ГЛИБОКЕ НАВЧАННЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ АЛГОРИТМІЧНОГО АНАЛІЗУ В СУЧАСНІЙ КОМП’ЮТЕРНІЙ МУЗИКОЛОГІЇ

Анотація

У статті розглянуто роль систем глибокого навчання (deep learning) у формуванні гіпотези про нову методологію комп’ютерної музикології. Об’єктом дослідження є музикознавчі практики аналізу та інтерпретації музики та комп’ютерна музикологія. Предметом статті є нові технології штучного інтелекту, що можуть бути застосовані в межах музикознавчого аналізу та інтерпретації як інструментарій для об’єктивації естетичного сприйняття, алгоритмічного аналізу акустичних параметрів та використання в музичній освіті. Мета роботи – обґрунтування гіпотези, згідно з якою технології штучного інтелекту можуть виступати як інструментарій для об’єктивації естетичного сприйняття та алгоритмічного аналізу акустичних параметрів музичного звуку. Особливий акцент зроблено на інтеграції технологій глибокого навчання у професійну діяльність музикантів, звукорежисерів та дослідників. Методологія. В роботі застосовано систематизацію, а також інтегративний, індуктивний, дедуктивний і порівняльний аналіз концепцій. Теоретичну базу складають наукові джерела з технологій штучного інтелекту в межах досліджень музикознавства та комп’ютерної музикології. Аналіз здійснюється в контексті Music Information Retrieval (MIR) та Music Generation (MG) із застосуванням SWOT-аналізу на прикладі ШІ-системи Suno AI. Наукова новизна. Полягає в подальшій розробці авторської концепції творчо-технологічного аналізу. У рамках цього підходу музикознавчий і творчо-технологічний аналіз інтегруються з генеративними та освітніми практиками. Висновки. В умовах розвитку сучасних цифрових технологій комп’ютерна музикологія виходить за межі своєї традиційної парадигми, оскільки глибоке навчання забезпечує виконання таких завдань, як класифікація жанрів, визначення засобів музичної виразності, розпізнавання емоцій та генерація музики, використовуючи об’єктивні акустичні параметри. На основі цього узагальнення висувається гіпотеза, що технології глибокого навчання ШІ можуть виступати як інструмент об’єктивації когнітивних процесів слухового сприйняття, що дозволяє доповнити інструментарій музикознавства та сприяти універсалізації музичного пізнання. Проте, цей процес трансформації та оптимізації вимагає врахування ризиків, пов’язаних зі стандартизацією (формалізацією якості) музичного продукту та потенційним плагіатом.