КОНЕЦ ВРЕМЕНИ КОМПОЗИТОРОВ???

[trenos]

КОНЕЦ ВРЕМЕНИ КОМПОЗИТОРОВ???
В моей библиотеке есть книга философа и музыканта Владимира Мартынова "Конец времени композиторов". Автор на основе социальных, этических, ценностных и религиозных феноменов современности приходит к выводу, что композитор в современном обществе, в принципе, - тривиальная, банальная и совершенно среднестатистическая профессия. Композиторы великие уже НЕ рождаются, в музыке глобальных переворотов и открытий НЕ совершается, сочинять музыкальные произведения может любой ди-джей, не знающий даже нотной грамоты, основ гармонии и принципов композиции.



Читатель сам увидит необычность философских и культурологических концепций Мартынова, здесь только главное: конец может означать начало; смерть композиторства не означает смерть музыки.
НЕКОТОРЫЕ ЦИТАТЫ ИЗ КНИГИ:
«Прежде чем говорить о проблеме конца времени композиторов, необходимо избавиться от весьма распространенного ныне заблуждения, заставляющего видеть в композиторском творчестве и в композиторской продукции единственно мыслимое максимально полное и исчерпывающее осуществление возможностей музыки».
«Композитор - это личность, через которую осуществляется расцерковление мира, вернее, назначение композитора заключается в осознании и фиксации каждого нового неповторимого момента расцерковления в виде opus'a - в этом заключается его религиозное призвание»
«Конец времени композиторов означает лишь то, что принцип композиции утратил свое онтологическое и религиозное предназначение».
Текст книги тут:
https://predanie.ru/martynov-vladimir-ivanovich/book/137466-konec-vremeni-kompozitorov/#description
....................
ОДНАКО!!!!
Нейросеть научилась писать хоралы Баха!!!
Инженеры парижской лаборатории Sony Computer Science Laboratories научили нейронную сеть стилизовать музыку под произведения Баха - результаты звучат настолько убедительно, что в половине случаев слушатель не отличает их от оригинальных хоралов. Описание работы опубликовано в журнале arXiv.org.

Click to view

Сочинение полифонической хоральной музыки в стиле Баха - сложная задача в области автоматической композиции. Искусство хоральных сочинений Баха включает комбинацию четырех гармонических линий с характерным ритмическим и мелодическим рисунком, который начинается, развивается и заканчивается (каденция) в определенном гармоничном ключе. До сих пор машинное обучение не справлялось с обеспечением сразу всех перечисленных условий для написания стилизованной музыки. В новой работе инженеры демонстрируют разработку под названием DeepBach - по сути, это статистическая модель для написания полифонической музыки, а именно, четырехголосных гимноподобных сочинений.
Для обучающей выборки инженеры взяли корпус хоралов Баха, замечательный своим размером: он состоит из 389 произведений. Каждый хорал примерно минутной длительности, написан для четырех голосов (сопрано, альт, тенор и бас) на базе общих композиционных принципов: композитор берет хорошо известную для своего времени мелодию лютеранского гимна и гармонизирует ее, то есть пишет три нижних голоса (альт, тенор и бас), в то время как линия сопрано исполняет основную мелодию гимна.
Попытки алгоритмической стилизации Баха предпринимались и раньше: первая подобная работа 1988 года описывала алгоритм сочинения музыки на базе экспертных правил звучания «в стиле Баха», который включал порядка 300 ограничений, в сумме обеспечивающих «бахоподобное» звучание. Алгоритм требовал исключительного знания особенностей композиции, а результаты в целом не были похожи на музыку Баха, за исключением некоторых каденций и мелодических рисунков. Первые опыты по автоматической композиции на основе нейронных сетей были проведены позже в 1992 году: в работе использовалось несколько нейронных сетей, каждая была нацелена на решение отдельной задачи: составление общего гармонического скелета, детализация и финальная аранжировка. Этот метод тоже использовал экспертные правила для своей работы. Наконец, агностический подход, не требующий экспертных правил, был применен в 2012 году: работа основана на использовании рекурентных нейронных сетей, и самый свежий пример 2016 - Bachbot на базе LSTM - показал хорошие результаты, однако, позволял сочинение в одном музыкальном ключе и не давал возможностей пользователю задать ритм или начальные ноты.
Модель DeepBach основана на методе LSTM рекуррентных нейронных сетей (подробно о рекуррентных нейронных сетях мы писали здесь). Каждый голос моделируется отдельно, что позволяет алгоритму принимать пользовательские ограничения ритма, нот, аккордов и каденций. Модель реализована на базе библиотек Keras и Tensorflow. В качестве обучающей выборки используются отрывки оригинальных хоралов Баха, модель предсказывает высоту звука для каждого голоса в отдельности в зависимости от соседних нот, фиксированного ритма и наличия каденций.
Всего в модели используется четыре нейронных сети - две на базе LSTM строят предсказания на базе предыдущих и будущих нот соответственно, одна сеть строит предсказание в зависимости от нот, которые звучат одновременно с предсказываемой, и еще одна сеть суммирует предсказания предыдущих.
Модель отличается несколькими преимуществами: например, можно зафиксировать голос сопрано и поиграть с остальными голосами, получая новые «аранжировки» к основному голосу, или указать желаемый ритм и точки, в которых музыкальные фразы должны заканчиваться. Инженеры отмечают быстродействие алгоритма - новые образцы можно получать за считанные секунды.
Для тестирования работы машины DeepBach инженеры провели опрос среди 1600 человек, эта группа включала более 400 профессиональных музыкантов и студентов музыкальных учебных заведений. Для теста взяли MIDI файлы оригинальных и автоматически сочиненных отрывков хоралов, обработанных при помощи средств Leeds Town Hall Organ, а также включили в тест отрывки произведений, выполненных другими алгоритмами. Оказалось, что около половины респондентов приняли автоматически сочиненную музыку за оригинал Баха, что можно считать неплохим результатом - для сравнения, оригинальные отрывки Баха были правильно угаданы 75 процентами респондентов.
Далее инженеры планируют разработать графический редактор поверх созданного алгоритма для интерактивного использования машины DeepBach.
Они отмечают, что их метод применим не только к хоралам Баха, но и любой
другой полифонической хоральной музыке от Палестрины до Take 6.
ИСТОЧНИК: https://arxiv.org/abs/1612.01010