Notochord: Un Nuovo Strumento MIDI per Musicisti
Notochord migliora la creazione di musica MIDI in tempo reale usando l'IA per performance più ricche.
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Indice
- Performance in Tempo Reale
- Il Design di Notochord
- Il Lato Tecnico di Notochord
- Le Funzioni di Notochord
- Generazione Direzionale
- Auto-Intonazione e Armonizzazione
- Live Coding
- Improvvisazione della Macchina
- Interfacce Basate su Probabilità
- I Vantaggi di Notochord
- Prospettive Future
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
Notochord è un nuovo strumento pensato per lavorare con la musica MIDI. MIDI sta per Musical Instrument Digital Interface, uno standard che permette agli strumenti musicali elettronici di comunicare tra loro. Notochord usa tecniche informatiche avanzate per aiutare i musicisti a creare musica In tempo reale. Questo significa che riesce a rispondere rapidamente a quello che suona un musicista, facendolo sembrare più simile a uno strumento tradizionale. L'obiettivo di Notochord è rendere più facile per i musicisti esplorare nuovi modi di fare musica usando l'intelligenza artificiale (AI).
Performance in Tempo Reale
Una delle caratteristiche chiave di Notochord è la sua capacità di funzionare in un contesto di performance. La maggior parte degli strumenti musicali AI ha dei ritardi che possono essere frustranti per i musicisti. Potrebbero impiegare troppo tempo a rispondere, rendendo difficile per un interprete sentirsi connesso alla musica. Notochord risolve questo problema elaborando i segnali in meno di dieci millisecondi. Questo significa che quando un musicista suona una nota, Notochord riesce a generare rapidamente note o ritmi complementari. Questa risposta veloce aiuta il musicista a sentirsi come se stesse suonando un vero strumento piuttosto che interagire con una macchina.
Il Design di Notochord
Notochord è costruito su un modello di deep learning, il che significa che impara da grandi set di dati musicali. È stato addestrato usando una raccolta di file MIDI contenenti una vasta gamma di stili e strutture musicali. Questo addestramento diversificato aiuta Notochord a creare musica che appare ricca e complessa. Il modello può affrontare diversi tipi di compiti musicali, come generare nuove melodie, armonizzare quelle esistenti e persino improvvisare insieme a un interprete dal vivo.
Notochord permette ai musicisti di intervenire nel processo di creazione musicale. Per esempio, un musicista può specificare certe caratteristiche per le note che Notochord genera. Potrebbero dire che vogliono che la prossima nota sia di un certo tono o suonata su un certo strumento. Questo dà ai musicisti più controllo sul loro suono mentre traggono comunque vantaggio dalla creatività che Notochord offre.
Il Lato Tecnico di Notochord
Alla base, Notochord utilizza un modo unico di rappresentare eventi musicali. Scomponendo le note MIDI in parti più piccole, consente una comprensione più dettagliata della musica. Ogni nota può includere diversi pezzi chiave di informazioni, come il suo tono, il tempo, la velocità e lo strumento che la suona. Strutturando le informazioni in questo modo, Notochord può prevedere e generare meglio la musica basata su quello che è stato già suonato.
Quando Notochord riceve un input musicale, lo elabora rapidamente e genera nuove note. Lo fa esaminando gli eventi che sono già accaduti e prevedendo cosa abbia senso che venga dopo. Questo approccio autoregressivo consente a Notochord di creare un output musicale fluido e coerente.
Le Funzioni di Notochord
Notochord può eseguire diversi importanti funzioni in contesti musicali:
Generazione Direzionale
Con la generazione direzionale, i musicisti possono guidare la musica che Notochord crea. Per esempio, se un interprete vuole uno stile o un'atmosfera specifica, può regolare i parametri che controllano come Notochord genera le note. Questo potrebbe comportare la selezione di determinati strumenti da mettere in evidenza in un pezzo o impostare un tempo specifico. Attraverso questo processo di guida, i musicisti possono modellare la musica in tempo reale, rendendo l'esperienza più interattiva.
Armonizzazione
Auto-Intonazione eNotochord può anche aiutare i musicisti con la selezione delle note e l'armonia. Per esempio, se un musicista suona una melodia ma vuole che Notochord generi un'armonia, può inserire le sue note lasciando le note armoniche a Notochord. Questo consente un'esperienza musicale collaborativa. Il musicista fornisce la base, e Notochord completa le armonie, creando un suono più ricco senza dover suonare tutto in una volta.
Live Coding
Un'altra applicazione interessante di Notochord è la sua compatibilità con ambienti di live coding. Il live coding consente ai musicisti di creare e modificare musica in tempo reale utilizzando linguaggi di programmazione. Integrando Notochord in questi ambienti, i musicisti possono sfruttare le sue capacità per potenziare le loro performance dal vivo. Possono specificare ritmi, toni e strumenti, permettendo a Notochord di rispondere dinamicamente mentre codificano.
