Как научить нейросеть играть на гитаре: от чистого звука до дисторшна за 5 секунд

Когда физика встречается с роком

Представьте, что вы крутите ручку громкости на усилителе. Плавно, без рывков, звук нарастает от тишины до оглушительного рёва. А теперь представьте, что такую же ручку можно крутить между совершенно разными звуками – от кристально чистого звучания акустики до агрессивного дисторшна металл-группы. Причём не просто переключаться между пресетами, как мы привыкли, а именно плавно перетекать из одного состояния в другое.

Звучит как фантастика? Ещё пять лет назад – да. Сегодня это реальная технология, которую я держал в руках и тестировал в нашей лаборатории при -35°C (да, электроника должна работать в любых условиях, иначе это игрушка).

Почему это вообще сложно?

Начнём с простого примера. У вас есть два цвета – красный и синий. Смешать их и получить фиолетовый – элементарно. А теперь у вас есть два звука: чистая гитара и гитара с эффектом дисторшна. Попробуйте их «смешать».

Что получится? Правильно – каша. Потому что звук – это не краска. Это сложнейшая волна, где каждая миллисекунда содержит тысячи параметров: частоты, амплитуды, фазы, обертоны. И когда вы просто накладываете один звук на другой, вы получаете не новый тембр, а два звука одновременно. Как если бы два гитариста играли в унисон – слышно обоих, но нового инструмента не появилось.

Традиционные методы обработки звука работают как конструктор: разобрали сигнал на кусочки (частоты), что-то подкрутили, собрали обратно. Вспомните старые вокодеры из 80-х – роботизированный голос получался именно так. Сигнал делился на частотные полосы, как если бы вы разрезали радугу на сегменты, каждую обработали отдельно, а потом склеили обратно. Работает? Да. Звучит естественно? Как робот с насморком.

Нейросети учатся слушать

И вот тут на сцену выходят нейронные сети. Но не те, что генерируют котиков или пишут стихи. Это специальные архитектуры, которые научились понимать самую суть звука – его глубинную структуру.

Представьте, что звук – это не просто волна, а сложный рецепт блюда. У вас есть ингредиенты (частоты), способ приготовления (динамика), специи (эффекты) и подача (общий тембр). Обычная обработка звука пытается изменить готовое блюдо – добавить соли в уже сваренный суп. А нейросеть учится понимать сам рецепт и может приготовить промежуточный вариант – суп, который на 30% похож на борщ и на 70% на щи.

Диффузионные модели: хаос как метод

Самый интересный подход – диффузионные модели. Название пугающее, но принцип простой. Помните, как в детстве рисовали карандашом, а потом растирали пальцем, создавая плавные переходы? Диффузионная модель делает похожую вещь, но в обратном порядке.

Сначала она берёт чистый звук и постепенно, шаг за шагом, добавляет к нему шум. Как если бы вы брали идеальную фотографию и постепенно засыпали её песком – сначала чуть-чуть, потом больше, пока не останется просто куча песка. Модель запоминает каждый шаг этого процесса.

А потом происходит магия: модель учится идти в обратном направлении. Из полного шума, из хаоса, она шаг за шагом восстанавливает звук. Но! Она может восстановить не исходный звук, а что-то среднее между двумя обученными вариантами. Как скульптор, который из глыбы мрамора может высечь и Давида, и Венеру, а может – нечто среднее (хотя это было бы странно).

Сибирский подход к латентному пространству

Теперь самое интересное – латентное пространство. Звучит как что-то из квантовой физики, но на деле это просто «сжатое описание» звука.

Представьте, что у вас есть подробная карта Новосибирска со всеми домами, деревьями и люками. Это наш исходный звук – много данных, всё подробно. А теперь вы делаете схему метро – только станции и линии. Это латентное представление – самая суть, без лишних деталей.

Нейросеть Music2Latent работает именно так. Она берёт пятисекундный фрагмент гитары (это примерно 220 тысяч отдельных измерений при частоте 44,1 кГц) и сжимает его в компактный вектор – набор из нескольких сотен чисел. Это как ДНК звука – вся информация о тембре в компактном виде.

И вот тут начинается инженерная магия: имея два таких «ДНК» – от чистого звука и от дисторшна – мы можем создать промежуточные варианты. Но не простым усреднением (помните про кашу?), а используя сферическую интерполяцию.

Почему сферическая?

Обычная линейная интерполяция – это как идти по прямой от Новосибирска до Томска. Кратчайший путь? По карте – да. Но Земля-то круглая! И если вы действительно пойдёте «по прямой», то придётся копать тоннель.

