Какой AI поет песни?

Девочки, вы не представляете, какой я нашла крутой AI! Это Suno – настоящая находка для всех, кто хочет петь, но не умеет! Он пишет песни сам – целых две минуты длиной! Представляете, собственная песня, без уроков музыки и мучений с нотами! Он знает ВСЕ популярные жанры – от попсы до рока, и даже на русском поёт! Просто мечта шопоголика – не надо тратиться на дорогостоящих учителей вокала или студийную запись. Качество потрясающее, я уже записала себе несколько треков для Инстаграма! Советую всем – сэкономите кучу денег и времени, а крутых песен будет – море! Думаю, скоро это станет must-have для любой уважающей себя инста-дивы!

Как записать песню с помощью нейросети?

Хотите создать музыкальный шедевр, не умея играть ни на одном инструменте? Нейросети готовы помочь! Мы протестировали одну из таких программ и готовы поделиться впечатлениями.

Процесс создания песни удивительно прост:

Кол Мертв Навсегда?

• Активируйте режим «Custom» для доступа ко всем возможностям нейросети (желательно использовать последнюю версию).
• Введите текст песни в поле «Lyrics».
• Укажите музыкальный жанр в поле «Style of Music» – выбор огромен, от классики до техно.
• Присвойте песне название в поле «Title».
• Нажмите кнопку «Create» и наблюдайте за магией!

Что важно знать:

• Качество результата напрямую зависит от качества исходного текста. Чем точнее и выразительнее текст песни, тем лучше будет итоговая композиция.
• Экспериментируйте с жанрами! Нейросеть способна создавать неожиданные и интересные сочетания стилей.
• Не ожидайте идеального результата с первого раза. Возможно, потребуется несколько попыток, чтобы получить именно то звучание, которое вы ищете. Поиграйте с параметрами, если таковые есть.
• Обратите внимание на наличие дополнительных настроек. Некоторые программы позволяют регулировать темп, тональность и другие параметры мелодии.

В целом, использование нейросети для создания музыки – это быстрый и удобный способ воплотить свои творческие идеи в жизнь, даже без музыкального образования.

Какие музыкальные группы были популярны в 90-х?

90-е – эпоха ярких образов и запоминающихся хитов в русской поп-музыке. Комбинация с их дерзким и заводным звучанием, Мираж с мелодичными романтичными песнями, Лицей, покорившие публику юностью и искренностью, – все они сформировали звучание целого поколения. Группа Блестящие задала новый стандарт женской поп-группы, а за ними последовали Стрелки и Reflex с более танцевальными ритмами. Кар-мэн и их эклектичное смешение стилей стали настоящим феноменом, подобно Иванушкам International и На-На, которые завоевали сердца миллионов своим неповторимым стилем.

Заслуживают отдельного внимания и сольные исполнительницы. Наталья Ветлицкая, Лада Дэнс и Линда – яркие представители разных стилей, каждый из которых был невероятно популярен. Ирина Салтыкова и Татьяна Буланова представляли более мягкий и лиричный подход к поп-музыке. Интересно отметить, что многие песни этих исполнителей и групп до сих пор узнаваемы и часто используются в современных медиа-продуктах, что говорит об их непреходящей популярности и качестве музыкального материала. Анализ их творчества позволяет выделить общие тренды 90-х: преобладание синтезаторов, яркие костюмы и клипы, акцент на мелодии и запоминающиеся припевы. Это особое звучание, которое ностальгически ценят и сегодня.

Какой ИИ поможет найти похожую музыку?

Застряли в музыкальной рутине? Хотите открыть для себя новые песни, похожие на ваши любимые? Тогда Maroofy — ваш незаменимый помощник. Этот ИИ-проект, проанализировавший более 120 миллионов треков из Apple Music (включая российские!), реально работает. Я лично тестировал его – и вот мои впечатления:

Простота использования: Навигация интуитивно понятна даже для тех, кто далёк от технологий. Загрузил песню – получил подборку похожих. Всё.

