Обзор музыкальной нейросетевой платформы Mubert. Как платформа справляется со своей задачей

Обзор музыкальной нейросетевой платформы Mubert. Как платформа справляется со своей задачей

Музыка, созданная нейросетями, уже давно не воспринимается как нечто фантастическое. Она звучит в трейлерах, заигрывает в меню мобильных игр, прокрадывается в подкасты и собирает лайки под видео в соцсетях. Mubert — один из тех сервисов, что решил: раз уж человек может устать, то пускай музыку пишет искусственный интеллект. Идея проста. Пользователь задает параметры — жанр, настроение, длину трека, — а дальше дело за нейросетью. В итоге получается звук, не нарушающий авторских прав, не требующий роялти, и вроде как даже оригинальный.

Звук из кода: что делает Mubert

Платформа предлагает сразу несколько решений: генератор готовых треков (Mubert Render), фоновая музыка по настроению (Mubert Play), расширения для видеомонтажа, интерфейс для разработчиков и даже студия, где музыканты могут загружать свои семплы и сотрудничать с ИИ. Все это складывается в довольно масштабную экосистему, ориентированную на разработчиков, креаторов, маркетологов и просто любителей музыкального креатива.

На словах все это делает платформу похожей на универсальный, продуманный инструмент, предназначенный для того, чтобы сделать музыкальное творчество более захватывающим. Однако на деле она больше похожа на альфа-версию хорошей идеи. Потенциал платформы ощутим, но за каждой возможностью обычно прячется техническое «но».

Между вдохновением и багами

Сама процедура генерации трека на Mubert не вызывает трудностей. Интерфейс минималистичный, ничего лишнего. Пользователь выбирает нужные параметры, запускает генерацию — и спустя минуту-две система выдает готовый результат.

Получившийся трек можно прослушать, оценить и при необходимости скачать.

Пример генерации можно послушать в следующем видео:

Но система далеко не всегда работает так, как нужно. Именно стабильность и вызывает наибольшее количество вопросов. По отзывам, платформа склонна зависать, особенно при скачивании треков. Случаются ситуации, когда оплачен годовой доступ, но неделями ничего не работает. Вместо поддержки — только чат-бот, который не помогает. Письма в поддержку остаются без ответа, а кнопка «скачать» иногда по каким-то причинам превращается в фикцию. Техническая часть платформы не всегда поспевает за амбициями, а пользователи оказываются в ситуации, когда деньги уплачены, а музыки как не было, так и нет.

Проблемы начинаются там, где заканчивается демо-доступ. Пока все бесплатно — все выглядит довольно уверенно. Но как только начинается реальная работа с платформой — особенно в профессиональных задачах — обнаруживаются нестыковки, которых быть не должно. При этом платформа позиционирует себя в качестве решения для крупных брендов и бизнеса. Возникает парадокс: каким образом сервис с нестабильной поддержкой и проблемами с доступом обещает быть технологическим партнером для крупных игроков? Вопрос риторический.

Потенциал и ограничения платформы

Несмотря на шероховатости, Mubert не стоит списывать со счетов. Он реально генерирует звук, который можно использовать в видео, подкастах, презентациях и прочих форматах. Для тех, кто не может или не хочет тратить время на создание или поиск музыки, ресурс станет удобным решением. Особенно это касается контент-мейкеров, которым нужен саунд, не нарушающий авторских прав, и который можно вставить сразу в монтаж. В случае с плагинами для Adobe Premiere или After Effects, процесс упрощается до минимума — нужный трек создается прямо в проекте.

Разработчики тоже получают инструмент: через API можно подключить генератор музыки в приложение, игру или сайт. Интеграция открывает интересные возможности: музыка меняется в зависимости от сценария использования, пользователь получает уникальный опыт. Правда, цена API доступа скрыта за формой обратной связи, и нужно отдельно связываться с командой. Это неудобно и не добавляет уверенности.

В студии музыканты могут загружать семплы и целые треки. Алгоритмы анализируют эти элементы и используют их для генерации нового контента. В теории, это способ масштабировать творчество и одновременно зарабатывать. Но информации о реальных доходах или успехах юзеров — минимум. Вопрос монетизации остается туманным, как и алгоритмы распределения доходов. Работает ли это в пользу клиентов платформы, неясно.

И наконец, сервис также позволяет генерировать фоновую музыку. Алгоритм генерирует бесконечный стрим, соответствующий заданному настроению. Для работы, сна, тренировки или вечернего бега — система адаптирует звук под ситуацию. Это больше развлечение, чем инструмент; но, конечно же, свою нишу он все равно находит.

Вывод: идея сильная, реализация местами спорная

Mubert — платформа противоречивая. С одной стороны, она предлагает то, чего раньше не было: музыка, созданная на лету под конкретную задачу, без юристов, без правовых проблем. С другой — множество пользователей сталкиваются с техническими сбоями, отсутствием поддержки и не самым прозрачным ценообразованием. Это превращает платформу из уверенного инструмента в эксперимент, участие в котором не всегда оправдано.

Тем, кто ищет быстрый саундтрек под ролик — сервис может подойти. Если повезет, он сгенерирует нужный трек за пару минут, и всё пройдет гладко. Тем, кто хочет интеграцию на уровне продукта или платформы — стоит протестировать на демо-режиме и не торопиться с оплатой. Худшее, что можно сделать — заплатить за год и остаться без доступа к трекам. Так что вывод здесь можно сделать лишь один: использовать Mubert в серьезных проектах нужно с осторожностью.

Интересно? Поделиться:

2 комментария к “Обзор музыкальной нейросетевой платформы Mubert. Как платформа справляется со своей задачей

  1. Mubert действительно является прогрессивной платформой, которая успешно комбинирует технологии искусственного интеллекта и музыку. Она предлагает пользователям уникальные решения для создания звукового контента и справляется с задачей по генерации музыки на высоком уровне. Несмотря на некоторые ограничения, связанные с генеративной природой музыки, Mubert продолжает развиваться, увеличивая свою аудиторию и совершенствуя обрабатываемые алгоритмы что очень здорово.

  2. Честно говоря, меня пугает, как быстро ИИ учится создавать музыку. Если раньше только человек мог вложить душу в мелодию, то теперь алгоритмы делают это за секунды. Боюсь, что скоро композиторы, работающие на стоках, окажутся просто не нужны. Они рискуем потерять не только работу, но и ценность человеческого творчества.

Добавить комментарий

Оставляя комментарий вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности, соглашаетесь с пользовательским соглашением. Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Продолжая использовать наш сайт, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie. Они помогают нам обеспечивать корректную работу сайта и делать его более удобным.
Принять