{"id":106128,"date":"2022-12-16T15:36:45","date_gmt":"2022-12-16T13:36:47","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/sistema-mashinnogo-obucheniya-stable-diffusion-adaptirovana-dlya-sinteza-muzyki"},"modified":"2022-12-16T15:36:45","modified_gmt":"2022-12-16T13:36:47","slug":"sistema-mashinnogo-obucheniya-stable-diffusion-adaptirovana-dlya-sinteza-muzyki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/sistema-mashinnogo-obucheniya-stable-diffusion-adaptirovana-dlya-sinteza-muzyki","title":{"rendered":"El sistema de aprendizaje autom\u00e1tico Stable Diffusion est\u00e1 adaptado para la s\u00edntesis musical.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

El proyecto Riffusion desarrolla una variante del sistema de aprendizaje autom\u00e1tico Stable Diffusion, adaptado para generar m\u00fasica en lugar de im\u00e1genes. La m\u00fasica puede ser sintetizada a partir de una descripci\u00f3n en lenguaje natural o seg\u00fan una plantilla propuesta. Los componentes para la s\u00edntesis de m\u00fasica est\u00e1n escritos en Python utilizando el marco de trabajo PyTorch y est\u00e1n disponibles bajo la licencia MIT. La interfaz est\u00e1 implementada en TypeScript y tambi\u00e9n se distribuye bajo la licencia MIT. Los modelos entrenados est\u00e1n abiertos bajo la licencia permisiva Creative ML OpenRAIL-M, que permite su uso con fines comerciales. <\/p>\n

El proyecto es interesante porque contin\u00faa utilizando modelos de \"texto a imagen\" y \"imagen a imagen\" para generar m\u00fasica, pero en lugar de im\u00e1genes, manipula espectrogramas. En otras palabras, el cl\u00e1sico Stable Diffusion no est\u00e1 entrenado en fotograf\u00edas y dibujos, sino en im\u00e1genes de espectrogramas que reflejan el cambio en la frecuencia y amplitud de la onda sonora a lo largo del tiempo. Por lo tanto, tambi\u00e9n se genera un espectrograma al final, que luego se convierte en una representaci\u00f3n sonora.

\"El<\/center> <\/p>\n

El m\u00e9todo tambi\u00e9n puede usarse para modificar composiciones sonoras existentes y sintetizar m\u00fasica a partir de ejemplos, similar a la modificaci\u00f3n de im\u00e1genes en Stable Diffusion. Por ejemplo, se pueden especificar ejemplos de espectrogramas con un estilo de referencia durante la generaci\u00f3n, combinar diferentes estilos, hacer una transici\u00f3n suave de un estilo a otro o realizar cambios en un sonido existente para resolver tareas como aumentar el volumen de instrumentos individuales, alterar el ritmo y reemplazar instrumentos. Los ejemplos tambi\u00e9n se utilizan para generar composiciones que se reproducen durante un tiempo prolongado, compuestas de una serie de fragmentos cercanos entre s\u00ed que cambian ligeramente con el tiempo. Los fragmentos generados por separado se unen en un flujo continuo mediante la interpolaci\u00f3n de par\u00e1metros internos del modelo.

\"El<\/center> <\/p>\n

Para crear un espectrograma a partir de sonido se utiliza la transformada de Fourier de ventana. Al recrear sonido a partir de un espectrograma, surge el problema de determinar la fase (en el espectrograma solo hay frecuencia y amplitud), para cuya reconstrucci\u00f3n se utiliza el algoritmo de aproximaci\u00f3n de Griffin-Lim.

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Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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