How AI could compose a personalized soundtrack to your life | Pierre Barreau

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2018-10-01 ・ TED


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How AI could compose a personalized soundtrack to your life | Pierre Barreau

168,960 views ・ 2018-10-01

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Domenica Conte Revisore: Luca Tomasi
Circa due anni e mezzo fa, ho visto un film, intitolato “Lei”.
Racconta di Samantha, una straordinaria intelligenza artificiale
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About two and a half years ago, I watched this movie called "Her."
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che non può assumere forma fisica.
Siccome non può apparire nelle fotografie,
00:16
And it features Samantha, a superintelligent form of AI
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Samantha decide di scrivere un brano musicale
che catturi un momento della sua vita proprio come farebbe una fotografia.
00:21
that cannot take physical form.
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1760
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And because she can't appear in photographs,
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Come musicista e ingegnere, cresciuto in una famiglia di artisti,
00:26
Samantha decides to write a piece of music
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2016
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that will capture a moment of her life just like a photograph would.
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ho pensato che l’idea di una fotografia musicale era davvero geniale.
00:32
As a musician and an engineer, and someone raised in a family of artists,
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Quindi ho deciso di creare un compositore di IA.
Si chiama AIVA ed è un’intelligenza artificiale
00:37
I thought that this idea of musical photographs was really powerful.
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che ha imparato l’arte della composizione musicale,
00:41
And I decided to create an AI composer.
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leggendo più di 30.000 spartiti dei più grandi compositori.
00:44
Her name is AIVA, and she's an artificial intelligence
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Questo è uno spartito così come lo vede l’algoritmo
00:48
that has learned the art of music composition
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rappresentato in una matrice.
00:50
by reading over 30,000 scores of history's greatest.
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2785
E questi sono 30.000 spartiti
scritti da gente come Mozart e Beethoven
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So here's what one score looks like to the algorithm
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in un’unica immagine.
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in a matrix-like representation.
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And here's what 30,000 scores,
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AIVA cerca degli schemi ricorrenti tramite reti neurali profonde,
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written by the likes of Mozart and Beethoven,
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2096
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look like in a single frame.
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e da un paio di righe della musica esistente
01:07
So, using deep neural networks, AIVA looks for patterns in the scores.
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prova a dedurre quali note potrebbero seguire in quei brani.
Una volta che inizia ad azzeccare quelle previsioni,
01:12
And from a couple of bars of existing music,
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AIVA può costruire un insieme di regole matematiche
01:15
it actually tries to infer what notes should come next in those tracks.
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per quel genere di musica
fino a create le proprie composizioni originali.
01:19
And once AIVA gets good at those predictions,
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it can actually build a set of mathematical rules
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Questo è un po’ il modo in cui anche noi umani componiamo musica.
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for that style of music
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Un processo per tentativi
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in order to create its own original compositions.
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in cui non sempre troviamo le note giuste,
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And in a way, this is kind of how we, humans, compose music, too.
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ma possiamo correggerci
con il nostro orecchio musicale o le nostre conoscenze musicali.
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It's a trial-and-error process,
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during which we may not get the right notes all the time.
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Ma per AIVA, questo processo si riduce da anni e anni di apprendimento
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But we can correct ourselves,
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01:40
either with our musical ear or our musical knowledge.
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(i decenni di formazione di un artista, musicista e compositore)
ad appena un paio d’ore.
01:45
But for AIVA, this process is taken from years and years of learning,
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4143
Ma la musica è anche un’arte estremamente soggettiva.
01:49
decades of learning as an artist, as a musician and a composer,
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E abbiamo dovuto insegnare ad AIVA
a comporre la musica giusta per la persona giusta,
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down to a couple of hours.
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poiché la gente ha gusti diversi.
01:55
But music is also a supersubjective art.
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Per farlo, abbiamo fornito all’algoritmo i valori di più di 30 categorie diverse
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And we needed to teach AIVA
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01:59
how to compose the right music for the right person,
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per ogni spartito nel nostro database.