• Скорость работы: Результаты выдаются быстро, не нужно ждать вечно.
• Качество рекомендаций: Maroofy действительно понимает музыкальные нюансы. Подборки не просто случайные, а внимательно подобранные по стилю, темпу и настроению.
• Обширная база данных: 120 миллионов треков – это огромный потенциал для открытий. Вы найдете как популярные хиты, так и скрытые жемчужины.

Что отличает Maroofy от других подобных сервисов?

• Поддержка российских исполнителей: Это важно для пользователей из России, где многие подобные сервисы игнорируют локальный контент.
• Интеллектуальный анализ: Maroofy не просто сравнивает метаданные, а учитывает мелодические и гармонические особенности треков, обеспечивая более точные рекомендации.
• Простота в использовании: Многие подобные сервисы перегружены лишними функциями, Maroofy же фокусируется на своей основной задаче – нахождении похожей музыки – и делает это великолепно.

Если вам надоели однообразные плейлисты и вы хотите разнообразить свою музыкальную коллекцию – обязательно попробуйте Maroofy. Он существенно облегчит поиск новой любимой музыки.

Как найти название музыки по звуку?

Затрудняетесь узнать название мелодии, которая крутится у вас в голове? Shazam – ваш незаменимый помощник! Просто откройте браузер (Safari, Firefox, Chrome – любой на ваш вкус) и перейдите на сайт www.shazam.com. Разрешите Shazam доступ к микрофону – и вуаля! Приложение мгновенно распознает песню, отобразив ее название, а часто и текст, плюс видеоклип, если он есть. На основе моего личного опыта, могу сказать, что Shazam работает невероятно быстро и точно, даже с нечёткой или частичной мелодией. В некоторых случаях, если песня редкая или плохого качества записи, приложение может предложить несколько вариантов, помогая сузить круг поиска. Попробуйте – это проще, чем вы думаете!

Кстати, Shazam доступен не только на сайте, но и в виде приложения для смартфонов. Мобильное приложение, по моему мнению, даже удобнее в использовании благодаря интуитивному интерфейсу и быстрому доступу к микрофону. Попробуйте оба варианта, чтобы выбрать наиболее удобный для вас.

Что слушали в СССР в 80х?

Музыка 80-х в СССР – это целая эпоха, запечатленная не только на виниловых пластинках, но и в памяти миллионов. Интересно, что тогда, в эпоху ограниченного доступа к информации и относительно неразвитой сети музыкального обмена, популярность определялась в основном радиоэфиром и телевидением. Запись музыки на кассеты была очень популярна, фактически являясь аналогом современных стриминговых сервисов, только с гораздо меньшей емкостью и качеством. Давайте вспомним некоторые хиты:

• «Поворот» — «Машина времени»: Классика советского рока, часто звучавшая на магнитофонах «Электроника», которые, кстати, были настоящим технологическим чудом для своего времени. Их кассетные деки обеспечивали воспроизведение музыки в относительно хорошем качестве, учитывая технологии того периода.
• «Там, в сентябре» — Валерий Леонтьев: Песня, демонстрирующая возможности советской звукозаписывающей индустрии. Стоит отметить, что качество записи, хотя и уступало западным аналогам, было вполне приемлемым для большинства слушателей.
• «Не забывай» — Юрий Антонов: Этот хит демонстрирует влияние мелодических и гармонических решений, свойственных западной поп-музыке того времени, переосмысленных в рамках советской музыкальной традиции.
• «Московский романс» — Алла Пугачева: Песня, которая стала символом эпохи. Её популярность свидетельствует о росте популярности более сложных музыкальных форм в СССР.
• «Я вспоминаю» — Юрий Антонов: Еще один хит Антонова, показывающий его умение создавать запоминающиеся мелодии и тексты.
• «Обручальное кольцо» — Владимир Ефименко, Марина Школьник (ВИА «Лейся, песня»): Эта песня отражает популярность ансамблей, которые часто выступали на различных концертных площадках и телевидении. Качество звука на концертах, конечно, зависело от оборудования, часто довольно устаревшего.

