Muligheder og udfordringer ved kunstig intelligens i musik i 2024
Kort sagt
Tjek mulighederne og udfordringerne ved AI Music og dets nuværende og potentielle anvendelser inden for musikindustrien.
For et år siden, i april 2023, opfordrede Grimes sine fans til at bruge hendes stemme til at lave sange via hendes hjemmeside, Elf.Tech. AI-platformen giver brugerne mulighed for frit at uploade deres vokal og syntetisere dem i kunstnerens stil.
Grimes, i sit tweet, der afslørede softwaren, formidlet sin vilje til at bruge sin stemme frit, hvilket fremhævede hendes uafhængighed af etiketter og juridiske begrænsninger. Hun omfavnede entusiastisk blandingen af menneskelig kreativitet og maskinpotentiale, og slog til lyd for åben deling af kunst og forstyrrede konventionelle copyright-paradigmer.
Det er dog ikke alle musikere, der har taget AI's mainstream-integration til sig i branchen. Samme måned som Grimes annoncerede sin AI-software, der muliggjorde samarbejde med hendes fans, tog Universal Music Group i april 2023 sag efter den virale succes med et AI-samarbejde mellem Drake og The Weeknd kaldet "Heart on My Sleeve", med henvisning til bekymringer om intellektuel ejendomsret. .
AI-genereret musik giver kunstnere mulighed for at udforske nye metoder til musikskabelse, der transformerer ikke kun processen med at lave musik, men også hvordan den forbruges og deles. Kendte personer i musikbranchen, såsom Grimes og Brian Eno, har allerede taget dets potentiale til sig. Men som de fleste nyskabelser har ikke-menneskeskabt musik vakt både anerkendelse og kritik.
I denne artikel sigter vi på at dække temaet AI-genereret musik. Lad os se de muligheder og udfordringer, som teknologien byder på. Dets nuværende og potentielle anvendelser inden for musikindustrien.
AI-genereret musik er produceret ved brug af AI-teknologier, udnyttelse af algoritmer og maskinlæringsmodeller (ML). Disse systemer er trænet på historiske musikdata, der omfatter sange fra forskellige genrer skabt af mennesker gennem historien. Dette rige input gør det muligt for AI-systemer at analysere og skelne mønstre, der er iboende i musik.
Efterfølgende AI er i stand til at komponere musikstykker, der efterligner stilen, strukturen og andre egenskaber ved menneskeskabt musik, der gik forud for fremkomsten af AI. Denne proces involverer træning af ML-modeller på omfattende datasæt af allerede eksisterende musik, hvilket giver dem mulighed for at lære forviklingerne af musikalske mønstre, strukturer og stilarter.
I løbet af træningsfasen får disse modeller indsigt i fordelingen af musikalske mønstre, som de senere anvender til at generere nye kompositioner. De kan bruge teknikker som interpolation og ekstrapolation til at lave variationer af eksisterende kompositioner, der trækker fra deres indlærte viden om musikmønstre.
Desuden kan efterbehandlingsteknikker som harmonisering, rytmejustering og melodigenerering anvendes til at forbedre og forfine den genererede musik. Denne mangefacetterede tilgang gør det muligt for AI at lave toner, der resonerer med specifikke genrer eller stilarter, og beriger det musikalske landskab med innovative kreationer.
Flere tilgange til AI-genereret musik
- Parameterbaserede modeller genererer musik baseret på predefined indstillinger såsom toneart, tempo, rytme og melodi. Disse parametre styrer sammensætningsprocessen og giver mulighed for manipulation for at indføre variationer.
- Tekstbaserede modeller genererer på den anden side musik ved hjælp af tekstlige eller symbolske repræsentationer. De analyserer mønstre og strukturer i teksten for at skabe melodier, harmonier og rytmer. Almindelige metoder omfatter tilbagevendende neurale netværk (RNN'er) eller transformermodeller.
- Visuelt baserede modeller bruger visuelle repræsentationer som noder eller klaverruller til at generere musik. Ved at analysere visuelle mønstre og sammenhænge mellem noter skaber disse modeller nye kompositioner.
Det er vigtigt at bemærke, at selvom AI-genereret musik kan være imponerende, er det fortsat et område med løbende forskning og udvikling. Kompleksiteten og nuancerne i menneskeskabte kompositioner kan ikke altid gentages, og der er et subjektivt element i at vurdere kvaliteten og den kunstneriske værdi af AI-genererede værker.