02:01
because people have different preferences.
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Quelle etichette indicano l’umore,
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And to do that, we show to the algorithm over 30 different category labels
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o la densità delle note, o lo stile del compositore di un pezzo
o l’epoca in cui è stato scritto.
02:08
for each score in our database.
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Avendo accesso a tutti questi dati,
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So those category labels are like mood
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AIVA può rispondere a richieste molto precise.
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or note density or composer style of a piece
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02:15
or the epoch during which it was written.
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Come quelle, per esempio, di un recente progetto
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And by seeing all this data,
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in cui ci è stata commissionata la creazione di un pezzo
02:20
AIVA can actually respond to very precise requirements.
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che ricordasse la colonna sonora di un film di fantascienza.
02:23
Like the ones, for example, we had for a project recently,
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E il pezzo che è stato creato si intitola “Tra le stelle”
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where we were commissioned to create a piece
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ed è stato registrato con l’Orchestra CMG ad Hollywood,
02:30
that would be reminiscent of a science-fiction film soundtrack.
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3027
02:33
And the piece that was created is called "Among the Stars"
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4500
con il celebre direttore John Beal.
Questo è quello che è stato registrato, scritto da AIVA.
02:38
and it was recorded with CMG Orchestra in Hollywood,
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(Musica)
02:41
under great conductor John Beal,
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1714
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and this is what they recorded, made by AIVA.
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3067
02:47
(Music)
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7000
(Fine della musica)
Cosa ne pensate?
(Applausi)
03:30
(Music ends)
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2190
Grazie.
Come avete visto, l’IA può creare dei bellissimi pezzi musicali,
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What do you think?
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214719
1207
03:35
(Applause)
53
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4380
e la cosa più bella
è che degli esseri umani possono dar vita a quei pezzi.
03:40
Thank you.
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1150
03:42
So, as you've seen, AI can create beautiful pieces of music,
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Questa non è la prima volta
che la tecnologia aumenta la creatività umana.
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and the best part of it
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is that humans can actually bring them to life.
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La musica dal vivo è stata quasi sempre utilizzata nei film muti
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And it's not the first time in history
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per intensificare l’esperienza.
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that technology has augmented human creativity.
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Ma il problema della musica dal vivo è che non era modulabile.
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Live music was almost always used in silent films
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È molto difficile far stare tutta una sinfonia in un piccolo teatro
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to augment the experience.
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ed è molto difficile farlo per ogni teatro nel mondo.
04:01
But the problem with live music is that it didn't scale.
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Quindi con l’invenzione della musica registrata
04:04
It's really hard to cram a full symphony into a small theater,
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i creatori di contenuto, compresi quelli del cinema,
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and it's really hard to do that for every theater in the world.
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hanno potuto avere musica originale preregistrata
adatta a ogni singola scena delle loro storie.
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So when music recording was actually invented,
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2849
E quello era un vero amplificatore della creatività.
04:14
it allowed content creators, like film creators,
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2349
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to have prerecorded and original music
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2786
Due anni e mezzo fa, quando ho visto il film “Lei”,
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tailored to each and every frame of their stories.
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mi sono detto che la musica personalizzata
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And that was really an enhancer of creativity.
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2626
poteva essere il prossimo, radicale cambiamento
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Two and a half years ago, when I watched this movie "Her,"
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3286
nel nostro modo di consumare e creare musica.
04:29
I thought to myself that personalized music
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2907
Oggigiorno, abbiamo contenuti interattivi, come i videogame,
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would be the next single biggest change in how we consume and create music.
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272858
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che comprendono centinaia di ore di giochi interattivi
ma solamente due ore di musica, in media.
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Because nowadays, we have interactive content, like video games,
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4222
E questo significa che la musica si ripete e ripete
in continuazione, e non è molto immersiva.
04:42
that have hundreds of hours of interactive game plays,
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Quindi noi stiamo lavorando per fare in modo che l’IA componga
04:45
but only two hours of music, on average.