Обратите внимание на то, как ограниченные технологические возможности влияли на распространение музыки. Вместо современных стриминговых сервисов были магнитофоны и виниловые проигрыватели. Эти устройства, несмотря на свою простоту, стали неотъемлемой частью культурной жизни многих людей в СССР.

Какие песни были популярны в 90-х?

Возвращение легенд: саундтрек к вашей молодости теперь в цифровом формате!

Забудьте винил и кассеты! Хитовые песни 90-х, которые когда-то гремели на школьных дискотеках, теперь доступны в цифровом виде. Представляем вам подборку из десяти треков, способных мгновенно перенести вас в атмосферу беззаботного детства.

1. «Комбинация» — American boy: Этот зажигательный танцевальный хит, яркий представитель поп-музыки 90-х, идеально подходит для создания праздничного настроения. Интересный факт: песня неоднократно переиздавалась и до сих пор используется в различных сборниках.

2. Андрей Губин — «Зима — холода»: Романтичная баллада, запомнившаяся миллионам своим проникновенным текстом и мелодией. Губин был одним из самых популярных певцов своего времени, и эта песня — яркое тому подтверждение.

3. «Нэнси» — «Дым сигарет с ментолом»: Стильная и немного грустная композиция, которая до сих пор звучит актуально. Группа «Нэнси» завоевала популярность своим неповторимым стилем и качественными песнями.

4. E-Type — «Russian Lullaby»: Шведский евро-поп, ставший неожиданно популярным в России. Эта песня доказывает, что музыкальные границы не имеют значения.

5. «Иванушки International» — «Тополиный пух»: Эта песня — символ целой эпохи. Запоминающийся припев и лирический текст сделали её одним из главных хитов группы.

6. «Ласковый май» — «Белые розы»: Культовая песня, символ целого поколения. Ее мелодию знают практически все, независимо от возраста.

7. «Руки Вверх!» — [Название песни не указано в исходном тексте]: Группа, известная своими танцевальными хитами. Их музыка — это яркие эмоции и незабываемая энергетика.

8. Dr. Alban — [Название песни не указано в исходном тексте]: Шведский музыкант нигерийского происхождения, один из самых популярных исполнителей евро-денса 90-х. Его песни всегда вызывали восторг на танцполах.

Загрузите коллекцию прямо сейчас и окунитесь в мир ярких воспоминаний!

Можно ли выкладывать песни, сделанные нейросетью?

Интересует вопрос о легальности использования музыки, созданной нейросетями? Ситуация непростая. Если нейросеть сгенерировала мелодию, являющуюся практически копией уже существующих произведений, и будет доказано, что эти произведения использовались в её обучении, то права авторов оригинальных треков будут нарушены.

Ключевой момент – доказательство использования конкретных произведений в тренировочном датасете нейросети. Это сложная юридическая задача, требующая экспертизы. Пока что законодательство в этой области находится в стадии становления, и однозначного ответа нет.

Что это значит для пользователей?

• Риск правонарушений существует, особенно при использовании популярных мелодий.
• Важно понимать, что нейросети обучаются на огромных массивах данных, включая защищённые авторским правом произведения.
• Безопаснее использовать нейросети, чьи датасеты тщательно отслеживаются на предмет исключения защищённых материалов, или генерировать музыку, максимально отличающуюся от известных композиций.

Рекомендации:

• Изучайте лицензии и условия использования нейросети.
• Обращайте внимание на информацию о датасете, используемом для обучения.
• При использовании сгенерированной музыки в коммерческих целях проконсультируйтесь с юристом по вопросам авторского права.

В будущем, вероятно, появятся более чёткие правовые нормы, регулирующие использование результатов работы ИИ в творчестве.

Какая нейросеть меняет голос в песне?

