 녹음의 우리 뒤의 목록과 일치하여 그래서 우리는 단지 레코드를 만들고 싶지 않았습니다

기계 학습 기계 학습을 사용하여 YACHT 레코드를 만들고 싶었습니다 그리고 그것은 다른 제안입니다 나는 변덕에 빠지게 될거야 그게 테마라고 생각하기 때문에

이것은 기본적으로 우리가 기록에 사용했던 것입니다 우리는 다양한 전략을 가지고 실험했습니다 그러나 우리는 우리를위한 최고의 구성 도구가 Magenta의 MusicVAE 모델은 잠재 공간입니다 보간 모델은 우리가 본질적으로, 나는 이것이 기술적 인 설명 방식이 아니라는 것을 안다 하지만 그건 우리가 멜로디를 찾을 수있게 해줬 어

우리 자신의 등 카탈로그에서 노래들 사이에 숨어 있습니다 그리고 이것은 사용자가 그 모델을 바라 보는 부분입니다 우리가 처음에는 지난 5 월 기록을 남겼다 그것은 CO 실험실 노트북이다, 그래서 정확하게 종류 뮤지션의 음악은 스튜디오에 데려 오는 데 익숙합니다 불행히도 우리는이 작업을 시작했습니다 Magenta가 사용자 친화적 인 Ableton Live를 만들기 전에 뮤지션을위한 플러그인

하지만 알다시피, 그것은 무엇이든간에 – 그것은 우리에게 거리를 제공합니다 그래서 나는 그것으로 괜찮습니다 그래서 이런 식으로 일하기 위해서는 CO 연구실과 같은 것을 가져와야합니다 노트북을 스튜디오에 가져 가면 많은 준비 작업을해야합니다 먼저, 전체 카탈로그에 수동으로 주석을 달았습니다

82 곡 이요 MIDI로 그리고 우리는 모든베이스 라인을 깨뜨 렸습니다 보컬 멜로디, 키보드 라인, 드럼 파트를 4 개의 바 루프로 구성합니다 그런 다음 CO 랩 노트북을 통해 이러한 루프 쌍을 실행했습니다 다른 온도에서 때때로 수십 번, 수백 번이 아니라도 이 거대한 몸을 생성하기 위해서 우리가 할 수있는 멜로디 정보 새로운 노래를 만들기위한 소스 자료의 일종으로 사용하십시오

우리가이 엄청난 양의 음악 정보를 가지고있을 때, 인간의 과정이 시작된 때입니다 이것은 우리가 수동으로 모두를 통해 컬링을 시작한 때입니다 재미있는 순간을 찾으려고 노력하는이 MIDI 데이터의 우리에게 말한 것들, 재미 있다고 느낀 것들, 우리가 더 탐험하고 싶었던 것들 여러분 중 일부는 알 수 있듯이 기계 학습을 사용합니다 시작, 중간, 그리고 끝, 운문, 합창, 운문으로, 조금 아직도, 우리의 범위 밖

멜로디가 모델의 직업이기 때문에 그것은 좋은 일입니다 그러나 배치와 성능 전적으로 우리 일 이었어 제가 좀 더 구체적으로 의미하는 바를 증명하기 위해, 하나의 노래에서 단 하나의 멜로디에 집중하겠습니다 그래서 나는 너에게 멜로디를 연주 할거야 곧바로 MusicVAE 모델에서 빠져 나옵니다

그것은 생성 된 몇 가지 다른 MIDI 시퀀스 중 하나였습니다 2 개의 다른 YACHT 노래 사이 보간법에 의하여, 하나는 "홀로그램"이고 하나는 제목에 맹목적인 말을하고있어 아마 나는 소리내어 말하면 안돼 관객 : 말해봐! [메트로놈 연주가있는 멜로디 한 곡] 클레어 에반스 : "나는 죽을 때까지 너와 섹스하고 싶어" [LAUGHS] 승인 그래서 우리를위한이 특히 멜로디 예외적으로 미학적으로 흥미 롭습니다

그러나 MusicVAE 모델에 의해 생성 된 모든 멜로디와 마찬가지로, 끝없는 메모의 순서입니다 멈출 때까지 계속 켜져 있습니다 그것은 정확히 대중 음악이 아닙니다 그래서 이것이 규칙이 들어오는 곳입니다 그리고 나는 기술적 인 규칙을 의미하지는 않습니다

나는 인간의 규칙, 우리의 특정한 과정을위한 일하는 규칙을 의미한다 우리는 항상 번창했습니다 많은 예술가들처럼, 저는 믿습니다 스스로 부과 된 제약 하에서 왜냐하면 당신이 앉아서 팝을 쓸 때 세계의 모든 것에 관한 노래, 그것은 압도적입니다

그러나 당신이 그 자리에 약간의 경계를 가지고 있다면, 당신은 그것에 대해 더 구체적으로 생각할 수 있습니다 그래서 우리를 위해 우리는 우리가하는 모든 노래가 이 과정으로 만들려고한다 기존의 것으로 보간되어야했다 멜로디를 다시 카탈로그에서 우리는 이것이 노래로 이어질 것이라고 기대했습니다

그런 종류의 요정이 있었어 느낌, 우리는 양을 정하는 방법을 모른다 나는 모델도 할 수 있다고 생각하지 않는다 그러나 이것이 우리가 결정할 매개 변수입니다 우리는 또한 메모를 추가 할 수 없다고 결정했습니다

우리는 하모니를 추가 할 수 없었습니다 우리는 잼이나 즉흥 연주를 할 수 없었습니다 해석하거나 본질적으로 어떤 방식 으로든 창조적이어야합니다 첨가제 변경은 없었고, 감산 만 또는 전치 변화 그래서 우리는 어떤 악기에도 멜로디를 지정할 수 있습니다

우리가 방금 들었던 멜로디가 키보드 였을 수도 있습니다 라인,베이스 라인이었을 수도 있고, 기타 라인 일 수도 있었고, 보컬 멜로디 일 수도 있었어 그것이 우리의 결정이었습니다 우리는 멜로디를 작업 키로 바꿀 수 있습니다 그리고 구조화하고 자르고 콜라주 할 수 있습니다

우리가 원하는만큼 이제 또 다른 중요한 요소 인 가사에 대해 이야기하겠습니다 어떤 노래 든 그래서이 프로젝트를 위해 우리는 다른 창의적인 기술자 인 로스 굿윈 (Ross Goodwin) 우리가 그와 함께 일하기 시작했을 때 그는 자유 계약자였습니다 그는 현재 Google의 아티스트 및 컴퓨터 인텔리전스를 사용 중입니다

그룹, 많은 일이 일어난 것입니다 우리 과정에서 우리는 Ross와 함께 가사 모델을 만들었습니다 우리의 멜로디 모델과 같은 종류의 정신으로 그래서 우리는 그것이 일종의 우리 자신의 영감을 반영하여, 우리 자신의 배경, 우리 자신의 역사, 우리 자신의 백 카탈로그

그래서 우리가 Ross로 만든 모델 20 메가 바이트의 텍스트로 된 코퍼스에서 훈련 받았다 약 500,000 페이지 또는 약 2 백만 페이지입니다 말 그리고 이것들은 모두 우리가 우리의 영향으로 여겨지는 음악, 우리가 듣고 자란 음악, 우리 부모님의 음악, 우리 자신의 음악, 우리 친구, 공동 작업자 및 동료 우리는 이것을 기계의 종류를 가르치는 기회로 보았습니다

