Oportunidades y desafíos de la IA en la música en 2024
En Resumen
Vea las oportunidades y desafíos de AI Music y sus aplicaciones actuales y potenciales dentro de la industria musical.
Hace un año, en abril de 2023, Grimes animó a sus fans a utilizar su voz para crear canciones a través de su sitio web. Elf.Tech. La plataforma de inteligencia artificial permite a los usuarios cargar libremente sus voces y sintetizarlas al estilo del artista.
Grimes, en su tweet en el que presentó el software, transmitió su voluntad de aprovechar su voz libremente, destacando su independencia de etiquetas y limitaciones legales. Abrazó con entusiasmo la combinación de creatividad humana y potencial de las máquinas, abogando por el intercambio abierto de arte y alterando los paradigmas convencionales de derechos de autor.
Sin embargo, no todos los músicos han aceptado la integración generalizada de la IA en la industria. El mismo mes en que Grimes anunció su software de inteligencia artificial que permite la colaboración con sus fans, en abril de 2023, Universal Music Group emprendió acciones legales tras el éxito viral de una colaboración de inteligencia artificial entre Drake y The Weeknd llamada "Heart on My Sleeve", citando preocupaciones de propiedad intelectual. .
La música generada por IA ofrece a los artistas la oportunidad de explorar métodos novedosos de creación musical, transformando no solo el proceso de creación de música sino también la forma en que se consume y comparte. Figuras de renombre de la industria musical, como Grimes y Brian Eno, ya han aprovechado su potencial. Sin embargo, como la mayoría de las innovaciones, la música generada no por humanos ha suscitado tanto elogios como críticas.
En este artículo, nuestro objetivo es cubrir de manera integral el tema de la música generada por IA. Veamos las oportunidades y desafíos que presenta la tecnología. Sus aplicaciones actuales y potenciales dentro de la industria musical.
La música generada por IA se produce mediante la utilización de tecnologías de IA, aprovechando algoritmos y modelos de aprendizaje automático (ML). Estos sistemas se basan en datos musicales históricos, que abarcan canciones de varios géneros creados por humanos a lo largo de la historia. Esta rica información permite a los sistemas de inteligencia artificial analizar y discernir patrones inherentes a la música.
Después, AI es capaz de componer piezas musicales que imitan el estilo, la estructura y otros atributos de la música creada por humanos antes de la aparición de la IA. Este proceso implica entrenar modelos de ML en extensos conjuntos de datos de música preexistente, lo que les permite aprender las complejidades de los patrones, estructuras y estilos musicales.
Durante la fase de entrenamiento, estos modelos obtienen información sobre la distribución de patrones musicales, que luego emplean para generar nuevas composiciones. Pueden utilizar técnicas como la interpolación y la extrapolación para crear variaciones de composiciones existentes, basándose en su conocimiento aprendido de los patrones musicales.
Además, se pueden aplicar técnicas de posprocesamiento como armonización, ajuste de ritmo y generación de melodías para mejorar y refinar la música generada. Este enfoque multifacético permite a la IA crear tonos que resuenan con géneros o estilos específicos, enriqueciendo el panorama musical con creaciones innovadoras.
Varios enfoques para la música generada por IA
- Los modelos basados en parámetros generan música basada en predefiOpciones definidas como clave, tempo, ritmo y melodía. Estos parámetros guían el proceso de composición y permiten la manipulación para introducir variaciones.
- Los modelos basados en texto, por otro lado, generan música utilizando representaciones textuales o simbólicas. Analizan patrones y estructuras dentro del texto para crear melodías, armonías y ritmos. Las metodologías comunes incluyen redes neuronales recurrentes (RNN) o modelos de transformadores.
- Los modelos visuales utilizan representaciones visuales como partituras o rollos de piano para generar música. Al analizar patrones visuales y correlaciones entre notas, estos modelos crean nuevas composiciones.
