ä辱Աٳٴǰ on nyt verkossa kaikkien ulottuvilla
Aalto-yliopiston tietotekniikan laitoksen sekä Helsingin yliopiston ja HIITin tutkijoiden kehittämä, aikaisemmin vain tutkimuskäytössä ollut DeepBeat-räppigeneraattori julkaistiin verkossa 5. marraskuuta.
DeepBeat on koneoppiva algoritmi, joka luo räppilyriikkaa valtavien tietomassojen pohjalta. Tällä hetkellä sen tietokannassa on kaikkiaan 641 000 riviä ja 12 500 kappaletta yli sadalta artistilta, suomen ja englannin kielillä.
– ä辱Աٳٴǰlla voi luoda kokonaisen räppisäkeistön, joka on yhdistelmä olemassa olevia riimejä. Sillä voi myös määritellä avainsanoja, jolloin tulokseksi saadaan ainoastaan riimejä, joissa nuo avainsanat on mainittuna, kertoo tohtorikoulutettava Eric Malmi tietotekniikan laitokselta.
Generaattorissa voi myös syöttää oman riimin säkeistön alkuun, jolloin ohjelma tuottaa ensimmäiseen riimiin sopivan säkeistön.
– Räppiä voi tuottaa myös tietokoneavusteisesti riimi kerrallaan, jolloin DeepBeat ehdottaa joka riimin kohdalla parhaat vaihtoehdot. Edellinen rivi määrittää eniten, mutta uuden rivin pitää myös sopia koko säkeistöön. Lopullisen valinnan tekee kuitenkin käyttäjä, Malmi täsmentää.
Riimi kerrallaan valitseminen tuottaa räppialgoritmille palautetta käyttäjän valinnoista. Tätä dataa käytetään edelleen parantamaan hakutuloksia ja myös aineistona jatkotutkimusta varten.
ä辱Աٳٴǰa voidaan käyttää esimerkiksi synttäriräpin tekemiseen ystävälle.
– ä辱Աٳٴǰa voidaan käyttää esimerkiksi synttäriräpin tekemiseen ystävälle, jolloin sanoitukset voidaan räätälöidä vastaanottajalle sopiviksi. Näitä sanoituksia pystyy myös jakamaan Facebookissa, jatkaa Malmi.
Generaattorin tuottamien sanoitusten riimikerroin on keskimäärin 21 % korkeampi kuin parhailla englanninkielisillä räppäreillä. Generaattori on kuitenkin tarkoitettu ensisijaisesti huvikäyttöön heille, jotka eivät räppää ammatikseen. Harrastelijaräppärit voivat myös käydä hakemassa DeepBeatiltä apua sanoituksiin. Jokaisen DeepBeatin tuottaman räppiriimin vieressä näkyy sen räppärin kuva, jonka säkeistöstä riimi on peräisin.
Räkis vai Raprofessor?
DeepBeatin luoneet tutkijat ovat toteuttaneet myös uuden Raprofessoriksi nimetyn räppipelin. Siinä käyttäjälle näytetään kaksi rimmaavaa riviä, joissa riimin jälkimmäinen osa on piilotettu. Pelaajalle annetaan 100 sekuntia aikaa, jonka kuluessa hänen tulee keksiä mahdollisimman monta puuttuvaa riimiä. ä辱ä voi toistaiseksi pelata vain suomenkielisillä lyriikoilla.
– Pelin aluksi käyttäjä valitsee artistin yli 30 vaihtoehdosta, joita ovat muun muassa Elastinen, Cheek ja Paleface. Sitten käyttäjä määrittelee vaikeusasteen, joka tarkoittaa rimmaavien vokaalien määrää eli piilotetun riimin pituutta, kertoo Malmi.
ä辱ä varten on toteutettu algoritmi, joka hakee automaattisesti 1700 suomenkielisestä räppikappaleesta kaikki loppusointuriimit. Pelin vaikeustasot ovat nimeltään Räkis (Räkänokka), Nexti leveli ja Raprofessor.
– Pelin avulla käyttäjä voi esimerkiksi harjoitella riimien keksimistä tai suosikkiartistinsa kappaleiden sanoituksia. Peli osoittaa myös, että räppäreiltä vaaditaan paljon taitoa ja luovuutta sanoituksiin sopivien pitkien riimien keksimiseen. Tämän voi todeta kokeilemalla pelin ylintä vaikeustasoa, Eric Malmi vinkkaa.
Sekä DeepBeatiin että Raprofessoriin pääsee myös tutustumaan Eric Malmin opastuksella Helsingissä Tekniikan päivillä 7. marraskuuta.
Sekä DeepBeatiin että Raprofessoriin pääsee myös tutustumaan Eric Malmin opastuksella Helsingissä Tekniikan päivillä 7. marraskuuta.
DeepBeatin kehittämiseen ovat osallistuneet tohtorikoulutettavat Eric Malmi ja Pyry Takala sekä professorit Tapani Raiko ja Aristides Gionis Aalto-yliopiston tietotekniikan laitokselta ja professori Hannu Toivonen Helsingin yliopistosta ja Tietotekniikan tutkimuslaitos HIITistä.
äپٴᲹ:
Eric Malmi
Aalto-yliopisto
puh. 0440 478 010
eric.malmi@aalto.fi
(deepbeat.org)
(raprofessor.com)
Lue lisää uutisia
Arsi Ikäheimosen väitöstutkimus: Älypuhelin voi paljastaa varhaisia merkkejä masennuksesta
Puhelin taskussa, älysormus sormessa ja aktiivisuusranneke ranteessa: arjessa mukana kulkevat laitteet keräävät lähes tauotta tietoa käyttäjästään. Tämä tieto voi auttaa masennusoireiden seurannassa ja ennustamisessa.
Professor Hironori Yoshida: “Machines should adapt to materials, not the other way around”
Professor of Formgiving believes the future of design lies in embracing irregularity rather than eliminating it. His research combines design, AI and robotics.
Rehtori Ilkka Niemelä kertoo, mitä uusi korkeakoulutuksen ja tutkimuksen visio merkitsee Suomelle ja Aallolle
Aallolla on kykyä ja tahtoa toimia suunnannäyttäjänä vision toteuttamisessa.