우리의 가치, 역사, 우리 공동체, 그리고 어디에서 우리는 예술가로서 왔습니다 최종 결과는 이것이었다 따라서 하나의 인스턴스, 하나의 블록 Ross가 우리와 함께 만든 가사 모델의 출력 결과 한 장의 도트에 인쇄했습니다 매트릭스 프린터 용지

왜냐하면, 당신도 알다시피 그들은 여전히 ​​도트 매트릭스 프린터를 만듭니다 아마존에서 살 수 있습니다 그리고 우리는 그것을 실제로 물리적 인 것으로 시각화하고 싶었습니다 그래서 우리는이 방대한 텍스트 블록을 가지고있었습니다 우리가 스튜디오에 가져온 하나의 연속 시트 우리와 함께

그리고 나는 말 그대로 스튜디오 층에 앉아 있었고, 재미있는 구절을 강조 표시합니다 그것이 포함되어있어서 흥미 롭습니다 저온에서 고온의 물질 범위 저온 물질은 위험이 적기 때문에, 훨씬 더 단순하고 훨씬 반복적입니다 그것은 펑크 록 가사 엔진의 일종입니다

노래에서 더 많은 요소적인 것들을 두 드린다 전체 페이지와 페이지 및 페이지가 있습니다 반복적 인 어구들처럼, 나는 너의 두뇌를 원해 또는 나는 바위를 피우려고합니다 아니면 당신을 사랑합니다

저온 소재입니다 그리고 나서 고온 재료 문장에 무의미한 행동이 가득하다 그리고 정말 이상한 고유 명사와 사물의 이름이 많이 있습니다 그래서 노래를 만들려면 정서적으로 다양한 감정을 가지고 있었고, 우리는 많은 저온 고온 재료를 같은 노래에 담았습니다 그리고 멜로디와 마찬가지로, 우리는 그대로의 것을 가져 가지 않았습니다

우리는 실제로 수동으로 샅샅이 뒤지며 예외적으로 흥미로운 문구 나 이미지를 찾았습니다 또는 구절, 또는 우리에게 말한 것들 우리가 누구인지에 대해 의미있는 것처럼 느껴졌습니다 그리고 우리가 어디에서 왔는지 텍스트를 사용한 작업 방식에 가장 큰 영향 정말 저급 기술, 반 기술, 정말 윌리엄 S 버로우스가 잘린 걸 봤어

작문 방법과 다다 이스트 첨단 기술, 낮은 기술은 우리의 operandus의 일종입니다 그래서 실제로 노래를 만들려면 거대한 텍스트 블록과이 거대한 더미 멜로디의 우리는 실제로 재미있는 구절을 가져 가야했다 멜로디 위에 올려 놓으십시오 우리가 결정한 것은 흥미로운 보컬 멜로디가 될 것입니다

문제는 VAE에서 생성 된 멜로디입니다 인체와 관계가 없다 우리 인체 나 역량에 출연자와 가수로서 그리고 그들은 확실히 관계가 없습니다 영어의 내부 리듬에 이르기까지

그래서 우리가 위에 가사를 깰 시간이 많이 있었어 멜로디를 일종의 강제로 작업하기 위해 그리고 그것은 우리가 음절을 떼어 내고 발음해야한다는 것을 의미했습니다 정말 이상한 방법으로 일을하고 일을해라 깊이 직관력이 없었고 이 음악을 듣는 많은 사람들을 이끌어 낸다 가사를 끊임없이 잘못 들었다

그것은 마치 [INAUDIBLE] 메이커와 같습니다 그럼 좀 더 자세히 살펴 보겠습니다 우리가 함께하기로 결심 한 가사들 여기 노래의 한 구절이 있습니다 "나는 내 두뇌에 당신의 전화를 원한다

내 이름을 부르면 좋겠어 네가 그걸 해주기를 바란다 오, 오지 않을 래? 오지 않을거야? 내 머리 속에서 일하지 않니, 내 번호 9 이니? 살아 있기 위해서, 너와 함께, 잡초처럼 나는 침대에서 개처럼 머리에서 느낄 수있다 " 알아

[박수 갈채] 따라서 일반적으로 노래를 쓰는 사람으로 말하면 의미 나 종지와 관계가있다 또는 어떤면에서 개인적으로, 이런 종류의 가사를 부른다 내 구현 된 습관을 벗어나서 강요했다 먼저 단어와 소리 사이의 관계를 발전 시키십시오 그리고 그 의미를 사랑하고 감사하게 성장하십시오

소리가 난다 그것은 꽤 해방이야 그러나 가사에는 또한이 정말로 강한, 나는 결코 쓰지 않을 것 인 이상한 이미지 마찬가지로, "나는 침대에서 개처럼 머리에서 느낄 수 있습니다" 내 말은, 어구 야

그것은 관용적 인 영어의 형태입니다 그러나 의미는 완전히 옆으로입니다 그럼에도 불구하고 그것은 여전히 ​​뭔가 의미가 있습니다 왜냐하면 우리 모두가 쉽게 할 수 있다고 생각하기 때문입니다 따뜻하고 고의적 인 느낌을 상상해 보라

그리고 밤에 잠들고있는 개처럼 선물한다 그리고 그것은이 물건들을 다루는 마법입니다 언어에 대한 새로운 사고 방식을 열어줍니다 음악에 대해 생각하고 상호 작용을 생각하는 것 그 두 가지 사이 승인

그래서이 가사들이 어떻게 그 멜로디에 잘 들어 맞는지 들어 봅시다 내가 방금 연주 한 곡은 처음에 결정 했어 좋은 보컬 멜로디가 될 것입니다 [메트로놈과 음악 재생] [LAUGHS] [박수 갈채] 감사 그래서 가장 흥미롭고 도전적인 것들 중 하나입니다

이런 식으로 일하는 것은 실제로 생성 재료를 수행하는 단계 앞서 말한 것처럼, 그것은 종종 우리의 역량을 훨씬 뛰어 넘습니다 그리고 때로는 단순하게 들리는 것들 – 내 말은, 이것은 간단하게 들리지만 옆길과 같습니다 연극과 공연의 구체화 된 패턴으로부터 우리가 익숙한거야 몇 번이나 말해 줄 수 없어요

우리는 단지 꼼꼼하게 꼼꼼하게 찍으려는 스튜디오에 있습니다 간단한 기타 라인 그러나 그것이 단지 약간 다른 이유만으로 우리는하는 것에 익숙했습니다 불가능했습니다 그리고 그것은 많이 일어났습니다

그리고 그것은 두뇌의 종류였습니다 많은 순간에 어렵다 그러나 동시에, 종종 강제로 우리를 우리의 안락 지대 밖으로 밀고, 우리를 밀었습니다 우리가 빠졌던 패턴의 바깥쪽에, 종종 우리가 인식하지 못했던 패턴들 거기에 처음부터 있었다 그리고 그것은 우리가 다르게 게임을하도록 강요했습니다

우리가 일하는 방식에 대해 다르게 생각하십시오 승인 마지막으로, 나는 마지막 노래의 첫 번째 분을 연주하고 싶다 모든 것을 함께 그래서 첫 번째 합창을들을 겁니다

놀랍고 독특한 이디엄을 가지고 있습니다 그리고 내가 전에 연주 한 구절을들을거야 다시 한 번, 멜로디 적으로, 당신이 듣는 모든 것 MusicVAE 모델에 의해 생성되었습니다 그러나 성능, 배치, 생산, 구조, 그 외 모든 것은 우리 것입니다 그리고 이것은 우리가 공동의 전략으로 보는 것입니다

