ShredGP: Eine neue Art, Gitarrenmusik zu erzeugen

ShredGP ist ein Modell, das dazu gedacht ist, Gitarrentabulaturen zu erstellen, was eine spezielle Art ist, Musik für Gitarren zu schreiben. Dieses Modell verwendet eine Art von künstlicher Intelligenz, die Transformer genannt wird, und es wurde trainiert, die Stile von vier berühmten E-Gitarristen nachzuahmen. Das Ziel von ShredGP ist es, Musik zu generieren, die die einzigartige Spielweise jedes Gitarristen widerspiegelt.

#Was ist Gitarrentabulatur?

Gitarrentabulatur, oder einfach Tab, ist ein Notationssystem, das Gitarrenspielern zeigt, wo sie ihre Finger auf dem Griffbrett platzieren sollen. Es gibt Informationen über die zu spielenden Saiten und die zu drückenden Bünde. Das macht es für Gitarristen einfacher, Musik zu lesen und zu spielen im Vergleich zu herkömmlicher Notenschrift. ShredGP arbeitet mit einer digitalen Version der Tabulatur namens GuitarPro-Format, die bei Gitarristen beliebt ist.

#Der verwendete Datensatz

Um ShredGP zu trainieren, haben Forscher einen Datensatz namens DadaGP verwendet. Dieser Datensatz enthält über 26.000 Songs, die sowohl im Textformat als auch im GuitarPro-Format dargestellt sind. Der DadaGP-Datensatz ist besonders, weil er detaillierte Informationen über Gitarrentechniken enthält, die in Standard-Musikformaten wie MIDI nicht verfügbar sind.

#Vier ikonische Gitarristen

Das Modell fokussiert sich auf vier bekannte Gitarristen: David Gilmour, Jimi Hendrix, Steve Vai und Yngwie Malmsteen. Jeder dieser Gitarristen hat einen einzigartigen Stil, der ihre Musik erkennbar macht. Zum Beispiel ist Gilmour bekannt für sein emotionales Spiel, Hendrix für seine innovativen Techniken, Vai für seine technischen Fähigkeiten und Malmsteen für seine schnellen, komplexen Läufe.

#Analyse der Gitarrenstile

Um zu verstehen, wie jeder Gitarrist spielt, haben die Forscher verschiedene Merkmale ihrer Musik analysiert. Sie haben Aspekte wie die Anzahl der gespielten Noten, die Geschwindigkeit der Musik und spezifische Techniken untersucht. Diese Analyse hilft dabei, die einzigartigen Merkmale jedes Gitarristenstils zu identifizieren, was es ShredGP erleichtert, sie nachzuahmen.

#Zwei Versionen des Modells

ShredGP hat zwei Versionen: eine, die auf Musik mit mehreren Instrumenten trainiert wurde, und eine andere, die sich ausschliesslich auf Gitarrenparts konzentriert. Die Multi-Instrumentenversion lernt aus einer breiteren Musikvielfalt, während die Solo-Gitarrenversion sich auf die feinen Details des Gitarrenspiels konzentriert. Diese Differenzierung ermöglicht eine gezieltere Musikgenerierung.

#Die Wichtigkeit des Deep Learning

Die Technologie hinter ShredGP ist Deep Learning, ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der erfolgreich Musik generiert hat. Deep-Learning-Modelle, insbesondere Transformer, können komplexe Muster aus grossen Datensätzen lernen. Durch die Verwendung von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen können diese Modelle sich auf verschiedene Teile der Musik konzentrieren, ähnlich wie Musiker auf verschiedene Elemente beim Spielen achten.

#Frühere Forschungen zur Musikgenerierung

Vor ShredGP gab es verschiedene Versuche, Musik mit Maschinen zu generieren. Einige Modelle verwendeten einfache probabilistische Methoden, hatten aber oft nicht die Fähigkeit, komplexe und fesselnde Stücke zu erstellen. Mit der Einführung von auf Transformern basierenden Modellen hat sich die Qualität der generierten Musik erheblich verbessert, was realistischere und stilistisch genauere Kompositionen ermöglicht.