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And it means that the music loops and loops and loops
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centinaia di ore di musica personalizzata
04:50
over and over again, and it's not very immersive.
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per questo genere di situazioni in cui la creatività umana non basta.
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So what we're working on is to make sure that AI can compose
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E non vogliamo farlo solamente per i giochi.
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hundreds of hours of personalized music
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04:58
for those use cases where human creativity doesn't scale.
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Beethoven scrisse un pezzo per la sua amata intitolato “Per Elisa”;
immaginatevi se potessimo riportare in vita Beethoven.
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And we don't just want to do that for games.
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2206
05:06
Beethoven actually wrote a piece for his beloved, called "Für Elise,"
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Se fosse seduto accanto a voi, a comporre musica per la vostra personalità
05:11
and imagine if we could bring back Beethoven to life.
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3651
e per la vostra storia personale.
05:14
And if he was sitting next to you, composing a music for your personality
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O immaginatevi se qualcuno, ad esempio Martin Luther King,
avesse avuto una sua IA compositrice.
Forse ci ricorderemmo “I Have a Dream” non solo come un grande discorso,
05:20
and your life story.
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1333
05:22
Or imagine if someone like Martin Luther King, for example,
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322632
2779
ma anche come un celebre pezzo musicale entrato nella storia,
05:25
had a personalized AI composer.
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325435
2039
una sintesi degli ideali di Martin Luther King.
05:27
Maybe then we would remember
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327498
1373
Questa è la nostra visione alla AIVA:
05:28
"I Have a Dream" not only as a great speech,
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328895
2056
personalizzare la musica cosicché ciascuno di voi
05:30
but also as a great piece of music, part of our history,
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330975
2626
e ogni individuo nel mondo
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and capturing Dr. King's ideals.
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abbia accesso a una colonna sonora personalizzata dal vivo
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And this is our vision at AIVA:
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336069
1889
basata sulla sua storia e sulla sua personalità.
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to personalize music so that each and every one of you
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337982
2578
05:40
and every individual in the world
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340584
1649
Ad esempio, questo momento insieme qui al TED è ora parte della nostra vita.
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can have access to a personalized live soundtrack,
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342257
3074
05:45
based on their story and their personality.
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345355
2505
Quindi ci è sembrato opportuno che AIVA componesse una musica per questo momento.
05:49
So this moment here together at TED is now part of our life story.
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349915
4079
E questo è esattamente cosa abbiamo fatto.
Io e il mio team abbiamo cercato di sintonizzare
05:54
So it only felt fitting that AIVA would compose music for this moment.
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354018
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AIVA sullo stile della musichetta di TED
05:58
And that's exactly what we did.
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358674
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e sulla musica che ci fa provare un senso di stupore e meraviglia.
06:01
So my team and I worked on biasing AIVA on the style of the TED jingle,
100
361436
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E il risultato s’intitola “L’era della meraviglia”.
Non c’era bisogno dell’IA per capirlo.
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and on music that makes us feel a sense of awe and wonder.
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366482
3444
(Risate)
06:09
And the result is called "The Age of Amazement."
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369950
3913
Non potrei essere più orgoglioso di mostrarvelo;
se potete, chiudete gli occhi e godetevi la musica.
06:13
Didn't take an AI to figure that one out.
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373887
2396
Grazie mille.
06:16
(Laughter)
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376307
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(Musica)
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And I couldn't be more proud to show it to you,
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378152
2402
06:20
so if you can, close your eyes and enjoy the music.
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380578
2428
06:23
Thank you very much.
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383030
1333
06:25
(Music)
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4195
[L’era della meraviglia Composta da AIVA]
06:35
[The Age of Amazement Composed by AIVA]
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395176
2667
(La musica finisce)
Questo era per tutti voi.
Grazie.
(Applausi)
08:19
(Music ends)
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499649
1151
08:20
This was for all of you.
111
500824
1373
08:22
Thank you.
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502221
1166
08:23
(Applause)
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503411
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