Нейросеть написала музыку на основе больших данных о городах России
Tele2 , российский оператор мобильной связи, и Platforma, разработчик решений для бизнеса на основе больших данных, использовали нейросеть для создания музыки городов.
Треки были написаны на основе линии горизонта города и геоданных, в том числе плотности застройки и посещаемости регионов. Самые популярные музыканты из этих городов – например, Симфонический оркестр Санкт-Петербурга – сделали на основе треков нейросети собственные композиции.
Цель проекта – продвинуть сервисы для оценки туристической привлекательности городов на основе больших данных. Разработчики Platforma создали нейросеть в среде Pure Data. За основу взяли два вида данных: фото линии неба и геоданные города. Из линии горизонта нейросеть сделала форму волны, чтобы она отвечала за тембр. Геоданные Tele2, а именно плотность концентрации жителей в районах города, были преобразованы в секвенсор. Он расставил ноты по местам и задал ритм – так получилась музыка.
Основой для композиции «Санкт-Петербург» стала линия крыш Кронштадта и Исаакиевского собора, а для «Москвы» – Красной площади и Кремля. В треках «Казань», «Нижний Новгород» и «Архангельск» удалось задействовать все градостроительные ансамбли и особенности ландшафта.
Популярные музыканты пяти городов сделали на основе треков нейросети собственные композиции. Мелодии воплощают дух городов в разных жанрах. В проекте приняли участие Симфонический оркестр Санкт-Петербурга, битмейкер CVPELLV из Москвы, инди-исполнитель Радиф Кашапов (лаборатория qaynar) из Казани, рэпер Ира PSP из Нижнего Новгорода и музыкант Михаил Карлос (Devilboy x Carlos) из Архангельска. Все композиции доступны на сервисе Яндекс.Музыка.
Антон Мерзляков , директор по аналитике больших данных Tele2:
– В основе сервиса оценки туристической привлекательности лежат сложные алгоритмы аналитики. Проект музыки городов призван повысить интерес у широкой аудитории к возможностям аналитики больших данных и показать, что нейросети одинаково эффективны в отображении «кода» города в нотах и определении неявных мест притяжения туристов в регионе. Хочется верить, что сервис будет востребован со стороны администраций территорий, а созданная музыка будет создавать приятные впечатления для жителей городов.
Алексей Каштанов , генеральный директор Platforma:
– У многих людей города ассоциируются с определенным запахом или картинкой, но мы решили сгенерировать их уникальные звучания. С помощью больших данных мы учли множество показателей: от количества туристов до плотности застройки и линии горизонта, благодаря чему получили неповторимое и ни на что не похожее звучание. Мы решили выбрать пять городов – Архангельск, Москву, Санкт-Петербург, Нижний Новгород и Казань – поскольку они наиболее ярко демонстрируют ландшафтное разнообразие и богатое архитектурное наследие России. А музыканты, коренные жители этих городов, помогли отобразить его на понятном всем и каждому в мире языке – на языке музыки.
Алексей Караганов , директор Симфонического оркестра Санкт-Петербурга:
– Трек – музыкальный образ культурной столицы России, который складывается из исключительно положительных и светлых эмоций, когда мы думаем о Санкт-Петербурге. Это ассоциации, связанные с этим городом. Их рождают красивейшие сады и парки, благоухающие в утреннем солнечном свете, каналы города с курсирующими теплоходами. Выходя на берег Петропавловской крепости и смотря вдаль, мы слышим музыку. В ней присутствует внутренняя энергия и пульсация жизни города. Но эта музыка не носит прикладной характер, а прежде всего рисует определенную картину города и созвучна внутренней красоте и романтике Северной столицы. В этом душа Санкт-Петербурга.
По инф. Телеинформа
Последние новости
Иркутская Дума обсуждает социальные инициативы и культурные проекты
Комиссия рассмотрела 12 вопросов, касающихся социальной политики и благоустройства города.
Городской фестиваль детской песни «Песенка-чудесенка»
В «Юности» прошел яркий музыкальный праздник для детей.
Жизнь Нины Ивановны: Воспоминания о Великой Отечественной войне
История о том, как маленькая девочка пережила трудные времена войны.
Частотный преобразователь
Подбираем решения под ваши задачи с учётом особенностей оборудования и требований