Opportunités et défis de l’IA dans la musique en 2024
En bref
Découvrez les opportunités et les défis d'AI Music, ainsi que ses applications actuelles et potentielles au sein de l'industrie musicale.
Il y a un an, en avril 2023, Grimes a encouragé ses fans à utiliser sa voix pour créer des chansons via son site Web, Elfe.Tech. La plateforme AI permet aux utilisateurs de télécharger librement leurs voix et de les synthétiser dans le style de l'artiste.
Grimes, dans son tweet dévoilant le logiciel, a exprimé sa volonté d'exploiter librement sa voix, soulignant son indépendance vis-à-vis des étiquettes et des limitations légales. Elle a adopté avec enthousiasme le mélange de la créativité humaine et du potentiel des machines, plaidant pour le partage ouvert de l’art et bouleversant les paradigmes conventionnels du droit d’auteur.
Cependant, tous les musiciens n’ont pas adopté l’intégration généralisée de l’IA dans l’industrie. Le même mois où Grimes annonçait son logiciel d'IA permettant la collaboration avec ses fans, en avril 2023, Universal Music Group a intenté une action en justice suite au succès viral d'une collaboration d'IA entre Drake et The Weeknd appelée « Heart on My Sleeve », citant des problèmes de propriété intellectuelle. .
La musique générée par l’IA offre aux artistes la possibilité d’explorer de nouvelles méthodes de création musicale, transformant non seulement le processus de création musicale, mais également la manière dont elle est consommée et partagée. Des personnalités renommées de l’industrie musicale, telles que Grimes et Brian Eno, ont déjà compris son potentiel. Cependant, comme la plupart des innovations, la musique non générée par l’homme a suscité à la fois des éloges et des critiques.
Dans cet article, nous visons à couvrir de manière exhaustive le thème de la musique générée par l’IA. Voyons les opportunités et les défis présentés par la technologie. Ses applications actuelles et potentielles au sein de l’industrie musicale.
La musique générée par l'IA est produite grâce à l'utilisation de technologies d'IA, en tirant parti d'algorithmes et de modèles d'apprentissage automatique (ML). Ces systèmes sont formés sur des données musicales historiques, englobant des chansons de divers genres créés par les humains à travers l’histoire. Cette riche contribution permet aux systèmes d’IA d’analyser et de discerner les modèles inhérents à la musique.
Par la suite, AI est capable de composer des pièces musicales qui imitent le style, la structure et d’autres attributs de la musique créée par l’homme avant l’émergence de l’IA. Ce processus implique la formation de modèles ML sur de vastes ensembles de données de musique préexistante, leur permettant d'apprendre les subtilités des modèles, des structures et des styles musicaux.
Au cours de la phase de formation, ces modèles acquièrent des connaissances sur la distribution des modèles musicaux, qu'ils utilisent ensuite pour générer de nouvelles compositions. Ils peuvent utiliser des techniques telles que l'interpolation et l'extrapolation pour créer des variations de compositions existantes, en s'appuyant sur leurs connaissances acquises des modèles musicaux.
De plus, des techniques de post-traitement telles que l'harmonisation, l'ajustement du rythme et la génération de mélodie peuvent être appliquées pour améliorer et affiner la musique générée. Cette approche à multiples facettes permet à l’IA de créer des sons qui résonnent avec des genres ou des styles spécifiques, enrichissant ainsi le paysage musical de créations innovantes.
Plusieurs approches de la musique générée par l'IA
- Les modèles basés sur des paramètres génèrent de la musique basée sur des prédefioptions requises telles que la tonalité, le tempo, le rythme et la mélodie. Ces paramètres guident le processus de composition et permettent des manipulations pour introduire des variations.
- Les modèles basés sur du texte, quant à eux, génèrent de la musique à l'aide de représentations textuelles ou symboliques. Ils analysent les modèles et les structures du texte pour créer des mélodies, des harmonies et des rythmes. Les méthodologies courantes incluent les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou les modèles de transformateur.
- Les modèles visuels utilisent des représentations visuelles telles que des partitions ou des rouleaux de piano pour générer de la musique. En analysant les modèles visuels et les corrélations entre les notes, ces modèles créent de nouvelles compositions.
