{"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\/fr\/blog\/news\/sistema-mashinnogo-obucheniya-stable-diffusion-adaptirovana-dlya-sinteza-muzyki","title":{"rendered":"Le syst\u00e8me d'apprentissage automatique Stable Diffusion est adapt\u00e9 pour la synth\u00e8se musicale.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Le projet Riffusion d\u00e9veloppe une variante du syst\u00e8me d'apprentissage automatique Stable Diffusion, adapt\u00e9 pour g\u00e9n\u00e9rer de la musique au lieu d'images. La musique peut \u00eatre synth\u00e9tis\u00e9e \u00e0 partir d'une description textuelle en langage naturel ou sur la base d'un mod\u00e8le propos\u00e9. Les composants pour la synth\u00e8se musicale sont \u00e9crits en Python en utilisant le framework PyTorch et sont disponibles sous licence MIT. L'interface est r\u00e9alis\u00e9e en TypeScript et est \u00e9galement distribu\u00e9e sous licence MIT. Les mod\u00e8les entra\u00een\u00e9s sont ouverts sous une licence permissive Creative ML OpenRAIL-M, permettant une utilisation \u00e0 des fins commerciales. <\/p>\n

Le projet est int\u00e9ressant en ce qu'il continue d'utiliser des mod\u00e8les \u00ab de texte \u00e0 image \u00bb et \u00ab d'image \u00e0 image \u00bb pour g\u00e9n\u00e9rer de la musique, mais en manipulant des spectrogrammes comme images. En d'autres termes, le classique Stable Diffusion n'est pas entra\u00een\u00e9 sur des photos et des images, mais sur des images de spectrogrammes qui refl\u00e8tent le changement de fr\u00e9quence et d'amplitude des ondes sonores au fil du temps. Par cons\u00e9quent, un spectrogramme est \u00e9galement g\u00e9n\u00e9r\u00e9 \u00e0 la sortie, qui est ensuite converti en repr\u00e9sentation sonore.

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

La m\u00e9thode peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e pour modifier des compositions sonores existantes et synth\u00e9tiser de la musique \u00e0 partir d'un mod\u00e8le, similaire \u00e0 la modification d'images dans Stable Diffusion. Par exemple, lors de la g\u00e9n\u00e9ration, des \u00e9chantillons de spectrogrammes avec un style de r\u00e9f\u00e9rence peuvent \u00eatre sp\u00e9cifi\u00e9s, diff\u00e9rents styles peuvent \u00eatre combin\u00e9s, une transition fluide d'un style \u00e0 un autre peut \u00eatre effectu\u00e9e, ou des modifications peuvent \u00eatre apport\u00e9es au son existant pour des t\u00e2ches telles que l'augmentation du volume de certains instruments, le changement de rythme et le remplacement d'instruments. Des \u00e9chantillons sont \u00e9galement utilis\u00e9s pour g\u00e9n\u00e9rer des compositions longues, compos\u00e9es d'une s\u00e9rie de morceaux proches les uns des autres, se modifiant l\u00e9g\u00e8rement dans le temps. Les extraits g\u00e9n\u00e9r\u00e9s s\u00e9par\u00e9ment sont r\u00e9unis en un flux continu \u00e0 l'aide de l'interpolation des param\u00e8tres internes du mod\u00e8le.

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

Pour cr\u00e9er un spectrogramme \u00e0 partir du son, on utilise la transformation de Fourier \u00e0 fen\u00eatre. Lors de la reconstruction du son \u00e0 partir du spectrogramme, une probl\u00e9matique se pose concernant la d\u00e9termination de la phase (le spectrogramme ne contient que la fr\u00e9quence et l'amplitude), pour laquelle un algorithme d'approximation de Griffin-Lim est impliqu\u00e9.

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

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