#Erstellung eines Solo-Gitarren-Datensatzes

Für die Generierung von Solo-Gitarrenmusik haben die Forscher einen spezialisierten Datensatz namens SoloGP erstellt, der sich nur auf Gitarrensolos konzentriert. Sie haben diese Solos aus dem grösseren DadaGP-Datensatz extrahiert, was es ShredGP ermöglicht, aus einer grossen Sammlung herausragender Gitarren-Darbietungen zu lernen. Dieser Datensatz enthält über 3.300 Soli und fängt das Wesen des Solo-Gitarrenspiels ein.

#Methoden zur Stilanalyse

Um die Stile der Gitarristen zu analysieren, haben die Forscher verschiedene Masse berechnet, die widerspiegeln, wie tonal und konsistent die Musik jedes Gitarristen ist. Sie haben sich angeschaut, wie oft bestimmte Techniken wie Bends und Slides verwendet wurden und wie sich diese Techniken zwischen den vier Gitarristen unterschieden. Diese Informationen sind entscheidend, um ShredGP zu trainieren, Musik zu generieren, die wirklich den einzigartigen Ansatz jedes Gitarristen widerspiegelt.

#Musikgenerierung mit ShredGP

Bei der Musikgenerierung verwendet ShredGP spezifische Steuerungstoken, die angeben, wessen Stil folgen soll. Durch die Verwendung dieser Token kann das Modell Musik erstellen, die mit den Techniken und Eigenschaften des ausgewählten Gitarristen übereinstimmt. Wenn der Prompt zum Beispiel auf Jimi Hendrix eingestellt ist, wird die generierte Musik Techniken und Muster betonen, die typisch für Hendrix' Spiel sind.

#Verschiedene Prompts zur Generierung

ShredGP verwendet zwei Arten von Prompts zur Musikgenerierung: vollständige Prompts und leere Prompts. Ein vollständiger Prompt nutzt die ersten zwei Takte eines Songs vom Zielgitarristen, während ein leerer Prompt mit einer einzelnen Note beginnt. Durch das Testen verschiedener Prompts wollten die Forscher verstehen, wie diese Variationen die generierte Musik beeinflussen.

#Bewertung der generierten Musik

Die Bewertung der Qualität der von ShredGP produzierten Musik umfasst sowohl objektive als auch subjektive Analysen. Objektive Methoden beinhalten den Vergleich der generierten Musik mit den Originalwerken hinsichtlich der Notendauer und der Verteilung der Techniken. Auf der anderen Seite umfasst die subjektive Analyse das Anhören der Musik, um zu bewerten, wie nah sie dem Stil jedes Gitarristen kommt.

#Hörtests und Computeranalyse

Um die von ShredGP generierte Musik zu bewerten, haben die Forscher ein Computer-Modell namens SoloGPBERT verwendet. Dieses Modell klassifiziert die generierten Stücke, um zu sehen, ob sie mit den Stilen der vier Gitarristen übereinstimmen. Während Hörtests Teilnehmer erfordern, die Expertise im Gitarrenspiel haben, kann die Computeranalyse eine unkompliziertere Bewertung der Modellleistung bieten.

#Ergebnisse der Studie

Die Ergebnisse zeigen, dass ShredGP die Stile jedes Gitarristen effektiv nachahmt, aber einige Stile schwerer zu modellieren sind als andere. Der Stil von Yngwie Malmsteen war am einfachsten für das Modell zu replizieren, während Steve Vais Stil schwieriger war. Die Ergebnisse heben die Stärken und Schwächen von ShredGP bei der Musikgenerierung hervor.

#Zukünftige Richtungen

Die Entwickler von ShredGP planen, ihre Forschung auszuweiten, um mehr Gitarristen und Stile einzuschliessen. Sie wollen Hörtests durchführen, um Feedback von Experten zu sammeln, was helfen wird, das Modell zu verfeinern. Ausserdem stellen sie sich vor, ShredGP für kollaborative Projekte zu nutzen, bei denen menschliche Musiker mit der KI zusammenarbeiten, um neue Musik zu schaffen.

#Fazit

ShredGP stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Musikgenerierung dar, insbesondere für Gitarrenmusik. Indem es sich auf die einzigartigen Stile ikonischer Gitarristen konzentriert, kann das Modell Kompositionen erstellen, die sowohl kreativ als auch reflektierend für die Techniken jedes Spielers sind. Diese Forschung ebnet den Weg für weitere Erkundungen im Bereich der KI-generierten Musik und deren Potenzial zur Zusammenarbeit mit menschlichen Musikern.