Luận văn thạc sĩ: Sáng tác nhạc tự động sử dụng máy học trong kỹ thuật viễn thông

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của máy học, việc ứng dụng công nghệ này vào sáng tác nhạc tự động đang thu hút sự quan tâm đặc biệt. Nghiên cứu sáng tác nhạc tự động bằng máy học trong kỹ thuật viễn thông không chỉ mở ra những hướng đi mới trong lĩnh vực âm nhạc mà còn mang lại giá trị thực tiễn cao cho các ngành công nghiệp liên quan. Âm nhạc, với vai trò quan trọng trong đời sống con người, hiện nay đang được tạo ra với số lượng lớn thông qua các thuật toán học máy. Điều này cho phép tạo ra những bản nhạc theo cảm xúc, từ đó phục vụ cho nhiều lĩnh vực như điện ảnh và truyền thông. Theo mô hình Russell, việc tạo ra âm nhạc phù hợp với cảm xúc sẽ hỗ trợ các nhà làm phim trong việc khơi dậy cảm xúc của khán giả. Từ đó, có thể thấy rằng, việc ứng dụng máy học trong sáng tác âm nhạc không chỉ là một xu hướng mà còn là một nhu cầu thực tế trong xã hội hiện đại.

Nghiên cứu về sáng tác nhạc tự động đã có từ lâu, với nhiều công trình nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ giữa cấu trúc âm nhạc và cảm xúc mà nó thể hiện. Các nhà nghiên cứu như Patrick Gomez đã chỉ ra rằng các đặc điểm cấu trúc âm nhạc như nhịp điệu và độ phức tạp hòa âm có ảnh hưởng lớn đến cảm xúc của người nghe. Bên cạnh đó, nhiều mô hình như MusicVAE và Anticipation-RNN đã được phát triển để tạo ra nhạc dựa trên cảm xúc. Việc áp dụng các kỹ thuật máy học trong việc tạo nhạc đã đem lại những bước tiến vượt bậc trong việc sáng tác nhạc tự động, cho phép tạo ra những tác phẩm âm nhạc độc đáo và phong phú. Hơn nữa, các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc kết hợp phân tích cảm xúc và các thuật toán học sâu có thể tạo ra âm nhạc mang tính biểu cảm cao, phù hợp với nhu cầu của người dùng trong các lĩnh vực giải trí và nghệ thuật.

Dù có nhiều tiến bộ, hệ thống sáng tác nhạc tự động vẫn gặp phải nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn là tính nguyên gốc của âm nhạc được tạo ra, liên quan đến vấn đề bản quyền. Ngoài ra, việc tạo ra âm nhạc mà không có hòa âm hoặc bị lặp lại nhiều lần cũng là một thách thức lớn. Nhiều mô hình hiện tại chưa thể tạo ra âm nhạc với nhiều phong cách khác nhau mà không bị chuyển đổi đột ngột, gây khó khăn trong việc duy trì sự liền mạch của bản nhạc. Hơn nữa, việc tạo ra âm nhạc không mang cảm xúc hay vi phạm các quy tắc nhạc lý cũng là những vấn đề cần được giải quyết. Do đó, nghiên cứu này không chỉ tập trung vào việc phát triển công nghệ mà còn cần tìm ra giải pháp để khắc phục những hạn chế hiện tại.

Luận văn này đóng góp một cái nhìn sâu sắc về việc sáng tác nhạc tự động thông qua việc ứng dụng các kỹ thuật máy học hiện đại. Bằng cách kết hợp mạng Autoencoder và mạng Transformer, nghiên cứu đã phát triển một hệ thống có khả năng tạo ra âm nhạc với cấu trúc và cảm xúc nhất định. Hệ thống này không chỉ giúp tạo ra những bản nhạc mới mà còn có thể được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau như sản xuất phim và truyền thông. Kết quả của nghiên cứu sẽ được đánh giá qua phản hồi của các chuyên gia âm nhạc, từ đó xác định tính khả thi và hiệu quả của phương pháp. Điều này mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng công nghệ âm nhạc trong tương lai, đồng thời góp phần nâng cao chất lượng sản phẩm âm nhạc được tạo ra.