예술가처럼 그렇게 많은 것은 아닙니다 기계 학습으로 대체되고, 오히려 기회가 주어진다 우리의 에너지를 다른 방향으로 집중시키는 것 우리가 익숙하지 않은 다른 곳에서 통제권을 철회하는 것이 아닙니다 그것은시키는 것이 아닙니다

그것은 유지하고 프로세스가 당신을 바꾸게하는 것입니다 아마도 펌프질 할거야 [음악 재생] 진짜 노래 같아! 그래서 분명히 이것은 단지 하나의 방법 일뿐입니다 음악을 만드는 기계 학습과 협력하는 것 그리고 심지어 옳은 길조차도 아닙니다

나는 생각하지 않습니다 무수한 접근법이 있습니다 그리고 그들 중 많은 사람들이 훨씬 더 기술적 일 것입니다 다시, 우리는 우리가 어디에 들어갈 수 있는지 들어 있습니다 우리는 우리가 알고있는 수준에 종사하고 있습니다

그러나 그것이 직면하고있는 도전, 그것이 워크 플로우로 가져 오는 이유는 분명히 아닙니다 직관적 인 또는 재미있는 브라우저에서 CO 랩 노트북을 당겨서, 스튜디오에서 도전 과제는 정말 만족스럽고 흥미 롭습니다 그들이 도전의 종류이기 때문에 그것은 당신이 실제로하고있는 것을 멈추고 고려하게 만듭니다 그리고 우리에게는이 과정이 때때로 격노하고 있습니다 그러나 궁극적으로, 정말 깊이 기뻐하고 있습니다

내가 설명 할 수있는 가장 좋은 방법이야 당신이 퍼즐을하고있는 것처럼 느껴지는 것입니다 그리고 당신이 끝나면, 퍼즐에있는 그림 상자에있는 것이 아닙니다 하지만 누가 신경 쓰냐? 상자에 무엇이 있는지 누가 알기 때문에? 승인 더 많은 이야기가 있습니다

패널에서 이야기 할 수 있습니다 고맙습니다 [박수 갈채] JESSE ENGEL : 정말 대단합니다 시원한 네

너 여기 앉아있어 네 그래서 우리는 YACHT에게와 주셔서 정말 감사드립니다 그래서이 과정의 초기에 당신은 우리의 도구가 많이 있다는 것을 알 수 있기 때문에, 당신의 이야기를 통해, 초기 단계에 그냥 일종의

그리고 우리는 많은 유용한 피드백을 받았습니다 예술가가 실제로 어떻게 다른 유형의 것들과 상호 작용하기를 원한다 기계 학습에서 그리고이 다음 프로젝트에서는 우리가이 과정에 어떻게 왔는지 보여주는 일종의 느낌 지금이 도구들을 사용할 수있게 해줍니다 누군가가 더 짧은 시간에 프로젝트를 수행 할 수있는 곳 시간

그래서 우리는 불타는 입술로 프로젝트를했습니다 그것은 매우 구체적입니다 관객 : 우! ADAM ROBERTS : – 그게 I / O를위한 것입니다 그래서 우리는 당신에게 사물의 피크를 줄 것입니다 오늘 밤 콘서트가있을거야

그리고 우리는 여기서 훌륭한 토론 패널을 갖게 될 것입니다 이 모든 것에 대해 이야기하기 그래서 우리는 비디오를 재생할 것입니다 CLAIRE EVANS : 한 번 더 ADAM ROBERTS : 한 번 더

[비디오 재생] – 불타는 입술에는 언제든지 새로운 작은 도구를 우연히 발견했다 그것은 우리가 만든 것을 바꿔 놓았습니다 – 마젠타 팀의 목표는 창의력에서 기계 학습의 역할을 실제로 탐구하고, 사람들이 표현할 수있는 창조적 인 과정에서 새로운 방식으로 피아노 지니는 우리가 가진 인턴의 위대한 작품입니다 크리스 도나휴 그는 피아노 연주를 할 수있는 알고리즘을 디자인했습니다

커플을 치는 것만으로 피아노 연주를 재현 해 봅니다 컨트롤러의 버튼 그리고 자연스럽게 소리가 나옵니다 전문 피아노 연주자와 훨씬 더 비슷합니다 – 우리가 실제로하는 것들 중 하나 그것에 초점을 다른 기계의 많은 다른 매우 다른 학습 프로젝트는 어떻게 사람들에게 이러한 알고리즘을 조작하십시오

– Flaming과 협력하여 정말 흥분했습니다 입술 음악에 대한 접근 방식이 너무 독창적이기 때문에 우리는 단지 우리가 가지고있는 모든 것을 보여주었습니다 우리는 새로운 경험을 창조하기를 희망합니다 관객은 실시간으로 밴드와 함께 음악을 만들 수 있으며, 피아노 지니를 사용합니다

– 그래서 우리는 지적인 악기와 멜로디를 만들었습니다 Google과 함께 과일을 만들었습니다 [음악 재생] [박수 갈채] 내가 과일을 할 때, 나는 그것을 만지고있다 그리고 나는 매번 그것이 무엇을 할 것인지 정확히 알지 못했습니다 – 각자 그것이 무엇인지 발표하고 있습니다

– 바나나 – 녹색 사과 – 어쩌면 그것은 G의 열쇠에있다 [엄청난 전자 보컬] – 그래서 Google AI와 함께 작업했습니다 그리고 그들은 우리에게 Piano Genie라는 소프트웨어를 보냈습니다

메모를 치면 자동으로 음악이 재생됩니다 [음악 재생] – 우리가 그걸 가지고 놀면할수록, 그게 무엇을 상대로 연주하는지 더 많이 이해할수록 그리고 누구와 함께 노는거야 – 그래서 당신은 다른 리듬이나 다른 음표를 연주합니다 그리고 이것은 계속해서 일어납니다 그래서 실제로 우리가 쓰지 않은 멜로디를 썼습니다

– 기계가 당신을 위해 그것을하는 대신에, 당신은 기계가 뭔가를하도록 격려하고 있습니다 멋지다 1, 2, 3 – 바나나라면 바나나에 꽤 좋다 [웃음] [끝내기] [박수 갈채] JESSE ENGEL : 그래서 알았어 내가 일하는거야? 됐어 네 네

JESSE ENGEL : 네, 거기 있었군요 알았어 JESSE ENGEL : Wayne Coyne입니다 안녕, 코네 : 안녕하세요 [박수 갈채] JESSE ENGEL : 네, 안녕하세요

그래서 우리는이 토론을 시작하고 싶었습니다 기계 학습에 대한 과대 광고 인공 지능 그리고 당신이이 프로젝트 중 하나에 올 때, 많은 선입견이있을 수있다 그것이 상호 작용하는 것과 같을 것이라는 점에 대해 이걸로 어쩌면, 클레어, 너부터 시작하고 싶다

그 선입관이 어떻게 만난지 이야기해라 또는 예상했던 것과 다른 점 오 클레어 : 오 그래, 내 말은, 처음에는 그 말을 부끄러워하지 않는다 우리는 단지 버튼을 누르고 노래를 만들 것이라고 생각했습니다

우리는 그것이 우리가있는 곳이라고 생각했습니다 AI의 기술 발전에 관한 제 말은 아마도 그것이 주류의 과대 광고 일 것입니다 우리를 믿게합니다 이런 식으로 우리 일자리에 올거야 그게 너무 내장적이야