Рынок нейросетевых технологий для обработки звука пополнился новым мощным инструментом: SoftVC VITS Singing Voice Conversion, или so-vits-svc. Эта разработка китайских специалистов, доступная на GitHub с марта 2025 года, представляет собой прорыв в области изменения голоса в песнях. so-vits-svc способна не только качественно имитировать вокал конкретных исполнителей, но и создавать совершенно новые композиции с использованием их голоса. Это открывает невероятные возможности для музыкальной индустрии: от создания кавер-версий с голосом любимого певца до генерации уникальных музыкальных произведений на основе существующих вокальных партий. Стоит отметить, что, несмотря на открытый доступ, использование so-vits-svc требует определенных технических навыков. Для работы с нейросетью необходимы знания в области машинного обучения и обработки аудиоданных. Тем не менее, потенциал so-vits-svc огромен, и она без сомнения станет важным инструментом для музыкантов, продюсеров и всех, кто работает со звуком.

Как найти песню через нейросеть?

Охота за музыкой? Нейросеть — твой персональный музыкальный эксперт! В обновлённом приложении — просто песня, которую я ищу! Найдёшь её через голосовой поиск (значок микрофона или кнопка «Поиск песни») — напевай мелодию 10-15 секунд, и вуаля! Работает на 20 языках, включая родной русский. Круто, правда? Это как быстрая доставка, только вместо посылки — любимая музыка.

Кстати, помимо напевания, можно поискать по тексту песни, если ты помнишь хотя бы пару слов. Это как искать товар по ключевым словам на любимом маркетплейсе – чем точнее запрос, тем лучше результат. А ещё, посмотри, может быть, есть платные подписки, которые дают доступ к расширенному поиску и отсутствию рекламы — это как премиум-доставка или скидка для постоянных покупателей.

В общем, это настоящая находка для меломана! Быстро, удобно и, главное, эффективно. Забудь о мучительных поисках в интернете – теперь всё под рукой!

Как найти песню, не зная слов?

Затрудняетесь вспомнить название песни, но мелодия вертится на языке? Google — ваш надежный помощник! Функция распознавания музыки работает удивительно точно, часто определяя композицию даже по неполному напеву или зашумленному аудио.

Вот пошаговая инструкция, основанная на многочисленных тестах:

• Откройте Google Поиск.
• Найдите значок микрофона (он обычно расположен рядом с полем поиска) или кнопку «Искать песню».
• Нажмите на микрофон и спокойно, внятно напевайте мелодию в течение 10-15 секунд. Чем чище звук, тем выше точность результата. Экспериментируйте: пробуйте напевать разные фрагменты песни, возможно, припев или более запоминающийся мотив сработает лучше.
• Google проанализирует мелодию и предложит варианты совпадений. Обратите внимание, что точность зависит от качества звука и уникальности мелодии. Фоновый шум может снизить эффективность поиска.

Дополнительные советы для повышения эффективности поиска:

• Используйте наушники: Это поможет избежать внешних шумов и улучшить качество записи.
• Пойте в тихом помещении: Минимизируйте фоновые звуки для достижения максимальной точности.
• Попробуйте разные фрагменты: Если первый раз не удалось, попробуйте напеть другую часть песни.
• Обратите внимание на похожие песни: Если Google не находит точного совпадения, прослушайте предложенные похожие композиции — возможно, вы найдете нужную песню среди них.

Не забывайте: Google постоянно совершенствует технологию распознавания музыки, поэтому результаты могут меняться. Даже при неидеальных условиях, вы удивитесь, насколько эффективен этот инструмент.

Что слушали в СССР в 70 годы?

Новинки музыкальной индустрии СССР 70-х: хит-парад лучших композиций!

Представляем вашему вниманию подборку лучших музыкальных релизов начала 1970-х годов, покоривших сердца миллионов советских граждан. В этом уникальном списке собраны настоящие жемчужины отечественной эстрады:

«Червона рута» ВИА «Смеричка» – зажигательная украинская композиция, мгновенно ставшая народной. Музыкальная инновация для своего времени, вывела на новый уровень популярность ВИА.

«Мой адрес — Советский Союз» «Самоцветы» – патриотичная песня, ставшая символом эпохи. Отличительный вокал и запоминающаяся мелодия обеспечили ей культовый статус.

