РЕКОНСТРУКЦІЯ СТАРОВИННОЇ МУЗИКИ ЗАСОБАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
DOI:
https://doi.org/10.32782/2310-0583-2025-53-02Ключові слова:
старовинне музичне мистецтво, імітування звуку, штучний інтелект, нейронні мережі, синтез та реконструкція звуку, оцифрування архаїчних мелодій, акустичне моделюванняАнотація
У статті досліджено наявні напрацювання в сфері реконструкції старовинної музики засобами штучного інтелекту, проведено огляд теоретичних і практичних аспектів розвитку цієї технології, проаналізовано засоби, що використовуються для цифрової обробки та відтворення звучання втрачених музичних інструментів. Окрему увагу приділено історичному контексту еволюції штучного інтелекту та нейронних мереж: від створення фундаментальних концепцій і математичних моделей, розроблених середньовічними вченими, до сучасних алгоритмів глибокого навчання.Стаття також розглядає еволюцію обчислювального обладнання, починаючи від перших обчислювальних пристроїв, що виникли ще до нашої ери, закінчуючи сучасними суперкомп’ютерами і грід-мережами, які забезпечують аналіз складних акустичних даних. Окремо розглянуто використання штучного інтелекту як в музичній індустрії загалом, так і для реконструкції звучання втрачених музичних інструментів давніх цивілізацій зокрема, таких як епігоніон, ліра, авлос.Приділено увагу й міждисциплінарному підходу, що передбачає співпрацю музикознавців, культурологів, археологів, фізиків, звукоінженерів, математиків, програмних інженерів тощо. Реалізація подібних проектів вимагає значних обчислювальних потужностей, фінансування та доступу до архівних і археологічних матеріалів.Водночас така реконструкція має не лише наукову та технологічну цінність, але й вагоме культурне та освітнє значення, адже дає змогу відтворити загублене у віках звучання, сприяє глибшому розумінню музичної культури минулого та відкриває нові горизонти для музикознавства та цифрової індустрії загалом.
Посилання
Ivakhnenko A. Polynomial theory of complex systems. IEEE Transactions on Systems. Man and Cybernetics. 1971. № 4. P. 364–378.
Leibniz G.W., Child J.M. (translator). The Early Mathematical Manuscripts of Leibniz. Merchant Books, 2007. 236 p.
Schmidhuber J. Deep learning in neural networks: An overview. Neural Networks. 2015. № 61. P. 85–117.
AI restores lost music by King Sejong. URL: https://www.koreaherald.com/article/3408034 (дата звернення: 18.01.2025).
Foster Ian. What is the Grid? A Three Point Checklist. URL: https://web.archive.org/web/20141122035905/http://dlib.cs.odu.edu/WhatIsTheGrid.pdf (дата звернення: 20.12.2024).
Vicinanza Domenico. URL: https://theconversation.com/profiles/domenico-vicinanza-1497038 (дата звернення: 10.01.2025).