Сферическая интерполяция (SLERP) учитывает «кривизну» латентного пространства. Векторы в нейросетях живут не на плоскости, а в многомерном пространстве, где прямые пути часто ведут в никуда. SLERP движется по дуге большого круга – как самолёт летит по оптимальному маршруту с учётом кривизны Земли.

Математически это выглядит устрашающе:

SLERP(v₁, v₂, t) = sin((1-t)θ)/sin(θ) × v₁ + sin(tθ)/sin(θ) × v₂ 

Но суть проста: мы движемся не по прямой, а по оптимальной кривой, сохраняя «энергию» сигнала постоянной. Это критически важно для звука – громкость и насыщенность остаются естественными на всём пути от чистого звука к дисторшну.

LoRA: когда модель слишком упрямая

Предобученные модели – это как опытный мастер, который всю жизнь делал табуретки. Он делает их идеально, но попросите его сделать стул – и начнутся проблемы. Привычки, наработанные годами, мешают освоить новое.

Low-Rank Adaptation (LoRA) – это способ «переучить» модель, не ломая то, что она уже умеет. Вместо того чтобы менять все миллионы параметров сети, мы добавляем небольшие «насадки» – дополнительные слои с малым числом параметров.

Представьте токарный станок. Вместо покупки нового станка под каждую деталь вы просто меняете резцы. Станок тот же, но возможности расширились. LoRA работает похоже – основная модель остаётся неизменной, но добавляются адаптеры для новых задач.

В исследовании тестировали три подхода:

1. Без LoRA – используем модель как есть. Это как заставить мастера-табуреточника делать стулья без переучивания. Работает, но криво.

2. Односторонняя LoRA – обучаем адаптер только для финальной обработки. Как если бы мы научили мастера только полировать стулья, а собирать их он пытается как табуретки.

3. Двусторонняя LoRA – создаём два адаптера (для чистого звука и дисторшна) и интерполируем между ними. Это как иметь двух мастеров – специалиста по табуреткам и специалиста по стульям – и просить их работать вместе, постепенно передавая контроль от одного к другому.

Реальные тесты: от теории к практике

Красивая теория – это хорошо, но работает ли это в реале? Мы взяли пять типов переходов, которые любой гитарист узнает с закрытыми глазами:

1. Чистый звук → Мощный дисторшн – как переход от Битлз к Металлике за 5 секунд
2. Чистый звук → Лёгкий овердрайв – классический блюзовый переход
3. Лёгкий овердрайв → Тяжёлый дисторшн – нарастание агрессии в рок-композиции
4. Чистый звук → Хорус/Фленжер – добавление «космического» звучания
5. Модуляция → Дисторшн – от психоделики к металлу

Каждый переход записывался на реальном оборудовании. Никаких синтетических примеров – только настоящие гитары через настоящие усилители. Потому что нейросеть, обученная на синтетике, в реальном мире работает как китайская педаль эффектов за 500 рублей – вроде звук есть, но душа ушла.

Метрики: как измерить «качество звука»?

Тут начинается самое сложное. Как объективно оценить, что один звук «лучше» другого? Это как спросить, какая картина красивее – у каждого своё мнение.

Использовали три подхода:

CDPAM (Contrastive Diffusion Perceptual Audio Metric) – это как искусственное ухо, обученное на миллионах примеров. Оно «слушает» два звука и определяет, насколько они похожи перцептивно (то есть для человеческого восприятия, а не математически).

MOS (Mean Opinion Score) – простой, но эффективный метод. Собрали 20 человек (музыкантов и просто любителей музыки), дали им послушать переходы и оценить от 1 до 5. Как дегустация вина, только для звука.

Spectral Convergence – чистая математика. Сравниваем спектрограммы (визуальное представление звука) и считаем, насколько они совпадают. Это как сравнивать отпечатки пальцев – чем больше совпадений, тем лучше.

Результаты: кто победил?

Барабанная дробь... 🥁

Победителем с большим отрывом стал метод Music2Latent со сферической интерполяцией. MOS-оценка 4,3 из 5 – это уровень «звучит как дорогой студийный процессор».

Почему именно он? Три причины:

1. Простота – никаких сложных диффузий, текстовых описаний, многоступенчатых преобразований. Закодировали → интерполировали → декодировали. Как в старом добром советском радиоприёмнике – минимум деталей, максимум надёжности.

2. Качество – работает на частоте 44,1 кГц (CD-качество), тогда как диффузионные модели пришлось ужимать до 16 кГц. Это как разница между винилом и телефонной связью.

3. Стабильность – нет случайности в генерации. Один и тот же вход всегда даёт один и тот же выход. Это критично для живых выступлений – музыкант должен быть уверен, что эффект сработает именно так, как на репетиции.