그러나 우리는 정말로 우리가 우리 노래 전부를 정렬 할 수 있다고 생각했습니다 기계에 넣은 다음 새로운 YACHT 노래를 우리에게 줄 것입니다 그리고 우리는 매우 빨리 알아 냈습니다 물론, 그건 우리가있는 곳이 아니야 그것은 정말로 흥미 있었다

왜냐하면 우리는 그 고리 속에있는 인간이되어야한다는 것을 의미했기 때문입니다 그리고 우리는 프로세스에 대한 더 많은 통제권을 가지게되었습니다 우리가 처음에 우리가 믿는 것보다 제 말은 처음에 우리는 기계가 만든 것이 무엇이든간에 그리고 나서 우리는 그것을 연주하고 그것을 수행해야만 할 것입니다 우리 자신의 그러나 실제로, 우리는 모델들과 함께 공동 제작을해야합니다

그리고 우리는 훨씬 더 강한 손을 가져야했습니다 그리고 규칙 세트와 시스템을 생각해 내야했습니다 그리고 우리 고유의 프로세스가 필요합니다 그래서, 비록 당신이 같은 것을 주었더라도 – 우리는 다른 뮤지션이나 정말로이 방에있는 누군가를주었습니다 똑같은 가사가 기계 출력을 생성했습니다

동일한 표기법 데이터를 사용하면 서로 다른 레코드를 만들 수 있습니다 그것은 개인적인 해석에 관한 것이기 때문에 이것으로 무엇을 할 지,이 모든 소스 자료 그래서 나는 정교함의 부족에 유쾌하게 놀랐다 나는 생각한다 네

JESSE ENGEL : 네 웨인, 너의 경험으로 그 느낌을 되니? WAYNE COYNE : 나는 우리 일이 너무 많은 추진력 그리고 나는 항상 – 나는 너무 많은 질문이 있다고 생각한다 있잖아? 너에게 물어볼 질문이있어 그게 무슨 소리 죠? 승인

로스 앤젤레스에는 가벼운 것이 있습니다 맞죠? CLAIRE EVANS : Triforium 네 네 네

그래서 그것이 말하는 단어는 무엇입니까? CLAIRE EVANS : Polyphonoptic 알아 네가 그걸 원한다고 생각 했어 그게 뭐야? 내 말은, 심지어 한 마디인가? 음향학과 같습니다 진짜가 아니에요

내 말은 한 마디 야 WAYNE COYNE : 좋습니다 CLAIRE EVANS : 모든 단어는 하나의 단어입니다 WAYNE COYNE :하지만 그것은 한 마디니까? CLAIRE EVANS : 모든 단어는 하나의 단어입니다 WAYNE COYNE : 나는 뭐였지? [웃음] 사실입니다

그러니까 제 경험으로는 전혀 몰랐습니다 어쨌든 우리가해야할 일이 무엇인지 나는 우리가 무엇을했는지 결정하고 있다고 생각한다 5 분 전에 우리가 한 일을 토대로 할거야 내 말은, 우리가 한 모든 것 아이디어와 에너지 및 추진력으로 가속화되기 시작합니다

그리고 그것이 당신들이 화염 입술을 원했던 이유입니다 있잖아? 왜냐하면, 그들은 뭔가를 할거야, 알지? 그리고 당신은 이러한 자기 부과 된 규칙들에 대해서 이야기했습니다 그리고 우리가 가진 유일한 규칙은 당신입니다 지금해야 해 너는 가야 해

그리고 나는 그것을 좋아합니다 내 말은, 많은 시간을 당신이하고, 시간이 지나면, 당신은 두 번째로 추측합니다 이게 뭐야? 이거 괜찮은거야? 그리고 당신은 돌아가서 그것을 다시합니다 그리고 때로는 그렇게 할 수있는 힘으로, 그것을하십시오 당신은 결정을 내리고 당신은 20 가지 결정을합니다

당신이 그것에 대해 너무 불안한 시간을 갖기 전에 또는 무엇이든 그래서 저는 더 많이 생각합니다 그리고 우리는 우리가 앉아 있기 때문에 아주 운이 좋은거야 거기에 모든 단계가 있습니다 무언가가 효과가 없다면, 우리는 단지 당신을 비난했다

그리고 너도 알다시피, 너는 이걸 고쳐야 해 있잖아? 그리고 저에게 그것은 항상 협박적인 부분입니다 새로운 것 우리에게는 아주 새로운 볼보가 있습니다 차 안에있는 시리우스 방송국을 켜는 법을 아직 안다

있잖아, 너 운전하고있어 당신은 아무도 죽이지 않으려 고합니다 그리고 마지막 비틀즈 역에 가려고합니다 네가 온 줄 알았어 그래서 나는 항상 내가 돌아서는 것을 두려워하게된다

차 꺼져 있거나 뭔가 그래서 그것이 어떻게 작동하는지 모르면, 나는 항상 두려워합니다 그러나 너희들을 거기에서 보내면서 우리가 일하는 방식을 보여 주었다 그리고 나서, 우리는 즉시 가고 싶습니다, 오, 음, 나는 이것을하고 싶다 나는 그것을하고 싶다

그리고 그것은 많은 사람들이 가지고있는 사치가 아니라고 생각합니다 그러나 나는 그것이 우리를 격려했던 것처럼 느꼈다 너희들처럼 어리석은 짓이라면, 너도 알다시피, 고맙게도 우리가있게했습니다 내 말은, 이것이 곧 시작되었다는 생각 이 작은 장치가있는 피아노가 있습니다

그리고 30 초 후, 거기에 과일 한 그릇이 있습니다 스티븐은이 놀라운 클래식 음악을 연주합니다 바나나와 딸기, 오렌지를 사용하는 조각 그리고 당신이 거기에있을 때 그리고 모든 일이 일어날 때, 그것은 상쾌합니다 그리고 저는 저 같은 사람이 그 아이디어를 생각합니다

키보드로 연주하지 않을거야 우리는 기타로 연주하지 않고, 연주하지 않습니다 우리는 과일을 가지고 노는 중이 야 그냥 가져 가라 다른 영역으로

그래서 어떤 사람들은 말합니다 음, 그건 아마도 아이들이 무엇을 할 것인가

있잖아, 네, 음표를 연주 할 수 있을까요? 오렌지 또는 딸기에 그리고 나처럼 될거야 네 ADAM ROBERTS : 그래, 우리가 거기에 있었지만, 맞아, 그래서 우리는 당신이 마주 쳤던 일종의 문제를 해결할 수있었습니다 예측할 수없는 수준이있다

이러한 알고리즘에 권리? 네 네 ADAM ROBERTS : 그리고 저는 여러분들 모두가 당신의 일에서 그것을 경험했습니다 그래서 나는 듣기에 호기심이 많다

클레어와 함께해라 사물의 일부가 있었기 때문에 네가 어떤 선택 의지를 포기하고 있다는 것을 맞아, 너 한테 가사를 쓰게 한거야 그리고 당신의 경우, 당신은 라이브 공연을 할 것입니다 어디에서 재생할지 정확히 알 수 없습니다

네 네 ADAM ROBERTS : 어떻게 포기하고 있니? 이 기관의 조금, 어떻게 통제력을 유지하고 예술적 비전이 여전히 유지되는지 확인하십시오 이 위에 빛나는? 그래, 그래 나는 궁극적으로 아무것도 생각하지 않는다

우리 이름으로 세상에 나간다 몇 달 동안 술에 취하지 않은 우리 거실에있는 컴퓨터에 우리에게는 궁극적 인 대행사가 있습니다 그리고 우리가 시작하는 프로젝트도하고 있다는 사실은 일종의 심미적 도발과 같습니다 우리는 우리가하고 싶다고 결정했습니다