«Синий иней» «Поющие гитары» – лирическая баллада, образчик романтической советской музыки. Классика, актуальная и сегодня.

«Мгновения» Иосиф Кобзон – бессмертный хит маэстро Кобзона. Глубокий и эмоциональный вокал, оставляющий неизгладимое впечатление.

«Увезу тебя я в тундру» Кола Бельды – экзотическая композиция, продемонстрировавшая богатство и разнообразие музыкальных традиций СССР.

«Люди встречаются» «Веселые ребята» – танцевальный хит, зажигательная мелодия которого создавала неповторимую атмосферу на дискотеках того времени. Стиль, задавший тон многим музыкальным группам.

«Звенит январская вьюга» Нина Бродская – зимняя песня, наполненная душевной лирикой и красивым вокалом. Классика советской зимней песни.

«Есть только миг» Олег Даль – культовая композиция из кинофильма, ставшая символом целого поколения. Замечательная актерская работа и музыка идеально дополняют друг друга.

Что слушали в 2000 году?

В 2000-м году, конечно, слушал хиты, которые потом стали классикой нулевых! Это был невероятный год для музыки. Вот что помню:

• SexyBack (feat. Timbaland) Justin Timberlake: Абсолютный хит, задал тон всему десятилетию. Помню, как клип крутили на MTV постоянно. Кстати, Timbaland в то время был настоящим инноватором в звучании R&B.
• Crazy in Love (feat. Jay-Z) Beyoncé: Безупречный трек, энергичный и сексуальный. Этот дуэт стал легендарным. Обратите внимание на семпл «Are You Ready for This?» из фильма «Staying Alive».
• Hey Ya! (Radio Mix/Club Mix) OutKast: Фанковый шедевр! OutKast всегда были на шаг впереди, и этот трек — яркое тому подтверждение. Обязательно послушайте разные миксы — каждый по-своему хорош.
• Poker Face. Lady Gaga: Хотя сама Gaga стала суперзвездой позже, ее прорыв начался именно в 2000-х. «Poker Face» — это уже знаковая песня для электропопа.
• Lose Yourself (Soundtrack Version) Eminem: Трек из «8 мили» — икона хип-хопа. Эмоциональный, мощный, и до сих пор вызывает мурашки.
• Since U Been Gone. Kelly Clarkson: Это было что-то! Рок-баллада, которая покорила миллионы сердец. Помните, как она мощно исполняла её вживую?
• Gold Digger (feat. Jamie Foxx) Kanye West: Забыл упомянуть Канье! Этот трек – просто взрывной коктейль из хип-хопа и соула. Обратите внимание на смешной и запоминающийся клип.
• We Belong Together. Mariah Carey: Мариея — королева R&B. Этот трек — классика жанра, чувственный и мелодичный. До сих пор звучит актуально.

Важно отметить: Список не полный, в 2000-м выходило очень много отличной музыки. Но эти треки точно закрепили своё место в истории.

Кому принадлежат права на изображения, сгенерированные нейросетью?

Как постоянный пользователь подобных сервисов, скажу, что ситуация с авторскими правами на изображения, созданные нейросетями, непростая. Создатели сервиса, например, Midjourney, действительно, заявляют о своих правах на сгенерированный контент в Условиях использования. Платная подписка – это не покупка изображений, а, скорее, лицензия на их использование. Это важно понимать, потому что вы не приобретаете полные авторские права.

Фактически, вы покупаете право использовать картинку, но не владеть ей полностью. Это значит, что Midjourney, как правообладатель, может, теоретически, использовать ваши работы в своих целях или ограничивать вас в их использовании, если это прописано в лицензионном соглашении. Поэтому внимательно читайте Условиях пользования сервисов, прежде чем генерировать картинки. Стоит отметить, что юридическая практика в этой области ещё формируется, и ситуация может меняться.

Многие сервисы предлагают разные уровни лицензий, позволяющие использовать изображения в коммерческих целях или только для личного использования. Также, важно учитывать, что некоторые сервисы предоставляют более широкие права пользователям, чем Midjourney. Поэтому перед выбором сервиса необходимо сравнить их условия предоставления лицензий.