Muligheder for AI-genereret musik
AI-genereret musik åbner op for et væld af muligheder for at forbedre den kreative rejse, forenkle kompositionen og tilbyde skræddersyede forslag. Ved at dykke ned i omfattende musikalske datasæt kan AI-algoritmer skabe inspiration til musikere, forme melodier og fastholde den musikalske arv. Desuden letter AI involveringen af individer uden musikalsk baggrund i musikskabelse og fremmer samarbejdspartnerskaber mellem mennesker og maskiner, flytter grænserne for traditionel komposition og udforsker ukendte musikalske territorier.
Eksisterende værktøjer som Jukedeck og Amper Music strømliner musikkompositionen og arrangementsprocesserne ved at forsyne komponister med AI-genereret musik, der er skræddersyet til deres krav, og sparer dermed tid og kræfter på at lave skræddersyede soundtracks.
Med hensyn til bevarelsen af musikalsk arv kan AI-modeller fange essensen og træk ved specifikke genrer ved at granske historiske kompositioner og generere ny musik, der overholder disse stilarter.
Platforme som AIVA og OpenAI's MuseNet giver brugerne mulighed for at indtaste specifikke parametre eller stilarter og generere originale musikstykker med minimal musikalsk viden eller træning. Dette demokratiserer musikskabelse, og giver ikke-musikere mulighed for at deltage i musikalsk udtryk.
Udfordringer i AI-genereret musik
Ikke desto mindre fortsætter forhindringer og vanskeligheder inden for domænet af AI-genereret musik, som kræver opmærksomhed. På trods af dets potentiale for at fremskynde musikskabelse, støder AI på forskellige udfordringer. Primært er der bekymringen vedrørende menneskelig kreativitet, da AI ofte kæmper for at indkapsle den følelsesmæssige rigdom, der findes i musik skabt af mennesker. De fleste AI-algoritmer til musik er lavet til at producere kompositioner baseret på mønstre eller stilarter identificeret gennem maskinlæring. Som følge heraf resulterer dette ofte i musik, der mangler den følelsesmæssige dybde og opfindsomhed, der er karakteristisk for menneskeskabt musik.
Desuden støder den nuværende AI-teknologi på begrænsninger, der stammer fra dens afhængighed af begrænsede datasæt, hvilket resulterer i begrænset musikalsk mangfoldighed og udfordringer med at fange menneskets udtryk. Juridiske spørgsmål omkring ophavsret forværrer situationen yderligere, da kræsent ejerskab og ægthed bliver indviklet med AI-genereret musik. Mens loven om ophavsret har til formål at beskytte de originale skabere af musik, udviskes forskellen mellem originale og genererede kompositioner med involvering af kunstig intelligens. Brugen af maskinlæringsalgoritmer og datasæt til musikgenerering komplicerer bestemmelsen af ejerskab og originalitet, hvilket fører til juridiske tvister og kompleksiteter.
Etiske og sociale bekymringer dukker også op. Der er frygt for, at AI-genereret musik kan mindske betydningen af menneskelig kreativitet i musikfremstillingsprocessen, hvilket potentielt mindsker kunstnerisk udtryk og talent. Derudover rejser AI-genereret musiks kapacitet til at efterligne menneskeskabte kompositioner spørgsmål om autenticitet og originalitet, især inden for musikindustrien.
Fremkomsten af generativ AI-teknologi markerer en betydelig transformation i musikindustrien, der byder på hidtil usete muligheder og formidable udfordringer. Efterhånden som vi bevæger os fremad, dukker et voksende antal projekter og platforme om AI-genereret musik op, og det er ret spændende at se, hvad teknologien udvikler sig til.
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Zhauhazyn er tekstforfatter og hovedfag i sociologi. Fascineret af den indviklede dynamik i videnskabs- og teknologistudier, dykker hun dybt ind i verden af Web3 med en brændende passion for blockchain.
Flere artikler
Zhauhazyn er tekstforfatter og hovedfag i sociologi. Fascineret af den indviklede dynamik i videnskabs- og teknologistudier, dykker hun dybt ind i verden af Web3 med en brændende passion for blockchain.