하지만 동시에– 나도 모르겠다 내 말은, 대체 할게 여기 있다고 생각해 우리 프로세스의 측면에서 초기 잼, 초기 소리 수집, 초기 채우기 가사 아이디어와 함께 노트북을, 일종의 생성 순간 그리고 서로 방에 끼어 들지 않고, 우리는 모델로 서버에 끼어 있습니다 그리고 우리가 끝내는 것은 대량의 소스 자료입니다

함께 일해 그리고 내 마음 속에서 일이 시작됩니다 창조적 인 작업이 시작됩니다 그리고 나는 작가이기도합니다 그래서 나는 강하게 믿습니다

그 글쓰기는 편집 중입니다 맨 처음에 페이지에 넣은 것 푸가 상태에서 일어나는 일과 같습니다 총 난장판 그리고 나서 실제로 뭔가를 할 때까지는 쓸모가 없습니다 그리고 나는 그것이 같은 것이라고 생각합니다

내 말은, 가사 아이디어로 가득 찬 노트북은 노래가 아냐 정말 멋진 소리로 스튜디오에서 한 잼 순간에는 노래가 아닙니다 당신이 그 일들로 무엇을하는지, 당신을 어떻게 데려 오는지, 구조화 방법, 배열 방법, 생성 방법 그들을 수행하고, 수행하며, 그리고 아마도 앞으로 수년 동안 그것들을 수행하십시오, 그 노래 야 네 네

CLAIRE EVANS : 그래서 나는 정말로 우리가 무엇이라도 포기했던 것처럼 많이 느껴 져요 우리는 일종의 속도를 높이거나 변경했습니다 프로세스의 성격 나는 그것이 더 빠르다고 생각조차하지 않는다 사실, 느린 것 같아요

수동으로 주석을 달려면 시간이 오래 걸렸다 고 생각합니다 MIDI에서 우리의 뒤 카탈로그와 올라와 200 만 단어의 사물로 우리가 생각한 것과 똑같은 일이 어떤면에서 우리 머리 속에 차고있다 나는 그것이 실제로 여러면에서 지루하다고 생각합니다 그래, 네가 포기할 것을 결정할거야

그러나 당신은 또한 매개 변수를 결정합니다 네가 어떻게하는지 그리고 나서 당신이 나중에 그걸로 무엇을하는지 정말 중요한 것입니다 JESSE ENGEL : 그것은 작곡 과정에서 더 많은 것이 었습니다 얼마나 많은 것을 통제하고 있는지 그리고 얼마나 편집하고 있는지

그래서 웨인 (Wayne)은 더 많은 성과를 거둔이 작품을 가지고, 맞아, 너는이 [무관심한] 상호 작용이있다 어디 있니? 너 얼마나 있니? 무슨 일이 일어나고 있는지 그리고 얼마나 많은 기회가 있는지를 제어합니다 실적의 요소? WAYNE COYNE : 네 내 말은, 우리가 그걸 보았던 방식, 심지어 그 길까지 우리는 심지어 보았다 너희들은

우린 우리가 공동 작업자를 데려 오는 중 내가 무슨 뜻인지 알지? 우리는 항상 그렇게 해 그리고 때때로 당신은 그것을 후회하게됩니다, 아시죠? [웃음] 한 번 노래에 디지털 트럼펫 부분이있었습니다

우리는 그것이 훌륭하다고 생각했습니다 그리고 트럼펫 연주자가 스튜디오에 왔습니다 그리고 우리는 네가 무엇이든 원하는대로 놀아달라고 말했습니다 있잖아? 그리고 조금씩, 우리는 무엇을 좋아하지 않았습니다 그는 어떤 이유로 든 연주했습니다

그의 잘못이 아니었다 우리는 특정 아이디어에 갇혔다 그리고 그 말에 우리는 말했습니다, 음, 우리가 한 것을 정확하게 연주 할 수 있습니까? 진짜 트럼펫에서만 연주하니? 그리고 그가 떠난 후, 우리는 실제로 나팔을 사용하지 않았습니다 있잖아? 하지만이 모든 일은 내가이 일을 좋아한다고 말하는 과정입니까? 내가 얼마나 신경 쓰겠 니? 나에게 얼마나 중요합니까? 그리고 당신은이 모든 다른 이유들을 겪습니다 그리고 진짜 이유가 없습니다

그것의 끝에 당신의 이유는 나는 그것을 좋아한다 나는 그것에 깊은 의미가 없다 우리를 위해서, 우리는 그것에 들어갔다는 것을 의미합니다 우리가이 협력을하기를 원한다는 것을 알고 있습니다 그리고 트럼펫 연주자와는 달리 우리가 만질 수있는 너 한테이 말을했다

우리는 정말로 나는 소리로 시작했다 처음부터 좋아했다 그리고 나는 소리를 듣기 시작할 것입니다 나는 이미 노래를 생각하기 시작했습니다 나는, 어이, 다시 해봐

있잖아, 너는 일을 떠난다 나는 기다린다 이 다른 소리로 돌아가십시오 그래서, 저에게, 그것은 제가하는 모든 것입니다 그것은 말하고있는 것을 촉발시키고 있습니다

오, 나는 그것을 노래로 바꿀 수있다 나는 이미 내가 무엇을 노래하고 싶은지 알고있다 우리가 그것을 우리가 생각하는 것으로 바꾸어 놓을 것을 알고 있습니다 수행해야한다 우리는 생각할 때 결코 그것을 고려하지 않습니다

그것이 될 것 인 것의 안에서 그래, 나에게는 단지 두 개의 다른 세계 일 뿐이다 있잖아? JESSE ENGEL : 네 WAYNE COYNE : 그리고 우리가 알고 있다는 것을 알고 있습니다 우리가 관객들이 그 부분의 일부가되기를 바란다면, 나는 우리가 갔을 때, 아이디어에 대한 우리의 초기 파동이 빠르게 우리가 생각한 그걸 만들려고 – 우리가 청중과 함께있을 때 그들은 우리와 함께이 일을하고 있습니다

그들은 물건에 대한 그들의 공헌을 이해할 것이다 우리는 상호 작용하는 것에 대해서 이야기했다 당신은 당신이 그것을하기 위해 무엇을하고 있는지 확실히 모릅니다 너도 알다시피, 너는 네가 느끼는 종류의 것들을 많이 가지고있다 너는 팔을 움직이기로되어있어

또는 특정 장소에 서서 뭔가를합니다 그러나 당신은 그것이 무엇을하고 있는지 확실히 말할 수 없습니다 그리고 나는 우리가 엄청난 노력을 기울인 것으로 생각한다 이 일이 벌어지고있을 때, 좋고, 나쁘고, 무관심하다 그것의 성장, 그것의 죽음, 그것의 지루함, 그것의 흥분에

당신이 그것에 기여했습니다 나에게 어떤 것은 이미 우리가 원하는 것입니다 왜냐하면 저에게 재미가있는 곳이기 때문입니다 그것이 에너지의 원천입니다 우리는 실제로 우리가 가장 큰 것을 만들 것이라고 말하고있는 것이 아닙니다

음악의 조각 우리가 할 수도 있습니다 하지만 나에게 그것은 콘서트 나 다른 무엇이 아닙니다 우리 모두는이 일에 참여할 것입니다 우리는 우리 자신의 에너지를 창조하려고합니다

