AutoSong — программный сервис для автоматизированной генерации музыкальных композиций с вокалом на основе текстовых запросов и заданных стилей. Продукт относится к классу приложений, использующих методы искусственного интеллекта и глубинного обучения для синтеза мелодии, аранжировки и синтетического пения. AutoSong позволяет пользователю ввести текст песни, выбрать музыкальный жанр, темп и прочие параметры, после чего формирует готовый трек в виде аудиофайла.
История сервиса включает этапы разработки, характерные для проектов в области музыкального ИИ: обучение моделей на больших наборах аудиоданных и текстов, интеграция модулей для генерации гармоний и вокальной партии, а также создание пользовательского интерфейса для настройки результата. Если сведения о конкретной реализации AutoSong ограничены или недоступны, описание ниже отражает типичный функционал подобных систем и распространённые сценарии использования: создание демонстрационных треков, прототипирование мелодий, поддержка авторов для быстрого получения идей и образовательные задачи.
- Генерация по тексту: преобразование заданного лирического текста в полную песенную структуру с вокалом и инструментальным сопровождением.
- Выбор стиля и настроения: настройка жанра (поп, рок, хип-хоп, электроника и др.), темпа, гармонической палитры и эмоциональной окраски.
- Синтез вокала: создание синтетического пения с контролем высоты тона, интонации и тембра; поддержка нескольких голосовых профилей.
- Аранжировка и инструментация: автоматическое формирование партий для разных инструментов, микширование и базовая обработка эффектами.
- Экспорт и форматирование: экспорт готовых треков в распространённых аудиоформатах и предоставление отдельных дорожек (вокал, бэк, инструменты) для доработки в DAW.
- Интерактивная доработка: возможности итеративной правки через изменение текста, параметров стиля или вручную корректируемые мелодические фрагменты.
- Интеграция с рабочими процессами: API или плагины для интеграции с окружениями для музыкантов и создателей контента (зависит от конкретной реализации).
- Ограничения и качество: результаты генерации зависят от обучающих данных и моделей; возможна необходимость постобработки для достижения коммерческого качества.