Tekoälyn mahdollisuudet ja haasteet musiikissa vuonna 2024
Lyhyesti
Tutustu tekoälymusiikin mahdollisuuksiin ja haasteisiin sekä sen nykyisiin ja mahdollisiin sovelluksiin musiikkiteollisuudessa.
Vuosi sitten, huhtikuussa 2023, Grimes rohkaisi fanejaan käyttämään hänen ääntään kappaleiden tekemiseen verkkosivuillaan, Elf.Tech. AI-alustan avulla käyttäjät voivat vapaasti ladata laulunsa ja syntetisoida niitä artistin tyyliin.
Ohjelmistoa esittelevässä twiitissä Grimes ilmaisi halukkuutensa valjastaa ääntään vapaasti ja korosti hänen riippumattomuuttaan etiketeistä ja laillisista rajoituksista. Hän otti innokkaasti vastaan ihmisen luovuuden ja konepotentiaalin yhdistelmän, puolusti taiteen avointa jakamista ja perinteisten tekijänoikeusparadigmojen hajottamista.
Kaikki muusikot eivät kuitenkaan ole omaksuneet tekoälyn valtavirran integraatiota alaan. Samassa kuussa, kun Grimes ilmoitti tekoälyohjelmistostaan, joka mahdollistaa yhteistyön fanien kanssa, Universal Music Group ryhtyi huhtikuussa 2023 oikeustoimiin Draken ja The Weekndin välisen "Heart on My Sleeve" -nimisen tekoälyyhteistyön virusmenestyksen johdosta immateriaalioikeuksiin liittyviin huolenaiheisiin vedoten. .
Tekoälyn luoma musiikki tarjoaa taiteilijoille mahdollisuuden tutustua uusiin musiikin luomismenetelmiin, jotka muuttavat paitsi musiikin luomisprosessia myös sen kulutuksen ja jakamisen. Tunnetut musiikkialan hahmot, kuten Grimes ja Brian Eno, ovat jo tarttuneet sen potentiaaliin. Kuitenkin, kuten useimmat innovaatiot, ei-ihmisen luoma musiikki on herättänyt sekä kiitosta että kritiikkiä.
Tässä artikkelissa pyrimme kattamaan kattavasti tekoälyn luoman musiikin teeman. Katsotaanpa teknologian tarjoamia mahdollisuuksia ja haasteita. Sen nykyiset ja mahdolliset sovellukset musiikkiteollisuudessa.
Tekoälyn luomaa musiikkia tuotetaan tekoälyteknologioita, hyödyntäviä algoritmeja ja koneoppimismalleja (ML) hyödyntämällä. Nämä järjestelmät on koulutettu historialliseen musiikkitietoon, joka sisältää kappaleita eri genreistä, jotka ihmiset ovat luoneet historian aikana. Tämän rikkaan tulon avulla tekoälyjärjestelmät voivat analysoida ja erottaa musiikille ominaisia malleja.
Myöhemmin, AI pystyy säveltämään musiikkikappaleita, jotka jäljittelevät ihmisten luoman musiikin tyyliä, rakennetta ja muita ominaisuuksia ennen tekoälyn syntyä. Tämä prosessi sisältää ML-mallien koulutuksen laajalle olemassa olevan musiikin tietojoukoille, jotta he voivat oppia musiikillisten kuvioiden, rakenteiden ja tyylien monimutkaisuuksia.
Harjoitteluvaiheessa nämä mallit saavat näkemyksiä musiikillisten kuvioiden jakautumisesta, joita ne käyttävät myöhemmin uusien sävellysten luomiseen. He voivat käyttää interpoloinnin ja ekstrapoloinnin kaltaisia tekniikoita luodakseen muunnelmia olemassa olevista sävellyksistä hyödyntäen oppimaansa tietoa musiikin kuvioista.
Lisäksi jälkikäsittelytekniikoita, kuten harmonisointia, rytmin säätöä ja melodian generointia, voidaan soveltaa luodun musiikin parantamiseen ja jalostukseen. Tämän monitahoisen lähestymistavan avulla tekoäly voi luoda säveliä, jotka resonoivat tiettyjen genrejen tai tyylien kanssa, ja rikastuttaa musiikkimaisemaa innovatiivisilla luomuksilla.
Useita lähestymistapoja tekoälyn luomaan musiikkiin
- Parametripohjaiset mallit luovat musiikkia predefined vaihtoehtoja, kuten kosketin, tempo, rytmi ja melodia. Nämä parametrit ohjaavat koostumusprosessia ja mahdollistavat manipuloinnin muunnelmien tuomiseksi.
- Tekstipohjaiset mallit puolestaan luovat musiikkia teksti- tai symboliesitysten avulla. He analysoivat tekstin kuvioita ja rakenteita luodakseen melodioita, harmonioita ja rytmejä. Yleisiä menetelmiä ovat toistuvat neuroverkot (RNN) tai muuntajamallit.
- Visuaaliset mallit käyttävät visuaalisia esityksiä, kuten nuotteja tai pianorullia musiikin luomiseen. Analysoimalla visuaalisia kuvioita ja nuottien välisiä korrelaatioita nämä mallit luovat uusia sävellyksiä.
On tärkeää huomata, että vaikka tekoälyn luoma musiikki voi olla vaikuttavaa, se on edelleen jatkuvan tutkimuksen ja kehityksen ala. Ihmisten luomien sävellysten monimutkaisuus ja vivahteet eivät välttämättä aina toistu, ja tekoälyn luomien teosten laadun ja taiteellisen arvon arvioinnissa on subjektiivinen tekijä.
