2024 年の音楽における AI の機会と課題
簡単に言えば
AI Music の機会と課題、音楽業界における AI の現在および潜在的なアプリケーションを確認してください。
2023 年前の XNUMX 年 XNUMX 月、グライムスはウェブサイトを通じてファンに対し、曲を作る際に自分の声を活用するよう奨励しました。 エルフテック。 AIプラットフォームにより、ユーザーは自由にボーカルをアップロードし、アーティストのスタイルで合成することができます。
グライムスは、ソフトウェアを公開したツイートの中で、レーベルや法的制限からの独立性を強調し、自分の声を自由に活用する意欲を伝えた。彼女は人間の創造性と機械の可能性の融合を熱心に受け入れ、アートのオープンな共有を提唱し、従来の著作権パラダイムを破壊しました。
ただし、すべてのミュージシャンが AI の業界への主流の統合を受け入れているわけではありません。グライムスがファンとのコラボレーションを可能にする AI ソフトウェアを発表したのと同じ月、2023 年 XNUMX 月、ユニバーサル ミュージック グループは、ドレイクとザ・ウィークエンドの AI コラボレーション「ハート・オン・マイ・スリーブ」が大ヒットしたことを受けて、知的財産上の懸念を理由に法的措置を講じた。 。
AI によって生成された音楽は、アーティストに音楽作成の新しい方法を探求する機会を提供し、音楽を作成するプロセスだけでなく、音楽が消費および共有される方法も変革します。グライムスやブライアン・イーノなどの音楽業界の著名人は、すでにその可能性を受け入れています。しかし、ほとんどのイノベーションと同様、人間が生み出したもの以外の音楽も称賛と批評の両方を引き起こしてきました。
この記事では、AI が生成する音楽のテーマを包括的にカバーすることを目的としています。このテクノロジーによってもたらされる機会と課題を確認してみましょう。音楽業界における現在および潜在的なアプリケーション。
AI 生成の音楽は、アルゴリズムと機械学習 (ML) モデルを活用した AI テクノロジーの利用を通じて作成されます。これらのシステムは、歴史を通じて人間によって作成されたさまざまなジャンルの曲を含む歴史的な音楽データに基づいてトレーニングされています。この豊富な入力により、AI システムは音楽に固有のパターンを分析して識別できるようになります。
その後、 AI AI の出現以前に人間が作成した音楽のスタイル、構造、その他の属性を模倣した音楽作品を作曲することができます。このプロセスには、既存の音楽の広範なデータセットで ML モデルをトレーニングすることが含まれており、音楽のパターン、構造、スタイルの複雑さを学習できるようになります。
トレーニング段階で、これらのモデルは音楽パターンの分布に関する洞察を取得し、後で新しい楽曲を生成するためにそれを利用します。彼らは、補間や外挿などのテクニックを利用して、学習した音楽パターンの知識を活用して、既存の楽曲のバリエーションを作成する場合があります。
さらに、ハーモナイゼーション、リズム調整、メロディ生成などの後処理技術を適用して、生成された音楽を強化および洗練することができます。この多面的なアプローチにより、AI は特定のジャンルやスタイルに共鳴するトーンを作成し、革新的な作品で音楽の世界を豊かにすることができます。
AI が生成した音楽へのいくつかのアプローチ
- パラメータベースのモデルはプリに基づいて音楽を生成しますdefiキー、テンポ、リズム、メロディーなどのオプションがあります。これらのパラメータは、作曲プロセスをガイドし、バリエーションを導入するための操作を可能にします。
- 一方、テキストベースのモデルは、テキストまたは記号表現を使用して音楽を生成します。彼らはテキスト内のパターンと構造を分析して、メロディー、ハーモニー、リズムを作成します。一般的な方法論にはリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) またはトランスフォーマー モデルが含まれます。
- ビジュアルベースのモデルは、楽譜やピアノロールなどのビジュアル表現を利用して音楽を生成します。これらのモデルは、視覚的なパターンと音符間の相関関係を分析することで、新しい構成を作成します。