Диффузионные модели с LoRA показали интересные результаты с точки зрения гибкости, но проиграли в естественности звучания. Это как сравнивать ламповый усилитель с цифровым – второй умеет больше, но первый звучит «теплее».

Практическое применение: не только для гитар

Где это можно использовать уже сегодня?

Студийная работа

Представьте: продюсер говорит «сделай гитару чуть жёстче, но не совсем металл». Раньше это означало час перебора пресетов. Теперь – просто крутишь виртуальную ручку морфинга.

Живые выступления

Гитарист может плавно переходить между частями композиции, не танцуя чечётку на педалборде. Один контроллер – бесконечные вариации звука.

Разделение источников

Это вообще отдельная тема. Модель, которая понимает структуру гитарного звука, может «вычленять» гитару из общего микса. Как если бы вы могли взять готовый борщ и достать из него только картошку. Звучит невероятно, но работает.

Обучение

Начинающие музыканты могут услышать, как именно меняется звук при добавлении эффектов. Не резкое переключение «было/стало», а плавный переход с остановкой в любой точке. «Вот тут начинается перегруз, чувствуешь?»

Технические ограничения: честно о проблемах

Не бывает идеальных технологий. Что пока не работает:

1. Реальное время на слабом железе – модель требует приличных вычислительных ресурсов. На моём ноутбуке для полевых испытаний (который выдерживает -40°C) задержка составляет около 100 миллисекунд. Для студии – нормально, для живого выступления – многовато.

2. Экстремальные эффекты – переход от чистого звука к эмбиенту или от дисторшна к реверсу пока звучит неестественно. Модель обучена на «классических» эффектах.

3. Длинные фрагменты – оптимально работает на отрезках 5–10 секунд. Для целой песни нужно делать несколько проходов и сшивать, что может вызвать артефакты на стыках.

4. Индивидуальность звучания – модель усредняет. Если у вас уникальный винтажный усилитель 60-х годов со своим характером, модель сделает из него «просто хороший усилитель».

Взгляд в будущее: что дальше?

Технология морфинга – это только начало. Следующий шаг – полный контроль над тембром в реальном времени. Представьте:

• Адаптивные эффекты – педаль, которая сама подстраивается под стиль игры. Играешь нежно – лёгкий хорус, ударил по струнам – нарастает дисторшн.

• Тембральный автопилот – система, которая анализирует композицию целиком и автоматически выстраивает тембральную драматургию.

• Восстановление винтажа – берём запись 50-х годов и можем «достроить» современное звучание, сохранив аутентичность.

• Кроссинструментальный морфинг – плавный переход от гитары к синтезатору или скрипке. Новые инструменты, которых не существует в природе.

Но главное – это должно работать надёжно. В -40°C, при 100% влажности, после падения с двухметровой высоты. Потому что музыкант на сцене не может сказать: «Извините, нейросеть зависла, перезагружаемся».

Почему это важно именно сейчас

Мы живём в эпоху, когда границы между «настоящим» и «искусственным» звуком стираются. И это не плохо и не хорошо – это данность. Раньше спорили о том, что ламповые усилители звучат «теплее» транзисторных. Теперь нейросеть может сэмулировать и то, и другое, и создать что-то третье.

Но фокус не в замене человека машиной. Фокус в расширении возможностей. Как электрогитара не убила акустику, а создала новые жанры музыки, так и нейросетевая обработка звука создаёт новые инструменты для творчества.

Моя лаборатория в Новосибирске – не самое очевидное место для революции в музыкальных технологиях. Но именно здесь, где зимой приходится тестировать оборудование в экстремальных условиях, рождаются по-настоящему надёжные решения. Если технология работает при сибирских морозах – она будет работать везде.

Практический совет напоследок

Если вы музыкант и хотите попробовать эти технологии – начните с простого. Не нужно сразу покупать дорогое оборудование или учить программирование. Многие DAW (цифровые рабочие станции) уже включают базовые алгоритмы морфинга. Попробуйте, поэкспериментируйте, найдите свой звук.

А если вы инженер и хотите углубиться в тему – код большинства моделей открыт. Music2Latent можно запустить даже на среднем ноутбуке (правда, не в реальном времени). Диффузионные модели требуют GPU, но для экспериментов хватит и Google Colab.

Главное помните: технология – это инструмент. Молотком можно и гвоздь забить, и скульптуру создать. Всё зависит от того, в чьих он руках.

P.S. Все эксперименты, описанные в статье, проводились на реальном оборудовании в условиях сибирской зимы. Ни одна нейросеть не пострадала от морозов – они оказались выносливее, чем я ожидал. Хотя моя старая добрая аналоговая педаль дисторшна всё ещё работает надёжнее при -40°C. Пока что.