Методологія створення цифрових музичних продуктів з використанням технологій генеративного штучного інтелект

Abstract

Магістерська робота присвячена комплексному порівняльному аналізу двох фундаментально відмінних підходів до створення музичного аранжування: традиційного евристичного (детермінованого), де людина-оператор використовує програмне забезпечення (Finale, Cubase) як високоточний інструментарій, та новітнього алгоритмічного (стохастичного), що базується на використанні генеративних моделей штучного інтелекту (AIVA, Soundraw, Suno AI). У дослідженні формалізовано конфлікт між цими парадигмами, зокрема між повним контролем даних у середовищі DAW та швидкістю ендогенної генерації нейромереж. На основі експериментальних даних виявлено технологічні обмеження сучасних End-to-End моделей та обґрунтовано необхідність впровадження гібридної моделі робочого процесу, яка поєднує структурну надійність людського підходу з текстурною аугментацією засобами ШІ. У роботі формалізовано конфлікт парадигм між екзогенним керуванням у середовищі DAW та ендогенною генерацією нейромереж. Проведено декомпозицію еталонної моделі робочого процесу в середовищі Steinberg Cubase з використанням спеціалізованих DSP-алгоритмів (тайм-стретчинг, субтрактивний синтез, спектральна корекція). Експериментальним шляхом виявлено технологічні обмеження сучасних End-to-End аудіо-моделей, зокрема проблеми структурних галюцинацій та низької роздільної здатності сигналу. Головним практичним результатом дослідження є розробка та обґрунтування «Гібридної моделі робочого процесу» (Protocol of Layered 75 Responsibility). Запропонована методологія передбачає розподіл задач: створення структурного фундаменту людиною та використання ШІ для аугментації і текстурування (наприклад, генерації бек-вокалу) з обов’язковою інженерною інтеграцією. Доведено, що такий підхід дозволяє оптимізувати часові ресурси на 30–40% при збереженні повного контролю над художньою якістю продукту.