Improvvisazione della Macchina
Notochord può anche servire come partner per l'improvvisazione per i musicisti. Riservando strumenti specifici per i musicisti dal vivo e impedendo a Notochord di selezionare quegli strumenti, i musicisti possono creare uno spazio dove Notochord completa il loro suonare. Ogni volta che un musicista suona, Notochord risponderà con nuove note, creando un dialogo coinvolgente tra l'interprete e l'AI.
Interfacce Basate su Probabilità
Un'altra caratteristica interessante è l'interfaccia basata sulla probabilità. Invece di selezionare note in base alle loro posizioni abituali su una tastiera, i musicisti possono scegliere note in base alle previsioni di Notochord. Questo significa che potrebbero selezionare toni che è più probabile si adattino al contesto attuale, offrendo un approccio diverso per suonare musica. Questo aggiunge uno strato di strategia alla performance, dove i musicisti possono fare scelte informate basate su ciò che Notochord pensa funzionerà meglio.
I Vantaggi di Notochord
Notochord offre diversi vantaggi per i musicisti che cercano di esplorare l'AI nella creazione musicale:
Feedback Veloce: La bassa latenza di Notochord lo fa sentire più come uno strumento tradizionale, permettendo un'esperienza di performance senza soluzione di continuità.
Interventi Creativi: I musicisti possono specificare dettagli sulla musica in fase di creazione, dando loro controllo sull'output finale.
Creazione Musicale Collaborativa: Lavorando insieme a Notochord, i musicisti possono creare composizioni più complesse senza perdere il proprio stile di gioco.
Flessibilità: I musicisti possono usare Notochord in vari contesti, dalle performance live al lavoro in studio, rendendolo uno strumento versatile.
Interfacce Innovative: La possibilità di interagire con la musica in modi nuovi apre a possibilità per suoni unici e espressione creativa.
Prospettive Future
Man mano che la tecnologia continua a evolversi, anche Notochord farà altrettanto. Sviluppi futuri potrebbero includere l'espansione delle sue capacità per lavorare con dati non MIDI, permettendo di interfacciarsi con una gamma più ampia di contesti musicali. Inoltre, i ricercatori sperano di perfezionare l'architettura di Notochord, migliorando ulteriormente la sua reattività e flessibilità.
Integrare più set di dati orientati alla performance in Notochord potrebbe migliorare la sua capacità di gestire scenari musicali dal vivo. Questo permetterebbe interazioni ancora più ricche, rendendo le performance dal vivo con l'AI più coese e naturali.
Conclusione
Notochord rappresenta un notevole passo avanti nel campo della creazione musicale AI. Combinando una rapida reattività con la capacità di fare interventi musicali specifici, Notochord offre ai musicisti uno strumento potente sia per la performance che per la composizione. Man mano che più musicisti sperimentano con questa tecnologia, sarà affascinante vedere come plasmerà il futuro della creazione musicale e la collaborazione tra creatività umana e intelligenza artificiale.
Titolo: Notochord: a Flexible Probabilistic Model for Real-Time MIDI Performance
Estratto: Deep learning-based probabilistic models of musical data are producing increasingly realistic results and promise to enter creative workflows of many kinds. Yet they have been little-studied in a performance setting, where the results of user actions typically ought to feel instantaneous. To enable such study, we designed Notochord, a deep probabilistic model for sequences of structured events, and trained an instance of it on the Lakh MIDI dataset. Our probabilistic formulation allows interpretable interventions at a sub-event level, which enables one model to act as a backbone for diverse interactive musical functions including steerable generation, harmonization, machine improvisation, and likelihood-based interfaces. Notochord can generate polyphonic and multi-track MIDI, and respond to inputs with latency below ten milliseconds. Training code, model checkpoints and interactive examples are provided as open source software.
Autori: Victor Shepardson, Jack Armitage, Thor Magnusson
Ultimo aggiornamento: 2024-03-18 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2403.12000
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.12000
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://en.wikipedia.org/wiki/Notochord
- https://github.com/Intelligent-Instruments-Lab/iil-python-tools/tree/master/examples/notochord
- https://drive.google.com/file/d/1MxFWF05sgzVHVP863Z6N703GKABleq7z/view
- https://github.com/Intelligent-Instruments-Lab/iil-python-tools/tree/master/examples/tidalcycles
- https://github.com/Intelligent-Instruments-Lab/iil-python-tools/tree/master/notochord
- https://cmt3.research.microsoft.com/AIMC2022/
- https://gitlab.com/aimc2022/paper-templates
- https://mirrors.ctan.org/macros/latex/contrib/natbib/natnotes.pdf
- https://www.ctan.org/pkg/booktabs
- https://www.emfield.org/icuwb2010/downloads/IEEE-PDF-SpecV32.pdf
- https://mirrors.ctan.org/macros/latex/required/graphics/grfguide.pdf