우리 자신의 시간을 만들고, 우리 자신의 일을 만듭니다 JESSE ENGEL : 그리고 언급 했으니 까 상호 작용에는 예측할 수없는 것이있다 이걸로 그리고 많은 음악과 기술 그 예측 불가능 성으로 항상 진화 해왔다

기타 앰프는 왜곡되지 않았습니다 그러나 사람들은 그들을 위로 돌 렸고 그들은 위대한 소리가 나는 것을 알았습니다 있잖아? 또는 원래 808 드럼이 생각났습니다 드럼 세트를 정확하게 재현하는 것입니다 하지만, 전자, 힙합에서 정말 좋은 것처럼 들리네

음악 WAYNE COYNE : 물론 그렇습니다 JESSE ENGEL :이 새로운 기술로 인해, 기계 학습, 클레어처럼 당신은 그들이 어디에서 실패했는지에 대한 경험이 있습니다 아마도 실패는 흥미로운 부분이었을 것입니다 그래, 그래

내 말은, 그게 실패에 관한 전부라고 생각해 완벽한 순간은 내가 관심을 멈추고, 나는 생각한다 나는 멜로디 정보가 빗나간 그 순간들을 생각한다 인간이 수행하거나 수행하는 모든 것에서, 또는 도구가없는 순간 그것이해야 할 일에 대한 당신의 기대에 응하십시오 하지만 완전히 다른 무언가를합니다

그것은 808이나 NSynth와 같이 더 흥미 롭습니다 그건 그렇고, 그것은 놀라운 신경 합성기입니다 Google은 만든다 하지만, 네, 그 순간이 있습니다 나는 이것이 가장 흥미로운 결과라고 생각한다 당신이 무엇을 결정할 수 있기 때문에 당신의 취향은 때때로 있습니다

나는 취향이 종종 뭔가에 대한 반응이라고 생각한다 당신에게서 직접 오는 것보다 너는 뭔가를 본다 너는 마치 내가 좋아한다 나는 그것을 좋아하지 않는다 그리고 그것이 당신이 당신이 누구인지를 결정하는 것과 같습니다

당신이하고 싶은 것, 어떻게 자신을 표현하고 싶은지 그리고 나는 그것이 매우 흥미롭고 도움이된다고 생각합니다 이런 종류의 중립적 인 내 말은, 인공 지능은 중립적이라는 말을 안다 로드 된 물건의 -하지만 중립적 인 다른 파티 너의 밴드 메이트 중 하나가 아닌 방에 그 아이디어를 제안합니다 그리고 우리는 모두 그것에 동의 할 수 있습니다

그리고 우리 모두는 그것에 동의 할 수 있습니다 우리가 그 생각을 없애면 누구도 상처를 입지 않습니다 왜냐하면 그것은 우리 중 누구 에게서도 오지 않았기 때문입니다 우리는 그것과 사랑에 빠지며 앞으로 나아갈 수 있습니다 그룹으로 또는 아닙니다

그리고 우리는 우리 관계가 누구인지를 결정할 수 있습니다 동의하거나 반대함으로써 서로에게 생성 된 다른 출력에서 하지만, NSynth는 예를 들어, 여러면에서 808과 비슷합니다 이 도구가 한 가지 일을하기 때문에, 그것은 제비의 차이를 나누기로되어 있습니다 빛과 공간을 사용하여 다른 소리의 제 의견으로는 일종의 실패입니다

내 말은, 그것은 그 차이를 설득력있게 찾지 못한다 자동차 경적과 플루트 사이 샘플 속도의 종류가 너무 낮아 그것이 들리는 종류의 리듬 우키하고 괴상 해 그리고 처음에는 우리는 그게 마치 우리는 이것이 실패라고 생각했습니다 우리는 그것이 재미 있지 않다고 생각했습니다 우리가 808과 같은 생각을 시작할 때까지는 아니 었습니다 우리는 그것이 그 자체의 미적 감각을 가진 도구임을 깨닫게되었고, 그 자신의 종류의 이상하고, 멍청한, 갈대 소리 그것은 우리에게 정말로 흥미로워졌다

그리고 지금은 우리 기록의 큰 부분입니다 다시 말하면,이 객체들 중 하나이기 때문에 그것은 하이테크와 로우 테크 모두 동시에입니다 그리고 그것은 정말로 낮은 Fi라고 들립니다 하지만 수백만 달러의 기계 학습이 필요합니다 그 소리를내는 연구

그 병치는 우리에게 꽤 매력적입니다 아담 로버트 : 예, 불행하게도, 우리는 시간 중 하지만 클레어에게 감사드립니다 WAYNE COYNE : 예! ADAM ROBERTS : 그리고 Wayne for coming [박수 갈채] 네

ADAM ROBERTS : 고마워요 알았어, 고마워 그리고 그들은 오늘 밤 둘 다 놀고 있습니다 그래서 쇼를 확인하십시오 [GOOGLE LOGO MUSIC]

Johann Sebastian Bach Google Doodle uses AI to create Music

Google은 Johann Sebastian을 기념하여 많은 기념일에 Google 기념일 로고를 보여줍니다 바흐 요한 제바스티안 바흐는 독일 작곡가였다

음악가 Google 최초의 인공 지능형 기념일 로고입니다 기념일 로고는 플레이어가 자신이 선택한 멜로디를 작곡하는 것을 격려하는 양방향 경험입니다 버튼을 누르면 Doodle은 기계 학습을 사용하여 사용자 정의를 조화시킵니다 멜로디로 바흐의 시그니처 음악 스타일 (또는 바흐 80의 락 스타일 하이브리드 Doodle에서 매우 특별한 부활절 달걀을 찾으려면

:)) 이 Doodle은 기계 학습 모델을 작성하여 개발되었습니다 기계 학습은 컴퓨터가 스스로 해답을 제시하도록 가르치는 과정입니다

그것은 많은 예제들을 보여줌으로써, 수행되는대로 따라야 할 일련의 규칙들을 제공하는 대신에 전통적인 컴퓨터 프로그래밍에서 Moedel은 바흐 (Bach)의 합창 합본 306 건에 대해 교육을 받았습니다 그의 합창단에는 항상 4 개의 목소리가 있으며 각각은 자신의 멜로디 라인을 가지고 있으며 함께 연주 할 때 풍부한 하모닉 진행 이 간결한 구조로 인해 기계 학습 모델에 대한 우수한 교육 데이터를 얻을 수있었습니다 그런 다음 TensorFlow

js를 사용하여 웹 내에서 기계 학습이 완전히 가능하도록했습니다 브라우저 다른 사람의 컴퓨터 나 기기가 낙서를 실행하기에 충분히 빠를 수없는 경우 TensorFlowjs를 사용하여 기념일 로고는 Google의 새로운 Tensor Processing Units (TPUs), 데이터 센터에서 기계 학습 작업을 신속하게 처리하는 방법 – 또 다른 먼저 낙서! Doodle 팀의 예술 및 엔지니어링과 결합 된이 구성 요소는 오늘날 보는 것을 만드는 데 도움이되었습니다

Watch IBM’s Watson Beat AI make original music with Brooklyn R&B band Phony PPL

[음악 재생] Phony Ppl은 브루클린 출신의 5 인조 R & B 그룹입니다 즉, 대개 5 인칭 그룹입니다

이 날에는 여섯 번째 멤버가 있습니다 그의 이름, 또는 그 이름은 왓슨입니다 그래, 그 왓슨 – IBM의 슈퍼 컴퓨터 놀이를 위험에서부터 음식을 요리하고, 암 치료제 나의 초기 반응은 우와 같은 것이었다 [음악 재생] Phony Ppl은 10 초의 음악을 재생합니다

