Моно в Стерео: Как AI Оживляет Музыку

В статье кратко изложено следующее: монофоническая музыка лишена пространственной глубины, делающей её живой. Искусственный интеллект позволяет преобразовывать монозаписи в стерео или ремикшировать существующие стереозаписи. Применение технологии моно-в-стерео апмикширования включает обогащение существующей монофонической музыки до стерео и улучшение/модернизацию существующих стереомиксов. Многие популярные песни 1950-х и 1960-х годов, например, Элвиса Пресли, Чака Берри и Дюка Эллингтона, записывались в моно. ИИ может преобразовывать эти записи в стерео, делая их звучание более ярким и захватывающим. Процесс включает различные методы, включая традиционную обработку сигналов, разделение источников, машинное обучение с параметрическим стерео и генеративный ИИ. Например, в статье 2007 года предлагался алгоритм, который идентифицирует различные источники звука в монозаписи, извлекает их и затем снова смешивает для реалистичного стереоэффекта. Более новые достижения в области ИИ позволяют использовать инструменты разделения стемов или модели машинного обучения для прогнозирования пространственных параметров из моносигнала и создания стереоэффекта. Однако исследования в области моно-в-стерео апмикширования ограничены, и для прогресса необходимы более открытые демонстрации и код.