Příležitosti a výzvy umělé inteligence v hudbě v roce 2024
Stručně
Podívejte se na příležitosti a výzvy AI Music a její současné a potenciální aplikace v hudebním průmyslu.
Před rokem, v dubnu 2023, Grimes vyzvala své fanoušky, aby využili její hlas při tvorbě písní prostřednictvím svých webových stránek, Elf.Tech. Platforma AI umožňuje uživatelům volně nahrávat své vokály a syntetizovat je ve stylu umělce.
Grimes ve svém tweetu odhalujícím software vyjádřila svou ochotu svobodně využít svůj hlas a zdůraznila svou nezávislost na štítcích a právních omezeních. S nadšením přijala spojení lidské kreativity a strojového potenciálu, obhajovala otevřené sdílení umění a narušovala konvenční autorskoprávní paradigmata.
Ne všichni hudebníci však přijali mainstreamovou integraci AI do tohoto odvětví. Ve stejný měsíc, kdy Grimes oznámila svůj software pro umělou inteligenci umožňující spolupráci s jejími fanoušky, v dubnu 2023, Universal Music Group podnikla právní kroky po virálním úspěchu spolupráce s umělou inteligencí mezi Drakem a The Weeknd nazvanou „Heart on My Sleeve“ s odvoláním na obavy z duševního vlastnictví. .
Hudba generovaná umělou inteligencí nabízí umělcům příležitost prozkoumat nové metody tvorby hudby, transformující nejen proces tvorby hudby, ale také způsob, jakým je konzumována a sdílena. Renomované osobnosti hudebního průmyslu, jako jsou Grimes a Brian Eno, již využili jeho potenciál. Nicméně, stejně jako většina inovací, hudba negenerovaná člověkem vyvolala uznání i kritiku.
V tomto článku se snažíme komplexně pokrýt téma hudby generované umělou inteligencí. Pojďme se podívat na příležitosti a výzvy, které tato technologie přináší. Jeho současné a potenciální aplikace v hudebním průmyslu.
Hudba generovaná umělou inteligencí je vytvářena pomocí technologií umělé inteligence, využívajících algoritmy a modely strojového učení (ML). Tyto systémy jsou trénovány na historických hudebních datech, které zahrnují písně různých žánrů vytvořené lidmi v průběhu historie. Tento bohatý vstup umožňuje systémům umělé inteligence analyzovat a rozeznávat vzorce vlastní hudbě.
Následně AI je schopen skládat hudební skladby, které napodobují styl, strukturu a další atributy hudby vytvořené lidmi před vznikem umělé inteligence. Tento proces zahrnuje trénování modelů ML na rozsáhlých souborech dat již existující hudby, což jim umožňuje naučit se složitosti hudebních vzorů, struktur a stylů.
Během tréninkové fáze získají tyto modely vhled do distribuce hudebních vzorů, které později použijí k vytvoření nových skladeb. Mohou využívat techniky, jako je interpolace a extrapolace, k vytvoření variací existujících skladeb, čerpajících ze svých naučených znalostí hudebních vzorů.
Kromě toho lze pro vylepšení a zpřesnění generované hudby použít techniky následného zpracování, jako je harmonizace, úprava rytmu a generování melodie. Tento mnohostranný přístup umožňuje AI vytvářet tóny, které rezonují s konkrétními žánry nebo styly, a obohacovat tak hudební prostředí inovativními výtvory.
Několik přístupů k hudbě generované umělou inteligencí
- Modely založené na parametrech generují hudbu na základě predefidostupné možnosti, jako je tónina, tempo, rytmus a melodie. Tyto parametry řídí proces složení a umožňují manipulaci za účelem zavedení variací.
- Textové modely na druhé straně generují hudbu pomocí textových nebo symbolických reprezentací. Analyzují vzory a struktury v textu, aby vytvořili melodie, harmonie a rytmy. Mezi běžné metodiky patří rekurentní neuronové sítě (RNN) nebo modely transformátorů.
- Vizuální modely využívají ke generování hudby vizuální reprezentace, jako jsou noty nebo klavírní role. Analýzou vizuálních vzorců a korelací mezi notami tyto modely vytvářejí nové kompozice.