Es importante señalar que, si bien la música generada por IA puede ser impresionante, sigue siendo un área de investigación y desarrollo continuos. Es posible que la complejidad y los matices de las composiciones creadas por humanos no siempre se puedan replicar, y existe un elemento subjetivo al evaluar la calidad y el valor artístico de las obras generadas por IA.
Oportunidades para la música generada por IA
La música generada por IA abre una gran cantidad de oportunidades para mejorar el viaje creativo, simplificar la composición y ofrecer sugerencias personalizadas. Al profundizar en extensos conjuntos de datos musicales, los algoritmos de IA pueden generar inspiración para los músicos, dar forma a melodías y defender la herencia musical. Además, la IA facilita la participación de personas sin formación musical en la creación musical y fomenta asociaciones de colaboración entre humanos y máquinas, ampliando los límites de la composición tradicional y explorando territorios musicales inexplorados.
Las herramientas existentes como Jukedeck y Amper Music agilizan los procesos de composición y arreglos musicales proporcionando a los compositores música generada por IA adaptada a sus necesidades, ahorrando así tiempo y esfuerzo en la creación de bandas sonoras personalizadas.
En cuanto a la preservación del legado musical, los modelos de IA pueden capturar la esencia y los rasgos de géneros específicos examinando composiciones históricas y generando nueva música que se adhiera a esos estilos.
Plataformas como AIVA y OpenAIMuseNet de permite a los usuarios ingresar parámetros o estilos específicos y generar piezas musicales originales con un mínimo conocimiento o capacitación musical. Esto democratiza la creación musical, permitiendo a los no músicos participar en la expresión musical.
Desafíos en la música generada por IA
Sin embargo, persisten obstáculos y dificultades dentro del ámbito de la música generada por IA que requieren atención. A pesar de su potencial para acelerar la creación musical, la IA enfrenta varios desafíos. Principalmente, existe la preocupación con respecto a la creatividad humana, ya que la IA frecuentemente lucha por encapsular la riqueza emocional que se encuentra en la música creada por humanos. La mayoría de los algoritmos de IA para música están diseñados para producir composiciones basadas en patrones o estilos identificados mediante el aprendizaje automático. En consecuencia, esto a menudo resulta en música que carece de la profundidad emocional y la inventiva características de la música creada por humanos.
Además, la tecnología de inteligencia artificial actual enfrenta limitaciones derivadas de su dependencia de conjuntos de datos limitados, lo que resulta en una diversidad musical restringida y desafíos para capturar la expresión humana. Las cuestiones legales relacionadas con los derechos de autor agravan aún más la situación, a medida que discernir la propiedad y la autenticidad se vuelve complicado con la música generada por IA. Si bien la ley de derechos de autor tiene como objetivo salvaguardar a los creadores originales de música, la distinción entre composiciones originales y generadas se vuelve borrosa con la participación de la IA. La utilización de algoritmos y conjuntos de datos de aprendizaje automático para la generación de música complica la determinación de la propiedad y la originalidad, lo que genera complejidades y disputas legales.
También surgen preocupaciones éticas y sociales. Existe el temor de que la música generada por IA pueda disminuir la importancia de la creatividad humana en el proceso de creación musical, disminuyendo potencialmente la expresión artística y el talento. Además, la capacidad de la música generada por IA para emular composiciones creadas por humanos plantea dudas sobre la autenticidad y la originalidad, particularmente dentro de la industria musical.
La llegada de la tecnología de IA generativa marca una transformación significativa en la industria de la música, ofreciendo oportunidades sin precedentes y desafíos formidables. A medida que avanzamos, surge un número creciente de proyectos y plataformas relacionados con la música generada por IA, y es muy emocionante ver en qué evoluciona la tecnología.
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Sobre el Autor
Zhauhazyn es redactor publicitario y se especializa en sociología. Fascinada por la intrincada dinámica de los estudios de ciencia y tecnología, profundiza en el ámbito de la Web3 con una ferviente pasión por blockchain.
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