Il est important de noter que même si la musique générée par l’IA peut être impressionnante, elle reste un domaine de recherche et de développement en cours. La complexité et les nuances des compositions créées par l'homme ne sont pas toujours reproductibles, et l'évaluation de la qualité et de la valeur artistique des œuvres générées par l'IA comporte un élément subjectif.
Opportunités pour la musique générée par l'IA
La musique générée par l'IA ouvre une multitude d'opportunités pour améliorer le parcours créatif, simplifier la composition et proposer des suggestions personnalisées. En fouillant dans de vastes ensembles de données musicales, les algorithmes d’IA peuvent inspirer les musiciens, façonner les mélodies et préserver le patrimoine musical. De plus, l’IA facilite l’implication d’individus sans formation musicale dans la création musicale et favorise les partenariats collaboratifs entre humains et machines, repoussant les limites de la composition traditionnelle et explorant des territoires musicaux inexplorés.
Les outils existants tels que Jukedeck et Amper Music rationalisent les processus de composition et d'arrangement musical en fournissant aux compositeurs une musique générée par l'IA adaptée à leurs besoins, économisant ainsi du temps et des efforts dans la création de bandes sonores sur mesure.
Concernant la préservation de l’héritage musical, les modèles d’IA peuvent capturer l’essence et les caractéristiques de genres spécifiques en examinant les compositions historiques et en générant une nouvelle musique adhérant à ces styles.
Des plateformes telles que AIVA et OpenAIMuseNet de permet aux utilisateurs de saisir des paramètres ou des styles spécifiques et de générer des morceaux de musique originaux avec un minimum de connaissances ou de formation musicales. Cela démocratise la création musicale, permettant aux non-musiciens de participer à l'expression musicale.
Les défis de la musique générée par l'IA
Néanmoins, des obstacles et des difficultés persistent dans le domaine de la musique générée par l’IA et nécessitent une attention particulière. Malgré son potentiel pour accélérer la création musicale, l’IA se heurte à de nombreux défis. Il y a avant tout l’inquiétude concernant la créativité humaine, car l’IA a souvent du mal à résumer la richesse émotionnelle trouvée dans la musique créée par les humains. La majorité des algorithmes d’IA pour la musique sont conçus pour produire des compositions fondées sur des modèles ou des styles identifiés grâce à l’apprentissage automatique. Par conséquent, il en résulte souvent une musique dépourvue de la profondeur émotionnelle et de l’inventivité caractéristiques de la musique créée par l’homme.
De plus, la technologie actuelle de l’IA se heurte à des contraintes liées à sa dépendance à des ensembles de données limités, ce qui entraîne une diversité musicale restreinte et des défis dans la capture de l’expression humaine. Les problèmes juridiques entourant les droits d’auteur aggravent encore la situation, à mesure que la détermination de la propriété et de l’authenticité devient compliquée avec la musique générée par l’IA. Alors que la loi sur le droit d’auteur vise à protéger les créateurs originaux de musique, la distinction entre les compositions originales et générées s’estompe avec l’implication de l’IA. L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'ensembles de données pour la génération de musique complique la détermination de la propriété et de l'originalité, entraînant des litiges et des complexités juridiques.
Des préoccupations éthiques et sociales font également surface. On craint que la musique générée par l’IA ne diminue l’importance de la créativité humaine dans le processus de création musicale, réduisant ainsi potentiellement l’expression artistique et le talent. De plus, la capacité de la musique générée par l’IA à imiter des compositions créées par l’homme soulève des questions sur l’authenticité et l’originalité, en particulier au sein de l’industrie musicale.
L’avènement de la technologie de l’IA générative marque une transformation significative dans l’industrie musicale, offrant des opportunités sans précédent et des défis formidables. À mesure que nous avançons, un nombre croissant de projets et de plates-formes concernant la musique générée par l'IA émergent, et il est assez passionnant de voir vers quoi évolue la technologie.
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A propos de l'auteur
Zhauhazyn est rédacteur et spécialisé en sociologie. Fascinée par la dynamique complexe des études scientifiques et technologiques, elle approfondit le domaine de Web3 avec une fervente passion pour la blockchain.
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