Je důležité poznamenat, že ačkoli hudba generovaná umělou inteligencí může být působivá, zůstává oblastí pokračujícího výzkumu a vývoje. Složitost a nuance kompozic vytvořených lidmi nemusí být vždy replikovány a při hodnocení kvality a umělecké hodnoty děl vytvořených umělou inteligencí existuje subjektivní prvek.
Příležitosti pro hudbu generovanou umělou inteligencí
Hudba generovaná umělou inteligencí otevírá nepřeberné množství příležitostí, jak zlepšit tvůrčí cestu, zjednodušit kompozici a nabídnout přizpůsobené návrhy. Ponořením se do rozsáhlých hudebních datových sad mohou algoritmy AI podnítit hudebníkům inspiraci, tvarovat melodie a podporovat hudební dědictví. Umělá inteligence navíc usnadňuje zapojení jednotlivců bez hudebního zázemí do tvorby hudby a podporuje spolupráci mezi lidmi a stroji, posouvá hranice tradiční kompozice a zkoumá neprobádaná hudební území.
Stávající nástroje jako Jukedeck a Amper Music zjednodušují procesy skládání hudby a aranžování tím, že poskytují skladatelům hudbu vygenerovanou umělou inteligencí přizpůsobenou jejich požadavkům, čímž šetří čas a námahu při vytváření soundtracků na míru.
Pokud jde o zachování hudebního dědictví, modely umělé inteligence mohou zachytit podstatu a rysy konkrétních žánrů tím, že budou zkoumat historické skladby a generovat novou hudbu, která se drží těchto stylů.
Platformy jako AIVA a OpenAIMuseNet umožňuje uživatelům zadávat specifické parametry nebo styly a vytvářet originální hudební skladby s minimálními hudebními znalostmi nebo školením. To demokratizuje hudební tvorbu a umožňuje nehudebníkům podílet se na hudebním vyjádření.
Výzvy v hudbě generované umělou inteligencí
Nicméně v oblasti hudby generované umělou inteligencí přetrvávají překážky a potíže, které vyžadují pozornost. I přes svůj potenciál pro urychlení tvorby hudby se umělá inteligence potýká s různými výzvami. Především jde o obavy týkající se lidské kreativity, protože AI se často snaží zapouzdřit emocionální bohatství, které se nachází v hudbě vytvořené lidmi. Většina algoritmů umělé inteligence pro hudbu je vytvořena tak, aby produkovala kompozice založené na vzorcích nebo stylech identifikovaných strojovým učením. V důsledku toho to často vede k hudbě, která postrádá emocionální hloubku a vynalézavost charakteristickou pro hudbu vytvořenou lidmi.
Současná technologie umělé inteligence navíc naráží na omezení vyplývající z její závislosti na omezených souborech dat, což má za následek omezenou hudební rozmanitost a problémy při zachycení lidského výrazu. Právní otázky kolem autorských práv situaci dále zhoršují, protože náročné vlastnictví a autenticita se spletou s hudbou generovanou umělou inteligencí. Zatímco zákon o autorských právech má za cíl chránit původní tvůrce hudby, rozdíl mezi původními a vytvořenými kompozicemi se stírá se zapojením umělé inteligence. Využití algoritmů strojového učení a datových sad pro generování hudby komplikuje určení vlastnictví a originality, což vede k právním sporům a složitosti.
Objevují se také etické a sociální obavy. Existuje obava, že hudba generovaná umělou inteligencí by mohla snížit význam lidské kreativity v procesu tvorby hudby a potenciálně snížit umělecký výraz a talent. Schopnost hudby generované umělou inteligencí napodobovat skladby vytvořené člověkem navíc vyvolává dotazy na autenticitu a originalitu, zejména v hudebním průmyslu.
Nástup generativní technologie AI znamená významnou transformaci v hudebním průmyslu a nabízí nebývalé příležitosti a impozantní výzvy. Jak postupujeme kupředu, objevuje se stále větší počet projektů a platforem týkajících se hudby generované umělou inteligencí a je docela vzrušující sledovat, do čeho se tato technologie vyvine.
Odmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
O autorovi
Zhauhazyn je copywriter a sociologie. Fascinována složitou dynamikou vědeckých a technologických studií se ponoří hluboko do říše Web3 s vášnivou vášní pro blockchain.
Další články
Zhauhazyn je copywriter a sociologie. Fascinována složitou dynamikou vědeckých a technologických studií se ponoří hluboko do říše Web3 s vášnivou vášní pro blockchain.
