Trialoogi toimetaja
Kui seni tuli elektrikitarristil soovitud kõla saavutamiseks kulutada tunde õigete efektide ja seadistuste otsimisele, siis TalTechi teadlased on välja töötamas lahendust, mis võimaldab tuntud muusikapalades kasutatud kitarrihelisid automaatselt taastoota.
Tegemist on uue põlvkonna tööriistaga, mis kasutab tehisintellekti, et tõsta muusikatehnoloogia paindlikkus ja kättesaadavus uuele tasemele.
Erinevalt akustilisest kitarrist ei sõltu elektrikitarri heli üksnes pillist ja mängutehnikast. Toores elektrisignaal, mis tekib kitarrikeelte võnkumisel, on iseenesest pigem „igav” – liiga puhas ja ilma eripärata. Et muuta heli väljendusrikkamaks, kasutatakse erinevaid heliefekte, nt delay (kaja) jpt.
Need efektid annavad kitarrile äratuntava, žanriliselt eripärase iseloomu, olgu tegemist bluusi, roki või metaliga. Enamasti tuleb muusikul talle sobiva kõlapildi saavutamiseks katsetada erinevaid pedaale, tarkvaraseadeid ja seadmeid – protsess, mis võib nii mõnelegi huvilisele tunduda nii aeganõudev kui ka kulukas.
„Näiteks kui kitarrist kuuleb mõnes loos kindlat kõla – olgu see Metallica või Jimi Hendrixi pala –, siis selle kopeerimine nõuab väga põhjalikku uurimist, et selgitada välja, mis seadmed ja efektid olid kasutusel ning kuidas neid samamoodi seadistada,” selgitas TalTechi arvutisüsteemide instituudi, sardtehisintellekti labori insener Jüri Bogatkin. Just selle keerukuse vähendamiseks TalTechi lahendus loodud ongi.
„Näiteks kui kitarrist kuuleb mõnes loos kindlat kõla – olgu see Metallica või Jimi Hendrixi pala –, siis selle kopeerimine nõuab väga põhjalikku uurimist, et selgitada välja, mis seadmed ja efektid olid kasutusel ning kuidas neid samamoodi seadistada.”
AI taastoodab legendaarseid kõlasid
Bogatkin arendab süsteemi, mis koosneb kolmest järjestikusest tehisintellekti moodulist. Esiteks eraldab AI muusikapalast kitarriraja – see tähendab, et üldisest helifailist tuvastatakse ja eristatakse ainult kitarrile vastav osa. Teises etapis tuvastatakse, millised heliefektid on välja valitud helile rakendatud. Kolmas AI-plokk õpib, kuidas neid efekte taastoota ja rakendada uuele sisendsignaalile, näiteks kasutaja enda mängitud kitarrikäikudele.
„Tänane standardprotsess on ebaefektiivne – see eeldab, et kasutaja peab tuvastama ja seadistama kõik vajalikud seadmed ja efektid manuaalselt. Meie lahendus suudab teha seda kõike automaatselt,” kinnitas Bogatkin.
Kuigi teema võib esmapilgul tunduda spetsiifiline, haarab see endasse suurt sihtrühma: hinnanguliselt on 700 miljonit inimest mingil eluhetkel kitarri mänginud.
Esialgu valmib veebirakendus, mille kasutajad saavad tehnoloogiat testida ja tagasisidet anda. Seejärel rakendatakse lahendust stuudiotarkvaras ja pikemas perspektiivis ka füüsilistes pedaalides.
Turul on küll olemas erinevad helitöötlustarkvarad ja efektikomponendid, kuid Bogatkini sõnul ei paku ükski neist võimalust eraldada kindlat kitarriheli automaatselt olemasolevast loost ja seda täpselt taastoota.
Küsimusele, kas tegu on teadus- või äriprojektiga, vastas Bogatkin: „See on mõlemat. Me ehitame akadeemilise uurimistöö põhjal lahendust, mis aitab kasutajal lahendada reaalset probleemi.”
“Me ehitame akadeemilise uurimistöö põhjal lahendust, mis aitab kasutajal lahendada reaalset probleemi.”
**
TalTechi 2025. aasta innovatsioonifestival toimus 5. juunil ja kandis pealkirja „Murrangulised tehnoloogiad: võimalused, ohud ja piirid“. Festival keskendus uute tehnoloogiate rollile ühiskonnas, majanduses ja igapäevaelus. Päeva jooksul käsitleti tehnoloogiliste läbimurretega seotud võimalusi ja riske, toodi esile globaalseid trende ning analüüsiti, kuidas võiks Eesti võiks kiiresti muutuvas maailmas paremini kohaneda. Valdkonna eksperdid ja teadlased võtsid vaatluse alla tehnoloogia mõju ühiskonnale, keelele, andmete kasutamisele, superarvutite ja kiibitehnoloogiate arendamisele ning tutvustasid TalTechi süvatehnoloogilisi võimalusi.