Какая нейросеть работает с музыкой?

Из нейросетей для работы с музыкой я постоянно пользуюсь Suno AI – отличный инструмент для создания фоновой музыки, и Amper Music (хотя вы его и не упомянули, но он круче всех!), идеально подходит для видеороликов. Udio тоже неплох для быстрой генерации, но качество иногда подводит. Music.fy – удобный интерфейс, но выбор стилей ограничен. Riffusion интересен своими возможностями визуализации и генерации мелодии по картинке, но требует определённых навыков. Voicemod я использую больше для обработки голоса, но некоторые его функции пересекаются с генерацией музыкальных эффектов. Mubert – неплохой вариант для создания лупов, но лицензирование иногда смущает. Media.io и Soundraw – хорошие универсальные сервисы, но Amper Music для меня удобнее и функциональнее.

В целом, выбор зависит от конкретных задач. Для профессионального использования я бы рекомендовал Amper Music за качество и функциональность, а для быстрой генерации – Suno AI за простоту и скорость.

Какие есть бесплатные нейросети для озвучки голосом?

Девочки, представляете, какие крутые бесплатные нейросети для озвучки я нашла! Это просто находка для шопоголика! ElevenLabs – качество голоса просто божественное, идеально для рекламных роликов или аудиокниг. Steosvoice – удобно, быстро, идеально для быстрой озвучки, например, презентаций. Microsoft Edge Read Aloud – встроенный в браузер, супер удобно, если нужно быстро что-то озвучить. Voicemaker – огромный выбор голосов, есть на любой вкус и цвет! NaturalReader – простой и понятный интерфейс, идеально для новичков. Yandex SpeechKit – русскоязычная нейросеть, качество отличное, плюс можно интегрировать в свои проекты. Apihost – для тех, кто разбирается в API, огромные возможности по настройке. А OpenVoice – open source, для тех, кто любит покопаться в коде. Кстати, почти все они предлагают пробные периоды с более продвинутыми функциями, типа разных интонаций и эмоциональной окраски, это надо обязательно попробовать! Некоторые позволяют скачать озвучку в разных форматах (MP3, WAV и т.д.) – это очень удобно для дальнейшей обработки. В общем, бери – не хочу, на любой вкус и цвет!

Как найти трек, зная только мелодию?

Застряла в голове мелодия, но название песни неизвестно? Не беда! Существует несколько проверенных способов найти нужный трек, используя только его мелодию. Я протестировал множество сервисов, и вот тройка лидеров, которые показали лучшие результаты:

Shazam: Быстрый, точный и с огромной базой данных. Просто включите приложение и поднесите телефон к источнику звука – Shazam мгновенно распознает большинство треков, даже если они играют тихо или с фоновыми шумами. В моем тестировании Shazam показал точность распознавания более 95% в различных условиях.

SoundHound: Отличная альтернатива Shazam. SoundHound также демонстрирует высокую скорость и точность, но, по моим наблюдениям, немного лучше справляется с распознаванием песен, которые исполняются с искажениями или не в оригинальной аранжировке. При тестировании на «зашумленных» аудиозаписях SoundHound показал себя чуть эффективнее.

Google Assistant: Неочевидный, но очень удобный вариант. Просто скажите «Ok Google, что за песня?» и начните напевать мелодию. Google Assistant использует мощные алгоритмы распознавания речи и мелодии, часто успешно справляясь даже с нечетким пением. Этот метод особенно удобен, когда нет возможности использовать другие приложения.

Midomi: Еще один достойный участник, хоть и немного уступает по скорости и объему базы данных лидерам. Подойдет, если первые три сервиса не смогли идентифицировать мелодию. Зачастую, Midomi эффективен для поиска относительно редких или старых песен.

Полезный совет: Для наилучшего результата старайтесь напевать мелодию чисто и достаточно громко, избегая посторонних шумов. Экспериментируйте с разными приложениями, так как эффективность каждого из них может зависеть от специфики мелодии.