Chancen und Herausforderungen der KI in der Musik im Jahr 2024
In Kürze
Informieren Sie sich über die Chancen und Herausforderungen von KI-Musik sowie ihre aktuellen und potenziellen Anwendungen in der Musikindustrie.
Vor einem Jahr, im April 2023, ermutigte Grimes ihre Fans über ihre Website, ihre Stimme beim Erstellen von Songs zu nutzen. Elf.Tech. Die KI-Plattform ermöglicht es Benutzern, ihre Gesangsstimmen frei hochzuladen und sie im Stil des Künstlers zu synthetisieren.
Grimes brachte in ihrem Tweet zur Vorstellung der Software ihre Bereitschaft zum Ausdruck, ihre Stimme frei zu nutzen, und betonte ihre Unabhängigkeit von Labels und rechtlichen Beschränkungen. Sie nahm die Mischung aus menschlicher Kreativität und maschinellem Potenzial mit Begeisterung auf, setzte sich für den offenen Austausch von Kunst ein und durchbrach herkömmliche Urheberrechtsparadigmen.
Allerdings haben nicht alle Musiker die Mainstream-Integration von KI in die Branche angenommen. Im selben Monat, als Grimes im April 2023 ihre KI-Software ankündigte, die die Zusammenarbeit mit ihren Fans ermöglicht, ergriff die Universal Music Group rechtliche Schritte nach dem viralen Erfolg einer KI-Kollaboration zwischen Drake und The Weeknd namens „Heart on My Sleeve“ unter Berufung auf Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums .
KI-generierte Musik bietet Künstlern die Möglichkeit, neuartige Methoden des Musikschaffens zu erkunden und nicht nur den Prozess der Musikherstellung, sondern auch die Art und Weise, wie sie konsumiert und geteilt wird, zu verändern. Renommierte Persönlichkeiten der Musikindustrie wie Grimes und Brian Eno haben das Potenzial bereits erkannt. Doch wie die meisten Innovationen hat auch nicht von Menschen geschaffene Musik sowohl Anerkennung als auch Kritik hervorgerufen.
In diesem Artikel möchten wir das Thema KI-generierte Musik umfassend behandeln. Schauen wir uns die Chancen und Herausforderungen an, die die Technologie mit sich bringt. Seine aktuellen und potenziellen Anwendungen in der Musikindustrie.
KI-generierte Musik wird durch den Einsatz von KI-Technologien unter Nutzung von Algorithmen und Modellen des maschinellen Lernens (ML) produziert. Diese Systeme basieren auf historischen Musikdaten und umfassen Lieder aus verschiedenen Genres, die von Menschen im Laufe der Geschichte geschaffen wurden. Dieser reichhaltige Input ermöglicht es KI-Systemen, der Musik innewohnende Muster zu analysieren und zu erkennen.
Anschließend, AI ist in der Lage, Musikstücke zu komponieren, die den Stil, die Struktur und andere Merkmale der von Menschen geschaffenen Musik vor der Entstehung der KI nachahmen. Bei diesem Prozess werden ML-Modelle anhand umfangreicher Datensätze bereits existierender Musik trainiert, um ihnen das Erlernen der Feinheiten musikalischer Muster, Strukturen und Stile zu ermöglichen.
Während der Trainingsphase gewinnen diese Modelle Einblicke in die Verteilung musikalischer Muster, die sie später zur Generierung neuer Kompositionen nutzen. Sie können Techniken wie Interpolation und Extrapolation nutzen, um Variationen bestehender Kompositionen zu erstellen und dabei auf ihr erlerntes Wissen über Musikmuster zurückgreifen.
Darüber hinaus können Nachbearbeitungstechniken wie Harmonisierung, Rhythmusanpassung und Melodiegenerierung angewendet werden, um die erzeugte Musik zu verbessern und zu verfeinern. Dieser vielschichtige Ansatz ermöglicht es der KI, Töne zu erzeugen, die zu bestimmten Genres oder Stilen passen, und so die Musiklandschaft mit innovativen Kreationen zu bereichern.
Mehrere Ansätze für KI-generierte Musik
- Parameterbasierte Modelle generieren Musik basierend auf Predefigewünschte Optionen wie Tonart, Tempo, Rhythmus und Melodie. Diese Parameter leiten den Kompositionsprozess und ermöglichen Manipulationen zur Einführung von Variationen.
- Textbasierte Modelle hingegen erzeugen Musik mithilfe textueller oder symbolischer Darstellungen. Sie analysieren Muster und Strukturen im Text, um Melodien, Harmonien und Rhythmen zu schaffen. Zu den gängigen Methoden gehören wiederkehrende neuronale Netze (RNNs) oder Transformatormodelle.
- Visuell basierte Modelle nutzen visuelle Darstellungen wie Notenblätter oder Klavierrollen, um Musik zu erzeugen. Durch die Analyse visueller Muster und Korrelationen zwischen Noten erstellen diese Modelle neue Kompositionen.
