Будущее музыки
Созданное ИИ
Используйте мощь нейросетей MusicGen и LSTM для генерации уникальных композиций за секунды. Дипломный проект.
High Quality
Стерео-генерация 44.1kHz с использованием модели MusicGen Large.
Neural Engine
Оптимизированные алгоритмы позволяют получать результат быстрее.
Full Control
Настраивайте жанр, темп, длительность и текстовое описание.
Параметры генерации
Общая библиотека
Техническая документация
Архитектура нейросети MusicGen, сравнение с LSTM и принцип работы сервиса.
В основе проекта лежит модель MusicGen Stereo Large (3.3 млрд параметров). Это авторегрессионный трансформер (Auto-regressive Transformer), который генерирует музыку, предсказывая следующий фрагмент аудио на основе предыдущего и текстового описания.
В отличие от работы с "сырым" аудио (волной), MusicGen использует токенизатор EnCodec. Он сжимает аудио в дискретные коды (токены), используя векторное квантование (Residual Vector Quantization). Это позволяет нейросети работать с аудио как с текстом, но в многомерном пространстве.
Модель была обучена на 20,000 часах лицензированной музыки. Это включает:
- 10K треков высокого качества
- Данные Shutterstock и Pond5
- Инструментальные партии
*Использование лицензионных данных обеспечивает "чистоту" генерации без артефактов авторского права.
LSTM (Прошлое)
Long Short-Term Memory — это тип рекуррентных сетей (RNN). До 2017 года они были стандартом для работы с последовательностями (текст, музыка).
Минусы: LSTM обрабатывает данные последовательно (слово за словом), что медленно и плохо работает на длинных дистанциях (проблема "затухающего градиента"). Сеть "забывает" начало мелодии к её концу.
Transformer (Выбор проекта)
MusicGen использует архитектуру Трансформер. Ключевая особенность — механизм Self-Attention (Внимание).
Плюсы: Сеть видит всю структуру музыки одновременно, а не по порядку. Это позволяет создавать сложные композиции, где финал гармонично связан с началом, и удерживать ритм (BPM) на протяжении всего трека.
Веб-приложение построено на микросервисной архитектуре. Обработка тяжелых вычислений вынесена в облако (Replicate), а сервер управляет очередью и базой данных.
- Backend: Python 3.10, Flask
- AI Inference: Replicate API
- Frontend: HTML5, CSS3, JS
- DB: JSON (NoSQL подход)
- Animations: Lottie, CSS Keyframes
Проект разработан в рамках дипломной работы. Цель — интеграция SOTA (State of the Art) моделей генерации аудио в удобный пользовательский интерфейс.
Разработчик: Студент ФИО
Год: 2025