В последнее время системы музыкального творчества с использованием искусственного интеллекта стремительно развиваются. Быстрый рост методов машинного обучения уже привел к появлению множества мощных решений в области синтеза звука, генеративных технологий, извлечения информации из музыки и других направлений. Доступность вычислительных ресурсов способствует прогрессу в разработке решений для обработки необработанного аудио. Декомпозиция задач может снижать сложность предлагаемых решений, обеспечивая повышение качества на каждом этапе производства. С. 59-69.

Recently, music creation systems utilizing artificial intelligence have been rapidly advancing. The swift growth of machine learning methods has already led to the emergence of numerous powerful solutions in the fields of sound synthesis, generative technologies, music information retrieval, and other areas. The availability of computational resources is driving progress in the development of solutions for processing raw audio. Decomposing tasks can reduce the complexity of proposed solutions, ensuring improved quality at each stage of production.