Tutkijat opettivat tekoälyn matkimaan kitaran säröääniä lähes täydellisesti, mutta HS:n musiikkitoimittaja kuuli silti eron – Testaa, tunnistatko aidon äänen

Syväoppivat neuroverkot eli tekoäly on onnistunut mallintamaan vahvistimien tuottamaa kitarasäröä niin hyvin, että ihmiset eivät erota sen luomaa ääntä aidosta.

Tämän ansiosta minkä tahansa kitaravahvistimen ääni voidaan pian saada aikaan puhtaasti tietokoneella, ennakoi tutkimuksenhttps://www.mdpi.com/2076-3417/10/3/766 tehnyt Aalto-yliopiston akustiikan laboratorion tutkimusryhmä.

Periaatteessa vahvistimet voisivat silloin jäädä kokonaan tarpeettomiksi, mutta tähän Professori Vesa Välimäkihttps://www.hs.fi/haku/?query=vesavalimaki Aalto-yliopiston akustiikan laboratoriosta ei usko.

”Yleensä vanha teknologia ei ikinä katoa kokonaan, vaan sen käyttö vain vähenee pikku hiljaa.”

 

Lähitulevaisuudessa kitaristi voi vain kytkeä soittimensa läppäriin, ja kaiuttimista kajahtaa täysin vakuuttava vahvistinääni.

Tutkimuksessa neljätoista koehenkilöä sai kuunneltavakseen aidoilla kitaravahvistimilla ja neuroverkoilla tuotettuja ääninäytteitä.

Kokeessa oli kuunneltavana erilaisia muutaman sekunnin mittaista testiääniä.



Alla voit testata, huomaatko eron kitaravahvistimella ja neuroverkolla tuotettujen äänien välillä.

Ensimmäinen näyte on käsittelemätön sähkökitariäänite. Toinen ja kolmas ääninäyte ovat joko kitaravahvistimen läpi soitettua ääntä tai tekoälyn luoma versio. Valitse, kumpi ääninäytteistä on mielestäsi aito.

Myöhemmin jutussa on myös toinen testi. Molempien testien oikeat vastaukset löytyvät artikkelin lopusta.

Välimäki suosittelee käyttämään testissä kuulokkeita.







Kitaravahvistin on laite, joka vahvistaa sähkökitaran tuottaman äänen. Yleensä ne tuottavat äänen säröytymisen tyhjiöputkilla tai transistoreilla, siis analogisesti.

Vahvistimet ovat yleensä isoja ja painavia. Lisäksi vahvistimien putket kuluvat käytössä, ja niitä täytyy vaihtaa.

Syvät neuroverkot puolestaan ovat ihmisaivojen toimintaa jäljitteleviä koneoppimismenetelmiä. Ne on suunniteltu oppimaan niille syötetyistä aineistosta säännönmukaisuuksia ja tuottamaan sen pohjalta haluttu tulos.

 

”Se oli todella, todella lähellä täydellistä.”

Tällä kertaa tutkijat halusivat siis, että tekoäly oppii tuottamaan samanlaista ääntä kuin kitaravahvistinkin. Tämä kaikki tapahtuu digitaalisesti.

”Pystyimme kahdella eri neuroverkolla matkimaan kitaravahvistimien säröä niin tarkasti, että se oli todella, todella lähellä täydellistä. Ihmiset eivät kuulleet oikein mitään eroa. Edellisissä tutkimuksissamme ero on ollut selkeästi kuultavissa. Vastaavaa tulosta ei tietääksemme ole aiemmin saatu muissakaan tutkimuksissa, vaikka neuroverkoilla onkin yritetty mallintaa kitaravahvistimia parissakin yliopistoissa”, Välimäki kertoo.

Hänen mielestään tilannetta voi verrata siihen, kun tietokone oppi ensimmäistä kertaa pelaamaan shakkia.

Käytännössä neuroverkot opettelevat vähitellen, miten kitaravahvistin muuttaa puhtaan äänen säröiseksi. Lopulta neuroverkon ja alkuperäisestä kitaravahvistimesta äänitetyn äänen ero jää hyvin pieneksi.

Tässä tapauksessa siis niin olemattomaksi, että ihminen ei enää huomaa eroa.

Helsingin Sanomat on aiemmin kertonut muun muassa, kuinka suomalaistutkijat kehittivät neuroverkkoihin perustuvan tekoälyn, joka pystyy luomaan erittäin uskottavia ihmiskasvoja. Tästä linkistä voit lukea jutun ja testata, tunnistatko tekoälyn luomat ihmiskasvot aidoista.https://www.hs.fi/teknologia/art-2000005640912.html

Toinen äänitesti.



Kun Helsingin Sanomien nykyinen autotoimittaja, pitkän linjan muusikko ja musiikkitoimittaja Ilkka Mattilahttps://www.hs.fi/haku/?query=ilkka+mattila kuunteli tutkimuksessa käytettyjä ääninäytteitä, hän huomasi niissä yhden erikoisuuden.

Yhden näytteen lopussa aidon kitaravahvistimen tuottamassa äänessä on huminaa, joka puuttuu neuroverkkojen luomasta äänestä.