그 왓슨 비트와 함께있는 왓슨 비트 듣고, 듣고, 분석하고, 인공 지능을 사용하여 하나의 트랙을 만듭니다 여섯 가지 기분으로 [음악 재생] [웃음] 나는 그것이 실제로하고있는 것의 시작을 얻는다 그러나 그곳에는 그것의 요점이 있습니다 내 이해력을 넘어서는 길 그러나 나는 순서도를 이해한다

그래서 이것이 우리가 그것에 끼워 넣는 것입니다 그리고 이것은 그것에서 나오는 것입니다 그리고 그것을 돌리는 알고리즘이 있습니다 결과가 무엇인지 알 수 있습니다 그래서 아주 멋지다

얼마나 빨리, 또는 Watson에 입력 한 아이디어가 얼마나 미미한 지, 그리고 나서 다시 나오는 것은, 마치 이봐 요, 진심이야? 특히 처음 사용할 때와 마찬가지로, 마음이 날려 버린다 [음악 재생] Spotify와 같은 일부 고급 서비스와 달리, 당신이 좋아하는 것에 따라 노래를 추천하는, Watson Beat은 좋아하는 음악을 기반으로합니다

자, 어떻게 작동하는지 봅시다 왓슨 비트의 중심부에 기계 학습 알고리즘이 많이 있습니다 및 인공 알고리즘이 포함되어 있습니다 그것은 음악 이론과 감정을 이해합니다 음악과 감정이 어떻게 연결되어 상호 연관되는지 서로 서로 함께

그래서 그것은 당신이 음악을 연주하는 것입니다, 그것을 듣고있어 이해하고 있기 때문에 음악 이론, 그리고 감정과 기분과 연결될 수 있습니다 그것은 그 조각을 가지고 그 비트를 배웁니다 그것은 당신이 연주하고 추가 한 작품에서 영감을 얻습니다 그것의 꼭대기에 감정의 레이어 좋은 재미, 그래,하지만 실용적이야? 음악가가 실제로 왓슨 비트를 통해 음악을 만들겠습니까? 그냥 놀리는 것 이상? 모든 예술가, 음악가가 당신에게 말할 것입니다

그 작가 블록은 진짜 야 네가 느끼는 날들이야, 알았어, 오늘 나는 단지 내가 할 수있는 많은 노래들을 두드 리려고 할 것이다 당신은 첫 번째 아이디어에 매달려 있습니다 그래서 왓슨은 좋은 생각입니다 당신이 그 틀에 박힐 때를위한 좋은 플랫폼

내가 무슨 뜻인지 알지? 마찬가지로, 나는 무엇을 써야할지 모르며, 단지 몇 곡을 연주하면 그것은 당신에게 줄거야 어떤 종류의 영감 원래 생각했던 것보다 완전히 다른 방식으로 이동하십시오 권리 네

그것은 당신을 위해 노래를 만들 것 같지 않다, 그렇지 않다면이 똥을 멋지게 만들어라 처음에는 좋았지 만 확실히 할 수 있었다 조미료를 더 준다 내가 뭔 말하는지 알 잖아? 당신이 통합하는 데 사용할 수있는 것들 좋아,이 한 가지 생각, 나는하지 않을거야

3 분 동안 똑바로 노래를 보게하고, 그러나 이것은 제가 원래 가지고 있지 않은 새로운 아이디어입니다 우리가 여기에 어느 정도 통합 할 수있는 것 그리고 그것이 제가 Watson을 사용하는 방법입니다 사실, Phony Ppl은 음악에 영감을 얻었습니다 Watson Beat이 (가) 만들고 있었고, 그들은 노래 작업을 시작했으며, 그 자리에서 가사를 쓴다

왓슨 비트는 뮤지션을위한 꿈처럼 보입니다 그리고 연말까지 당신도 그것을 사용할 수 있습니다, IBM이 앱이 나왔다고 말하기 때문이다 그러니 그걸 대비하십시오 우리는 단지 MIDI 대신 오디오를 분석 할 수 있기를 원합니다 데이터, 당신이 그것에 노래 부를 수 있도록, 당신은 기타를 연주 할 수 있습니다

오디오 파일에서 전체 작곡을 만들 수 있습니다 게다가 우와 어떤 시점에서 당신은 기계에 대해 말할 수있을 것입니다 노래가 나올거야? 이제, 그것은 미래입니다

저는 Digital Trends의 Keith Nelson Jr입니다 그리고 이것은 Watson Beat입니다

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MUSIC

헤이 앤드류 황이다! 인공의 발전을 믿고 어떤 사람들이있다 지능과 기계 학습은 어쩌면 어쩌면 아니, 내가 같은 질문을 부탁 해요 인류의 몰락으로 이어질 것입니다 나는 항상 부탁 해요 어느입니다 것입니다 그것은 음악? 이 비디오는 구글에서 팀과 함께 협력은 그 초점 탐험에 마젠타라고 우리는 기계 학습과 예술과 음악을 만들 수있는 방법 그들은 조금 전에 연락을했고 나에게 그들이 작업 한 것들을 잔뜩 보여 어떤이 있다면 요청 나는 그것으로하고 싶은 것, 내가 정말 신경 신디사이저의 약자 그들의라는 N-SYNTH의 프로젝트에 그려진 이 합성의 완전히 새로운 형태이기 때문에 그것은 오히려 가장 좋아하는 소리를 조작하는 것보다 나에게 매우 흥미로운 합성 N-SYNTH 데이터를 조작 모든 데이터는 다음 자체에 관한 어떻게 분석 오디오 파일 배운다 처음부터 새로운 오디오 파일을 생성하고,이 몇 가지 흥미로운 열어 가능성은 예를 들어 우리는이 비브라폰 소리와이 기타 사운드를 그래서 경우 우리는 물어 각각의 50 % 인 새로운 사운드를 생성하는 신디사이저 수 있습니다 내가 샘플을 말할 때 그것은 개별 샘플의 수준에서 모두 소리의 원시 데이터 사이에 보간하고 있어요 이 드럼 샘플의 경우, 또는이는 플루트 샘플 I처럼 내 말은하지 않습니다 디지털 오디오의 빌딩 블록처럼 평균 당신은 비디오가이 모든 프레임입니다 예를 들어 다른 프레임으로 구성되는 방법을 알고 당신은이 비디오의 단어 프레임을 말하는 나를보고 당신은 초당 24 개 프레임을보고하고 있으며, 내 운동의 모든 꽤 부드러운 레크리에이션있게 오디오, 그것은 유사 당신은 모든 작은 작은 필요 함께 중독 얻을 사운드의 개별 샘플은 더 지금 조금 필요한 오디오를 제외들을 만들려면 당신이 듣고있는 초당 48,000 샘플은 우리의 귀는 훨씬 더 해상도가 실제 생활과 가까이에있어 품질과 디지털 오디오를 인식하는 것이 필요 신디는 문맥 모든 오디오뿐만 아니라 이전 몇 천 샘플을 기반으로 한 번에 하나 개의 샘플을 생성 그들은 낮은 샘플 레이트에 대한 거부 때문에 훈련을받은 것 n은 신디는 조금 grittier 소리 초당 16,000 개의 샘플이 여전히 샘플의 톤 때문에 그래서를 생성하려면 브라우저에서 n 개의 신디사이저 권리 재생할 수 있습니다 그래도 난 magentas 리소스에 대한 액세스를했기 때문에 나는 설명에 링크를 놓을 게요 나는 인센티브를 알고리즘을 실험하고 일부는 투구 물질에 대한 교육을하고 싶었다 그것은 노트에 대한 교육을했다 천 개 다른 악기에서 30 노트

