Стопроцентный хит

Крупнейшие звукозаписывающие компании надеются выявлять потенциальные хиты с помощью системы искусственного интеллекта. Чем аукнется автоматизация музыкального бизнеса для нас, слушателей?

По мере того, как движется вперёд информационно-техническая эволюция, растёт наше доверие к вычислительной в частности и электронной технике вообще, и мы оставляем ей для решения всё большую часть проблем. Впрочем, сколь велико бы ни было могущество электроники, есть ещё задачи, для выполнения которых необходим человек. Суперсовременные числогрызы прокладывают трассы межпланетных станций, но основой служит математический аппарат, созданный человеком. Аналогично, машина в состоянии синтезировать сколь угодно сложный звук - но не в состоянии оценить, сколь привлекательным он будет для человеческого уха. Но и эти сложнейшие и нетривиальные задачи в самом ближайшем будущем могут попасть под юрисдикцию машин. По крайней мере оценка звукового полотна с точки зрения среднего слушателя, похоже, уже под силу холодному электронному мозгу. Так утверждают работники испанской компании Polyphonic HMI - создавшие систему искусственного интеллекта для автоматической оценки привлекательности музыкальных произведений.

Разработка Polyphonic получила название Hit Song Science (HSS). HSS предназначена для замены такого ненадёжного аппарата, как человеческий мозг, в столь сложном деле как поиск потенциальных хитов и, по всей видимости, выполнена в виде компьютерной программы. Её алгоритмическое наполнение держится в строжайшем секрете, что неудивительно, учитывая её возможности, но кое-что всё же известно. Используя некие уникальные алгоритмы, программа анализирует предложенную ей музыкальную композицию и выделяет из неё звуковые структуры, характеризующие ритмичность мелодии, её красочность, мелодичность и т.п. Понятно, что всё это весьма субъективные вещи, трактуемые каждым слушателем по-своему. Но HSS и не пытается строить каких-либо суждений на основе анализа одной композиции. Всё проще: после извлечения вышеозначенных структур из одной мелодии (назовём её эталонной - она может быть, к примеру, уже доказавшим свои качества хитом), программа берётся за другую, в качестве которой может выступать, к примеру, работа молодого, подающего надежды композитора.
Из неё выделяются те же самые структуры, после чего проводится главный этап - сравнение: полученные структуры для обеих композиций сопоставляются (взгляните на картинку - здесь этот процесс отображён графически). По результатам сравнения программа и генерирует свой вердикт. В рассмотренном нами примере он может гласить о том, сколь велики шансы у второй композиции повторить судьбу эталона.

Поиск потенциальных хитов не является единственно возможным применением HSS. Как заверяют разработчики программы, с её помощью можно также определять близкие по звучанию композиции (механизм тот же самый), пытаться найти музыку, которая с большой долей вероятности понравится конкретному слушателю (для этого, правда, надо предварительно определить его предпочтения, что делается с помощью воспроизведения множества коротких музыкальных отрывков, из которых слушатель должен выбрать самые на его взгляд интересные). Всё это, если оно работает так как надо, должно казаться интересным прежде всего для музыкальных продавцов - как онлайновых, так и традиционных. И что самое замечательное, интерес этот действительно проявляется.

Если верить утверждениям пресс-службы Polyphonic, с HSS сегодня уже работают или пытаются работать крупнейшие компании, занимающиеся звукозаписью и звукоиздательством. Это Sony, RCA, Universal, EMI, BMG и некоторые другие, помельче. Опыт работы насчитывает несколько месяцев, причём оценки, даваемые программе продюсерами (и цитируемые Polyphonic), самые высокие. Чем обусловлен такой успех? Объяснение просто: HSS, возможности которой скорее всего более чем скромные, попала в нужное время в нужное место. Программа эта не в состоянии выдать абсолютно точный результат - как, впрочем, не в состоянии этого сделать и ни один человек. Но звукоиздателям не нужна абсолютная точность. Им достаточно вероятностного прогноза, который увеличит их шансы на успех раскрутки той или иной композиции, отсеяв рискованные варианты. Чем аукнется для нас, слушателей, такая автоматизация? Новой кучей миксов на старые хиты или появлением на музыкальном небосклоне новых звёзд? Подключайтесь к дискуссии!