Mahdollisuudet tekoälyn luomaan musiikkiin
Tekoälyn luoma musiikki avaa lukuisia mahdollisuuksia parantaa luovaa matkaa, yksinkertaistaa sävellystä ja tarjota räätälöityjä ehdotuksia. Tekoälyalgoritmit voivat sytyttää inspiraatiota muusikoille, muotoilla melodioita ja ylläpitää musiikkiperintöä, kun se tutkii laajoja musiikillisia tietojoukkoja. Lisäksi tekoäly helpottaa musiikkitaustattomien henkilöiden osallistumista musiikin luomiseen ja edistää ihmisten ja koneiden välisiä yhteistyökumppanuuksia, työntämällä perinteisen sävellyksen rajoja ja tutkimalla tuntemattomia musiikkialueita.
Nykyiset työkalut, kuten Jukedeck ja Amper Music, virtaviivaistavat musiikin sävellys- ja sovitusprosesseja tarjoamalla säveltäjille tekoälyn luomaa musiikkia heidän tarpeidensa mukaan, mikä säästää aikaa ja vaivaa räätälöityjen ääniraitojen luomisessa.
Mitä tulee musiikillisen perinnön säilyttämiseen, tekoälymallit voivat vangita tiettyjen genrejen olemuksen ja piirteet tarkastelemalla historiallisia sävellyksiä ja luomalla uutta musiikkia, joka noudattaa näitä tyylejä.
Alustat, kuten AIVA ja OpenAIMuseNet antaa käyttäjille mahdollisuuden syöttää tiettyjä parametreja tai tyylejä ja luoda alkuperäisiä musiikkikappaleita vähäisellä musiikillisella tietämyksellä tai koulutuksella. Tämä demokratisoi musiikin luomisen, jolloin muut kuin muusikot voivat osallistua musiikilliseen ilmaisuun.
Tekoälyn luoman musiikin haasteita
Siitä huolimatta tekoälyn luoman musiikin alueella on esteitä ja vaikeuksia, jotka vaativat huomiota. Huolimatta mahdollisuuksistaan nopeuttaa musiikin luomista, tekoäly kohtaa useita haasteita. Ensisijaisesti huolenaihe liittyy ihmisen luovuuteen, koska tekoäly kamppailee usein kapseloidakseen ihmisten luoman musiikin tunnerikkautta. Suurin osa musiikin tekoälyalgoritmeista on suunniteltu tuottamaan sävellyksiä, jotka perustuvat koneoppimisen avulla tunnistettuihin malleihin tai tyyleihin. Tästä johtuen usein syntyy musiikkia, josta puuttuu ihmisen luomalle musiikille ominaista tunnesyvyyttä ja kekseliäisyyttä.
Lisäksi nykyinen tekoälyteknologia kohtaa rajoituksia, jotka johtuvat sen riippuvuudesta rajoitetuista tietokokonaisuuksista, mikä johtaa rajoitettuun musiikilliseen monimuotoisuuteen ja haasteisiin ihmisen ilmaisun vangitsemisessa. Tekijänoikeuksiin liittyvät oikeudelliset ongelmat pahentavat tilannetta entisestään, kun omistusoikeuden ja aitouden ymmärtäminen muuttuu monimutkaisiksi tekoälyn tuottaman musiikin kanssa. Tekijänoikeuslain tavoitteena on suojella musiikin alkuperäisiä tekijöitä, mutta alkuperäisten ja luotujen sävellysten välinen ero hämärtyy tekoälyn mukana. Koneoppimisalgoritmien ja tietojoukkojen käyttö musiikin tuottamiseen vaikeuttaa omistajuuden ja alkuperäisyyden määrittämistä, mikä johtaa oikeudellisiin kiistoihin ja monimutkaisuuteen.
Myös eettiset ja sosiaaliset huolenaiheet tulevat esille. Pelätään, että tekoälyn tuottama musiikki saattaa heikentää ihmisen luovuuden merkitystä musiikintekoprosessissa, mikä saattaa heikentää taiteellista ilmaisua ja lahjakkuutta. Lisäksi tekoälyn luoman musiikin kyky jäljitellä ihmisen luomia sävellyksiä herättää kysymyksiä aitoudesta ja omaperäisyydestä erityisesti musiikkiteollisuudessa.
Generatiivisen tekoälyteknologian tulo merkitsee merkittävää muutosta musiikkiteollisuudessa, joka tarjoaa ennennäkemättömiä mahdollisuuksia ja valtavia haasteita. Eteenpäin edetessämme syntyy yhä enemmän tekoälyn tuottamaa musiikkia koskevia projekteja ja alustoja, ja on jännittävää seurata, mihin teknologia kehittyy.
Vastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
Author
Zhauhazyn on copywriter ja sosiologian pääaine. Hän kiehtoo tieteen ja teknologian tutkimuksen monimutkaista dynamiikkaa, ja hän sukeltaa syvälle Web3 intohimolla lohkoketjua kohtaan.
lisää artikkeleita
Zhauhazyn on copywriter ja sosiologian pääaine. Hän kiehtoo tieteen ja teknologian tutkimuksen monimutkaista dynamiikkaa, ja hän sukeltaa syvälle Web3 intohimolla lohkoketjua kohtaan.