Es ist wichtig zu beachten, dass KI-generierte Musik zwar beeindruckend sein kann, aber dennoch ein Bereich ständiger Forschung und Entwicklung bleibt. Die Komplexität und Nuancen von von Menschen geschaffenen Kompositionen werden möglicherweise nicht immer reproduziert, und es gibt ein subjektives Element bei der Bewertung der Qualität und des künstlerischen Werts von KI-generierten Werken.
Möglichkeiten für KI-generierte Musik
KI-generierte Musik eröffnet eine Fülle von Möglichkeiten, die kreative Reise zu bereichern, die Komposition zu vereinfachen und individuelle Vorschläge anzubieten. Durch die Untersuchung umfangreicher Musikdatensätze können KI-Algorithmen Inspiration für Musiker wecken, Melodien formen und das musikalische Erbe bewahren. Darüber hinaus erleichtert KI die Beteiligung von Personen ohne musikalischen Hintergrund am Musikschaffen und fördert die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen, wodurch die Grenzen der traditionellen Komposition verschoben und unbekannte musikalische Gebiete erkundet werden.
Bestehende Tools wie Jukedeck und Amper Music rationalisieren die Musikkompositions- und Arrangementprozesse, indem sie Komponisten mit KI-generierter Musik versorgen, die auf ihre Anforderungen zugeschnitten ist, und so Zeit und Mühe bei der Erstellung maßgeschneiderter Soundtracks sparen.
Im Hinblick auf die Bewahrung des musikalischen Erbes können KI-Modelle die Essenz und Merkmale bestimmter Genres erfassen, indem sie historische Kompositionen unter die Lupe nehmen und neue Musik generieren, die diesen Stilen entspricht.
Plattformen wie AIVA und OpenAIMit MuseNet können Benutzer bestimmte Parameter oder Stile eingeben und mit minimalem musikalischen Wissen oder Training originelle Musikstücke erstellen. Dies demokratisiert das Musikschaffen und ermöglicht es Nichtmusikern, am musikalischen Ausdruck teilzuhaben.
Herausforderungen bei KI-generierter Musik
Dennoch gibt es im Bereich der KI-generierten Musik weiterhin Hürden und Schwierigkeiten, die Aufmerksamkeit erfordern. Trotz ihres Potenzials, die Musikproduktion zu beschleunigen, steht KI vor verschiedenen Herausforderungen. In erster Linie geht es um die menschliche Kreativität, da KI häufig Schwierigkeiten hat, den emotionalen Reichtum der von Menschen geschaffenen Musik einzufangen. Die meisten KI-Algorithmen für Musik sind darauf ausgelegt, Kompositionen zu produzieren, die auf Mustern oder Stilen basieren, die durch maschinelles Lernen identifiziert wurden. Infolgedessen entsteht oft Musik, der es an der emotionalen Tiefe und dem Erfindungsreichtum mangelt, die für von Menschen geschaffene Musik charakteristisch sind.
Darüber hinaus stößt die aktuelle KI-Technologie auf Einschränkungen, die sich aus der Abhängigkeit von begrenzten Datensätzen ergeben, was zu einer eingeschränkten musikalischen Vielfalt und Herausforderungen bei der Erfassung des menschlichen Ausdrucks führt. Rechtliche Fragen im Zusammenhang mit Urheberrechten verschärfen die Situation zusätzlich, da die Frage nach Eigentum und Authentizität bei KI-generierter Musik immer komplizierter wird. Während das Urheberrecht darauf abzielt, die ursprünglichen Schöpfer von Musik zu schützen, verschwimmt die Unterscheidung zwischen Original- und generierten Kompositionen durch die Einbeziehung von KI. Der Einsatz maschineller Lernalgorithmen und Datensätze zur Musikgenerierung erschwert die Bestimmung von Eigentum und Originalität, was zu Rechtsstreitigkeiten und Komplexität führt.
Auch ethische und soziale Bedenken tauchen auf. Es besteht die Befürchtung, dass KI-generierte Musik die Bedeutung der menschlichen Kreativität im Prozess des Musizierens schmälern und möglicherweise den künstlerischen Ausdruck und das Talent schwächen könnte. Darüber hinaus wirft die Fähigkeit KI-generierter Musik, von Menschen geschaffene Kompositionen zu emulieren, Fragen nach Authentizität und Originalität auf, insbesondere in der Musikindustrie.
Das Aufkommen der generativen KI-Technologie markiert einen bedeutenden Wandel in der Musikindustrie und bietet beispiellose Möglichkeiten und gewaltige Herausforderungen. Im weiteren Verlauf entstehen immer mehr Projekte und Plattformen im Zusammenhang mit KI-generierter Musik, und es ist sehr spannend zu beobachten, wie sich die Technologie weiterentwickelt.
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Über den Autor
Zhauhazyn ist Texter und studiert Soziologie. Sie ist fasziniert von der komplizierten Dynamik der Wissenschafts- und Technologiestudien und taucht tief in die Materie ein Web3 mit einer glühenden Leidenschaft für Blockchain.
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