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Jukebox
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Creación de música (94)

Jukebox

Una red neuronal que crea música en varios estilos.

Información de la herramienta

Jukebox es una herramienta de IA de vanguardia de OpenAI que crea música única, incluyendo canto básico, utilizando tecnología avanzada de redes neuronales.

Con Jukebox, puedes generar música que abarca varios géneros y estilos, aprovechando la vibra de diferentes artistas. Lo que lo hace destacar es cómo comienza desde cero, utilizando detalles como el género, las influencias de los artistas e incluso las letras para crear música que suena original y fresca.

Las herramientas tradicionales de creación musical a menudo tienen sus límites, especialmente cuando se trata de capturar las sutilezas de la voz humana y los elementos musicales complejos. Jukebox rompe estas barreras utilizando un modelo de autoencoder. Este enfoque ingenioso comprime el audio en bruto en un formato más simple, manteniendo la riqueza y profundidad de la pieza intactas, incluso en secuencias más largas.

Lleva las cosas un paso más allá con su técnica de cuantización llamada VQ-VAE para la compresión de audio, junto con Transformers Escasos para el modelado autorregresivo. Esto significa que la música generada no son solo sonidos aleatorios; está estructurada de una manera que refleja la semántica de alto nivel de la música. Así que cuando escuchas la salida, realmente puedes apreciar las sutilezas del canto y las melodías junto con una calidad de sonido equilibrada y elementos musicales locales.

Al imitar efectivamente las complejidades de los sonidos musicales, Jukebox abre infinitas posibilidades para crear y explorar nuevas experiencias musicales con modelos generativos.

Pros y Contras

Pros

  • Tiene función de condicionamiento de letras
  • Empareja partes de audio con las letras correctas
  • Produce muestras de música originales
  • Se adapta a diferentes estilos de música y canto
  • Utiliza autoencoder para la compresión de audio
  • Puede crear muestras de música originales desde cero
  • Tiene capacidades multi-género
  • Simula música y melodía
  • Incluye herramienta de exploración
  • Puede producir largas
  • Replica estilos de género y artista
  • Puede comprimir audio en bruto
  • Crea música y canto
  • melodías
  • Maneja problemas de secuencias de audio en bruto
  • Salida en varios géneros y estilos de artistas
  • Herramienta de código abierto
  • Se puede cambiar según la entrada del usuario sobre el género
  • Puede condicionar clips de audio cortos
  • Crea canciones largas
  • coherentes
  • Expande las posibilidades para modelos generativos
  • Crea canto básico
  • coherentes
  • Produce una amplia variedad de música
  • y letras
  • La calidad del sonido mejora con VQ-VAE mejorado
  • Basado en artista y género
  • Equilibra patrones musicales locales
  • artista
  • Utiliza VQ-VAE para compresión de audio
  • Pesos del modelo y código disponibles
  • Alinea letras con la duración de la canción
  • Captura los significados más profundos de la música
  • Produce audio en bruto de alta calidad
  • Utiliza Transformadores Escasos para modelar música
  • Más expresivo y flexible que las herramientas de música simbólica
  • Alineación de Letras y Música aprendida por una capa de atención Encoder-Decoder
  • Apoya la diversidad y secuencias largas
  • Puede hacer música no relacionada con los datos de entrenamiento
  • Modela la música directamente como audio en bruto
  • Aprendió a agrupar artistas y géneros similares
  • Condicionamiento de Artista y Género
  • Alta calidad musical en comparación con herramientas similares
  • El modelo aprende a incluir más información de condicionamiento.
  • El autoencoder comprime flujos de audio en bruto
  • y dinámicas
  • Puede captar elementos como el timbre
  • Modela audio en bruto directamente

Contras

  • Solo en letras en inglés
  • Pierde detalles de audio
  • No tiene estructura de coro repetido
  • Necesita mucha potencia informática
  • Solo funciona para música occidental
  • Menos útil para músicos
  • Lento para hacer canciones
  • Hace ruido notable