Нейросеть написала музыку на основе больших данных о городах России

24 мая 2022 года. Москва. Вести Туризм.

Platforma, разработчик решений для бизнеса на основе больших данных, запустила сервис для оценки туристической привлекательности регионов в преддверии туристического сезона, чтобы помочь бизнесу и госслужащим анализировать турпоток и улучшать туристическую инфраструктуру.

В рамках продвижения проекта, разработчики использовали нейросеть, которая пишет музыку города по фотографии его линии горизонта и другим геоданным, например, плотности застройки и посещаемости регионов. Первые пять композиций отражают звучание Москвы, Санкт-Петербурга, Нижнего Новгорода, Архангельска и Казани. Затем музыку, которую написала нейросеть, адаптировали для прослушивания популярные артисты из этих городов — например, Симфонический оркестр Санкт-Петербурга — сделали на ее основе собственные треки. Композиция уже доступна на Яндекс.Музыке.

При создании музыки для каждого из пяти городов нейросеть опиралась на несколько видов данных — визуальные (фото горизонта и трехмерную карту городского ландшафта) и аналитику населенности. Из линии горизонта нейросеть сделала форму волны, чтобы она отвечала за тембр. Геоданные мобильного оператора Tele2, а именно плотность концентрации жителей в районах города, были преобразованы в секвенсор. Он расставил ноты по местам и во времени, чтобы получилась музыка.

Так, основой для композиции «Санкт-Петербург» стала линия крыш Кронштадта и Исаакиевского собора, а в «Москве» — Красной площади и Кремля. В треках «Казань», «Нижний Новгород» и «Архангельск» удалось задействовать все градостроительные ансамбли и особенности ландшафта.

Вторым этапом проекта стало привлечение профессиональных музыкантов. Самые популярные артисты пяти городов на базе музыки, написанной нейросетью, создали собственные треки.

«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, вспоминая красивейшие сады и парки, благоухающие в утреннем солнечном свете, каналы города с курсирующими теплоходами. Выходя на берег Петропавловской крепости и, смотря вдаль, слышится музыка. 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», — говорит директор Симфонического оркестра Санкт-Петербурга Алексей Караганов.

Помимо «Симфонического оркестра Санкт-Петербурга», в проекте также участвовали 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.

«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», — объясняет генеральный директор компании Platforma Алексей Каштанов.

«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», — пояснил Антон Мерзляков, директор по аналитике больших данных Tele2.

-0-

КИ