Apuntes y curiosidades, sin un propósito concreto.
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Alguien decidió que sería una buena idea hacer un pequeño vídeojuego en la vena de lo que se puede ver en el vídeo promocional de «Speed of Light» de Iron Maiden. Alguien acertó.
El juego, que se encuentra en la web del grupo, ha sido implementado usando Phaser, un framework de código abierto y gratuito orientado al desarrollo de juegos para navegador que utiliza Pixi.js para el render.
No recuerdo dónde oí por primera vez «una idea es una responsabilidad» pero me resulta admirable la gente que es capaz de ponerla en práctica. Una de estas personas es Paul Lewis, trabajador de Google, que se planteaba los siguiente:
Given we have the Web Audio API and getUserMedia, I wondered if I could make a passable guitar tuner. Looks like I can, and in the process I learned way more stuff about audio than I care to mention. Cool stuff, though! I thought I’d do a breakdown of what went into building it.
No contento con desarrollar su idea en su página explica algunos detalles de todo este proyecto personal. Una lectura muy interesante y muy recomendable.
Una red neuronal recurrente, o RNN (Recurrent Neural Network) es una clase de red de neuronas artificial en las que las conexiones entre unidades forman un ciclo dirigido. Si no lo he entendido mal, esto quiere decir que la secuencia cíclica de vértices (o nodos) y aristas en un camino es determinada completamente por el conjunto de aristas que usa: sólo se puede recorrer en una dirección. Esto crea un estado interno de la red que le permite exhibir un comportamiento temporal dinámico y procesar secuencias arbitrarias de entradas. También se puede entender como una red neuronal recursiva, igualmente abreviada como RNN, con una estructura en cadena.
Todo esto viene a colación una serie de relativamente breves pero interesantísimos textos de Bob L. Sturm titulados “Deep learning for assisting the process of music composition”, partes 1, 2, 3 y 4. En ellos deja constancia de algunas reflexiones sobre un proyecto veraniego realizado en colaboración con João Felipe Santos denominado The Infinite Irish Trad Session:
So João grabbed all the tunes he could from The Session, I parsed and editted the text file to produce a 13 MB file of 23,962 tunes, and João set to using it to train an RNN with 3 hidden layers having 512 units each. Once finished, João had the system generate a 21 MB text file of new ABC tunes, which I am parsing into its 72,000+ tunes. I convert each ABC tune to MIDI, process it in python (with python-midi) to give a more human-like performance (including some musicians who lack good timing, and a sometimes over-active bodhran player who loves to have the last notes :), and then synthesize the parts with timidity, and finally mix it all together and add effects with sox. Each successful synthesis is then served to my home directory, and a cronjob generates a new playlist every five minutes from the 22000+ tunes already synthesized (that is 18,964,140 kilobytes, which at 128 kbps is a 41 hour trad session!).
Hope you have some craic!
El resultado son composiciones como esta:
Parte del trabajo se apoya en el trabajo de Andrej Karpathy sobre redes LSTM, cuyo artículo “The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks” explica con algo más de detalle qué son las RNN y sus virtudes.
Todo esto me llegó vía Hacker News, igual que el artículo sobre composición algorítmica de hace unos meses.