Научиться создавать музыку – это вечная проблема в мире искусственного интеллекта (ИИ). Еще более сложная задача - создание музыкальных произведений, соответствующих предпочтениям конкретного человека.

В проекте BebopNet Надав Бхонкер и Хавив Хакими, оба джазовые музыканты-любители, сосредоточились на создании персонализированных джазовых импровизаций, пишет онлайн-издание Jerusalem Post .

Для достижения своей цели они разделили процесс на три этапа

1. Научили модель BebopNet создавать символические саксофонные джазовые импровизации для любой аккордовой последовательности. Для этого использовались джазовые соло Чарли Паркера, Стэна Гетца, Сонни Ститта, Декстера Гордона и других.

2. Затем ИИ предлагает пользователю оценить несколько известных импровизаций в соответствии со своими предпочтениями, после чего используется регрессионная модель для прогнозирования его вкуса.

3. Наконец, BebopNet использует технологию «поиск луча», чтобы оптимизировать процесс генерации соло в соответствии с конкретным вкусом пользователя.

Команда получила награду «Лучшее исследование» на 21-й конференции ISMIR 2020 за работу «BebopNet: глубокие нейронные модели для персонализированной джазовой импровизации». Студенты Надав Бхонкер и Шунит Хавив Хакими из института Техниона доказали, что ИИ может моделировать и оптимизировать индивидуальные джазовые предпочтения. Однако, авторы не останавливаются на достигнутом и считают, что им есть, куда расти.