Tämä tulee uutena havaintona tutkimusta tehneille Välimäelle ja tohtorikoulutettava Alec Wrightillehttps://www.hs.fi/haku/?query=alec+wrightille.

”Kuuntelukokeessa kukaan ei tietääkseni raportoinut huomanneensa sitä. Ilmeisesti he keskittyivät niin kovasti kitarariffien yksityiskohtiin, etteivät kiinnittäneet tähän huomiota”, Välimäki sanoo.

Alla voit kuunnella kyseiset ääninäytteet. Eron huomaa aidon kitaravahvistimen ja neuroverkkojen välillä aivan ääninäytteiden lopussa.



”Neuroverkko ei tosiaan tuota mitään suhinaa tai hurinaa, kun siihen ei syötetä tulosignaalia. Hiljaisuudessa se ei siis tee mitään ääntä. Kitaravahvistin sen sijaan on tunnetusti hyvin herkkä laite, joka koko ajan vahvistaa kaikenlaisia sähköhäiriöitä, joille teräskielet ja kitaran elektroniikka toimivat vastaanottimena. Tässä on siis selvä ero oikean ja hermoverkolla toteutetun vahvistimen välillä”, Välimäki pohtii.

”Monien mielestä on kai parempi, kun ylimääräisiä hurinoita tai sihinöitä ei kuulu. Toki voisimme kouluttaa neuroverkon tuottamaan uskottavia häiriöääniäkin, mutta eipä tullut aiemmin mieleenkään”, hän jatkaa.

”Tarkkaan ottaen neuroverkkomme siis muokkaa kitaranääntä samalla tavalla kuin aito kitaravahvistin, mutta hiljaisuudessa se toimii erilailla. Tämä ei onneksi muuta tutkimuksen pääsisältöä.”

Kitaravahvistimesta voidaan luoda digitaalisesti toimiva versio myös niin, että kitaravahvistimen kaikki analogiset osat mallinnetaan tarkasti. Tällä tavalla saadut mallit vaativat kuitenkin niin paljon laskentatehoa koneelta, ettei niillä yleensä voi käsitellä ääntä reaaliaikaisesti, Aalto-yliopiston tutkimusryhmä kertoo. Lisäksi jokaiselle vahvistimelle on käsin luotava uusi malli.

Neuroverkoilla lopputulos on saavutettavissa kevyemmin: se ei vaadi suurta laskentatehoa ja kaikki erilaiset kitaravahvistimet voi mallintaa samalla tavalla, eli syöttämällä neuroverkolle äänidataa. Tutkimusryhmä arveleekin, että lähitulevaisuudessa kitaristi voi vain kytkeä soittimensa läppäriin, ja kaiuttimista kajahtaa täysin vakuuttava vahvistinääni.

Tänä päivänä tietokoneohjelmia käytetään jo yleisesti tähän tarkoitukseen, mutta ne eivät toista vahvistinääntä yhtä tarkasti kuin neuroverkkojen luoma mallinnus.

 

”On odotettavissa, että lähivuosina tietokoneella tuotetut soitinäänet ja laulu ovat aivan luonnollisen kuuloisia.”

Markkinoilla on jo pidempään ollut laitteita, joilla voi jäljitellä muita vahvistimia. Yksi sellainen on Kemper Profiler. Siihen voi kopioida muiden vahvistimien sointivärejä. Välimäen mukaan Kemper on mielenkiintoinen tuote.

”Erona meidän työhömme Kemper ei käytä koneoppimista. Se mittaa kitaravahvistimen vasteen eri äänenvoimakkuuksilla ja koostaa mittausten perusteella mallin, jonka avulla kitaravahvistimen ääntä voidaan jäljitellä. Monet ovat sitä mieltä että Kemper kuulostaa mainiolta. Itse en ole päässyt sitä kokeilemaan tai kuuntelemaan.”

Esimerkiksi kitaralehti Riffi on kirjoittanut Kemperistä seikkaperäisen jutun, jonka voi lukea täältähttps://riffi.fi/artikkelit/laitetestit/kemper-sit%C3%A4-saa-mink%C3%A4-profiloi.

Neuroverkkoja on käytetty muidenkin äänten tuottamiseen, erityisesti puhesynteesissä, Välimäki kertoo.

”Tähän perustuvat esimerkiksi navigaattorit ja monet muut sovellukset, joissa tietokone puhuu uskottavan kuuloisesti. Googlen isot tutkimusryhmät ovat tehneet tässä asiassa loistavaa työtä noin vuosikymmenen ajan. He ovat myös kokeilleet muun muassa pianon äänen synteesiä samalla menetelmällä, ja tulokset ovat varsin lupaavia.”

”On ilman muuta odotettavissa, että lähivuosina tietokoneella tuotetut soitinäänet ja laulu ovat aivan luonnollisen kuuloisia.”

Testien vastaukset: Kummassakin testissä ääninäyte 1 on soitettu aidon kitaravahvistimen läpi ja ääninäyte 2 on tekoälyn luoma.