2024: Tehisintellekti algoritmide testimine kitarriefektide automaatseks eraldamiseks ja rakendamiseks, et võimaldada uute tootesarjade loomist

Kitarrisaundi taastamine olemasolevatest muusikasalvestistest on muusikute jaoks ajamahukas ja tehniliselt keeruline ülesanne. Selle projekti eesmärk oli testida ja valideerida tehisintellektil (AI) põhinevaid meetodeid, mis võimaldavad automaatselt eraldada kitarriefekte muusikapaladest ja rakendada neid uutele esitustele. Süsteem jaotati kolmeks funktsionaalseks plokiks, millest igaüks valideeriti erinevate närvivõrkude arhitektuuridega. Allikate eraldamiseks (plokk 1) andsid UVR ja Moises.AI paljulubavaid tulemusi kitarriradade isoleerimisel. Puhaste signaalide taastamisel (plokk 2) näitas Mel-Denoiseri ja HiFi-GAN kombinatsioon potentsiaali, kuid see jäi suurimaks kitsaskohaks kogu süsteemis. Plokis 3 valideeriti GCNTF mudel efekti modelleerimiseks ja selle rakendamiseks uuele kitarrisignaalile. Testimiseks kohandati veebipõhine kasutajaliides ning viivituse modelleerimiseks käsureapõhine tööriist. Projekt tõestas edukalt kontseptsiooni teostatavust ja tõi esile peamised valdkonnad, mis vajavad edasist arendamist. See töö loob aluse AI-l põhinevate reaalajas kitarrivahendite edasiseks arenduseks.