AI によって生成された音楽は印象的なものになる可能性がありますが、依然として研究開発が行われている分野であることに注意することが重要です。人間が作成した作品の複雑さとニュアンスは必ずしも再現できるとは限りません。また、AI によって生成された作品の品質と芸術的価値の評価には主観的な要素が伴います。
AI が生成した音楽の機会
AI によって生成された音楽は、創造的な旅を強化し、作曲を簡素化し、カスタマイズされた提案を提供する多くの機会を開きます。 AI アルゴリズムは、広範な音楽データセットを詳しく調査することで、ミュージシャンのインスピレーションを呼び起こし、メロディーを形成し、音楽の伝統を守ることができます。さらに、AI は、音楽的背景のない個人の音楽制作への参加を容易にし、人間と機械の間の協力的なパートナーシップを促進し、伝統的な作曲の限界を押し広げ、未知の音楽領域を探求します。
Jukedeck や Amper Music などの既存のツールは、要件に合わせて AI が生成した音楽を作曲家に提供することで、作曲と編曲のプロセスを合理化し、オーダーメイドのサウンドトラックを作成する時間と労力を節約します。
音楽遺産の保存に関しては、AI モデルは歴史的な作品を精査し、それらのスタイルに準拠した新しい音楽を生成することで、特定のジャンルの本質と特徴を捉えることができます。
AIVA や OpenAIの MuseNet を使用すると、ユーザーは最小限の音楽知識やトレーニングで特定のパラメータやスタイルを入力し、オリジナルの音楽作品を生成できます。これにより音楽制作が民主化され、音楽家以外の人も音楽表現に参加できるようになります。
AI 生成音楽の課題
それにもかかわらず、AI 生成音楽の領域には注意を必要とするハードルや困難が依然として存在します。 AI は音楽作成を迅速化する可能性を秘めていますが、さまざまな課題に直面しています。主に、人間の創造性に関する懸念があります。AI は、人間が作成した音楽に見られる感情的な豊かさをカプセル化するのにしばしば苦労するためです。音楽用の AI アルゴリズムの大部分は、機械学習によって特定されたパターンやスタイルに基づいて楽曲を作成するように作られています。その結果、多くの場合、人間が作成した音楽の特徴である感情的な深さと独創性が欠如した音楽が生成されます。
さらに、現在の AI テクノロジーは、限られたデータセットへの依存から生じる制約に直面しており、その結果、音楽の多様性が制限され、人間の表現を捉えることが困難になります。 AI が生成した音楽では所有権と真正性の識別が複雑になるため、著作権をめぐる法的問題が状況をさらに複雑にしています。著作権法は音楽のオリジナルの作成者を保護することを目的としていますが、AI の関与によりオリジナルの楽曲と生成された楽曲の区別があいまいになります。音楽生成に機械学習アルゴリズムとデータセットを利用すると、所有権と独自性の判断が複雑になり、法的な紛争や複雑さが生じます。
倫理的および社会的懸念も表面化します。 AI が生成した音楽は、音楽制作プロセスにおける人間の創造性の重要性を低下させ、芸術的表現や才能を減少させる可能性があるのではないかという懸念があります。さらに、AI が生成した音楽が人間の作成した楽曲をエミュレートする能力があるため、特に音楽業界内で真正性と独創性についての疑問が生じています。
生成 AI テクノロジーの出現は、音楽業界に大きな変革をもたらし、前例のない機会と手ごわい課題をもたらしています。私たちが前進するにつれて、AI によって生成された音楽に関するプロジェクトやプラットフォームがますます多く登場しており、テクノロジーがどのような進化を遂げるかを見るのは非常にエキサイティングです。
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著者について
ザウハジンはコピーライターであり、社会学を専攻しています。科学技術研究の複雑な力関係に魅了された彼女は、次の分野を深く掘り下げています。 Web3 ブロックチェーンに対する熱烈な情熱を持っています。
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