구글의 사람들이 물었다 그래서 때 나는 물건 엉망 좋아 아무것도가 있었다면 나는 두 가지가 우리가 무엇을 공급하는 경우 말했다 할 싶습니다? 타악기와 우리가 그것을 완전히 무작위 소리의 무리에게 먹이를하면 사람들이 트위터에 나를 보내 그리고 내가 백 드럼 내 자신의 샘플 팩에서 소리에 대한에서 보내 우리가했다입니다 그리고 나는 또한 트위터에 명에서 수백 제출에 대해 가지고, 나는 어떤 지침을 사람들에게주지 않았다 우리는 악기의 사운드와 결국 가정은 목소리 동물 개체 단지 수줍음에 마젠타 팀은 두 개의 드럼 사운드의 모든 조합이 임의 트위터의 모든 조합을 넘어 최고의 소리 9000 개 새로운 소리와 네 샘플이 다시있을 것 이 알고리즘은 드럼 정말 좋은 일을했다 난 그냥 드럼 사운드에 변화의 전체 무리를 얻었다 우리는 서로 완전히 다른 두 명의 소리를 결합하면 상황이 정말 재미 있어요 어디? 여기 Stylophone이야? 그리고 3 차원 프린터 이것은 그들이 소리처럼 교차 것입니다 우리는이 아기 염소를 가지고 있다면? 그 3 차원 프린터와 그 결합 아차 단지 소환 사탄은 여기에 또 하나의 예입니다 우리는 분수있어 문자열 스크랩와 서리 이 조합은 정말 재미있다 이 단지 소리의이 유형은 상당히 자주 발생 일렉트릭 기타 같은 소리하지 않습니다 그것은 더 많은 다루는 하나의 음보다 훨씬 더 복잡한 소리를 처리하는 데 소위의 부산물 인 경우에 그리고 궁금하네요 이 투구 물질에 대한 교육을했기 때문에 주파수가 한 번에하지만 여전히 투구 방법으로 그 해석을 시도 어쩌면 내가거야 음악을 공유함으로써이 비디오를 종료 난 단지 신디사이저 드럼 것들을 생성 끝단이 소리와 트위터 것들을 사용했다 난 그냥 모두 듣고 노력에 의해 시작하고 나는 거의 침입 생각 천 그 생각에 포기하기 전에 그래서 나는 어떤 선택을했다 나는 그들이 소리를하는 방법에 따라 Ableton은 그들을 조직하고 난 그냥 의해 기본적으로이 트랙을 만든 주위를 이동 다른 조합을 쌓아 다른 순서에 이르렀 전체 시간을 듣고 근무 일들이 흘러 어떻게이 두 삼백 사이 어딘가에 사용하여 결국 무엇을보고 당신이 관심이 있다면 마지막 조각의 소리 나는 natin 친구 채널에 비디오에서 내 프로세스에 대한 자세한 이야기 어느 나는이 트랙 무지개 그램 이름에 내가 연결합니다 그들은 N 신디사이저 웹 사이트의 모든 멋진 보이는 사운드 시각화를 부르는 어떤 그것은 우리가 지금 가지고하지 않을거야 완전히 다른 접선이다 다음은 음악이다

Magenta’s AI Jam: Making Music with TensorFlow Models

JESSE ENGEL : 마젠타 프로젝트의 목표 중 하나 작가 커뮤니티에 참여하는 것입니다 및 기계 학습과 예술을 만드는 사람들을 얻는다 그래서 돕기 위해, 우리는 Ableton의 라이브 만든 우리가 제어하는 ​​음성을 합성하는 설정 maximumus 피 패치

그리고 우리는 심지어 아이 패드 여기 멋진 인터페이스를 만들었습니다 우리는 실시간으로 피드백을받을 수 있도록 성능과 상호 작용 제어 표면 동안 그래서 우리가 함께 할 수있는 멋진 일이 설정 우리는 지속적으로 진화하는 드럼 비트를 만들 수 있습니다 내가 입력 LCM에 매우 기본적인 패턴을 수 있기 때문이다 자, 내가 여기에 패턴의 네 개의 비트를 재생하는거야 [드럼] JESSE ENGEL : 그리고 당신은 LCM 지금 듣고 있습니다 다음 단계 예측을 수행

가장 가능성이 소리가 무엇인지 예측하는 것 그리고, 때 입력과 같은 매우 소리 드러머들은 어쩌면, 정상 비트를 유지하기 때문에 매번 동안의 채우기를 던지고 그러나 우리는 우리의 AI 드러머로 무엇을 할 수 우리는 온도의 조금을 추가 할 수있다 샘플링 과정에 좀 더 임의성을 추가 할 수 있습니다 그리고 우리는 개의 mutate 버튼을 쳤을 때 드럼 패턴의 새로운 시퀀스를 만들 것 이전에 공급하고 생성하여 이후 새로운 샘플 그래서 여기 우리는 간다

괜찮아 그래서 당신은 약간의 다양성을 추가하는 것을들을 수 있습니다 이런 식으로 그래서, 우리는 지속적으로 진화하는 북소리를 가질 수 있습니다 하는 동안 우리는 위에 멜로디와 코드를 연주 할 수 있습니다 그리고 진짜 대화 형 음악 경험을 만듭니다 SAGEEV의 OORE : 재미 방법 그래서 하나 시스템과 재생의 호출 및 응답을 사용하고 있습니다

나는 오르간 사운드를 사용하여 전화를 재생할 수 있습니다 이 시스템은 디지털 피아노 사운드로 응답합니다 나는 메트로놈을 설정하여 시작합니다 [건반] 그리고 또 다른 변화는 I이다 그것을 가지고 어떤 응답베이스 사운드와 루프를 사용합니다 [건반] 그리고 나는 그의 맨 위에 재생할 수 있습니다

[건반] 그래서 흥미로운 것은 피드백 루프이다 그 시스템과 연기자 사이에 발생합니다 그래서 선택을하고는 다시 플레이를 해 영향을 미칩니다 그리고 그것은 다시 재생 한 후 무엇을 나는 그것으로 경기를 계속할 수 있습니다 방법에 영향을 미칩니다 그리고 그 실험하는 재미 있어요 DOUG ECK : 우리가 마젠타에서 볼 무엇 미래가 어디 예술가, 예를 들어, 음악가, 진짜 창조적 인 도구로 기계 학습을 사용할 수 있습니다

ADAM ROBERTS : 그래서 지금 우리가 거기에이 악기를 가지고 우리의 GitHub의에, 우리는 사람을 가지고 정말 기쁘게 생각 , 다운로드 그것으로 재생하고 다시 음악을 공유 지역 사회와 그래서 우리는 그들이 가지고 올 것을 큰 물건들을 수 있습니다 CURTIS HAWTHORNE : 코드베이스 우리가 개발 한 연구자와 창조적 인 코더가 쉽게 MIDI 파일과 음악 점수에서 정보를 취할 그 정보를 추출 및 교육 사용할 수 있도록 TensorFlow에서 모델 그런 다음 훈련을 한 그 모델을 취할 수 및 음악 제작에 연결 우리 세대의 API를 사용 Ableton의 또는 프로 도구와 같은 소프트웨어, 또한 실시간으로 상호 작용 [음악 재생]