KI-DJ für neuronale Netze
Privater Dienst mit neuronaler Netzwerkintegration für wiederkehrende Lichtshows
01 Aufgabe
Der Kunde war gezwungen, während der Aufführung manuell Befehle zu drücken, um Effekte zu aktivieren, was vom kreativen Prozess ablenkte, das Risiko von Echtzeitfehlern erhöhte und die Konzentration auf die Show selbst verhinderte
02 Lösung
In PyTorch wurde ein neuronales Netzwerk entwickelt, das die erforderlichen Befehle in Echtzeit vorhersagt. Das Netzwerk „hört“ den Titel und versteht, wann und welcher Effekt angemessen ist, nicht schlechter als ein erfahrener DJ, dessen Daten zum Training verwendet wurden
03 Gelöste Aufgaben
- Entwarf eine ML-Pipeline von der Datenerfassung bis zur Echtzeit-Inferenz auf PyTorch
- Das neuronale Netzwerk wurde trainiert, um den gewünschten Effekt vorherzusagen (F1 > 0,8).
- Streaming-Verarbeitung eines Titels mit Vorhersage während der Wiedergabe implementiert
- Das Modell wurde in die DJ-Software integriert und manuelle Klicks entfernt
04 Ergebnis
Jetzt wird die Show von einem neuronalen Netzwerk im halbautomatischen Modus gesteuert, und der DJ spielt die Rolle eines Controllers, der sich auf Kreativität und Interaktion mit dem Publikum konzentriert und nicht auf routinemäßige Klicks. Die Technologie ebnet den Weg für eine noch stärkere Automatisierung von Live-Shows in der Zukunft