2024년 음악 분야 AI의 기회와 과제
요컨대
AI Music의 기회와 과제, 그리고 음악 산업 내 현재 및 잠재적 애플리케이션을 확인하세요.
2023년 전인 XNUMX년 XNUMX월, Grimes는 자신의 웹사이트를 통해 팬들에게 자신의 목소리를 활용하여 노래를 만들도록 독려했습니다. 엘프테크. AI 플랫폼을 통해 사용자는 자신의 보컬을 자유롭게 업로드하고 아티스트 스타일로 합성할 수 있습니다.
Grimes는 소프트웨어를 공개하는 자신의 트윗에서 자신의 목소리를 자유롭게 활용하려는 의지를 전달하면서 레이블 및 법적 제한으로부터의 독립성을 강조했습니다. 그녀는 인간의 창의성과 기계의 잠재력의 결합을 열정적으로 포용하여 예술의 공개 공유를 옹호하고 기존 저작권 패러다임을 파괴했습니다.
그러나 모든 음악가가 AI의 주류 산업 통합을 수용한 것은 아닙니다. Grimes가 팬과의 협업을 가능하게 하는 AI 소프트웨어를 발표한 같은 달, 2023년 XNUMX월 Universal Music Group은 지적 재산권 문제를 이유로 Drake와 The Weeknd 간의 AI 협업 "Heart on My Sleeve"가 입소문을 타고 성공하자 법적 조치를 취했습니다. .
AI로 생성된 음악은 아티스트에게 새로운 음악 창작 방법을 탐구할 수 있는 기회를 제공하여 음악 제작 과정뿐만 아니라 음악이 소비되고 공유되는 방식도 변화시킵니다. Grimes 및 Brian Eno와 같은 음악 산업의 유명한 인물들은 이미 그 잠재력을 수용했습니다. 그러나 대부분의 혁신과 마찬가지로 인간이 생성하지 않은 음악도 호평과 비평을 동시에 이끌어냈습니다.
이 글에서는 AI가 생성한 음악을 주제로 포괄적으로 다루는 것을 목표로 합니다. 기술이 제시하는 기회와 과제를 살펴보겠습니다. 음악 산업 내 현재 및 잠재적 응용 분야.
AI가 생성한 음악은 AI 기술, 알고리즘 및 머신러닝(ML) 모델을 활용하여 제작됩니다. 이러한 시스템은 역사 전반에 걸쳐 인간이 만든 다양한 장르의 노래를 포함하는 역사적인 음악 데이터를 학습합니다. 이러한 풍부한 입력을 통해 AI 시스템은 음악에 내재된 패턴을 분석하고 식별할 수 있습니다.
그후, AI AI 출현 이전에 인간이 만든 음악의 스타일, 구조 및 기타 속성을 모방한 음악 작품을 작곡할 수 있습니다. 이 프로세스에는 기존 음악의 광범위한 데이터 세트에서 ML 모델을 훈련하여 음악 패턴, 구조 및 스타일의 복잡성을 학습할 수 있는 작업이 포함됩니다.
훈련 단계에서 이러한 모델은 음악 패턴의 분포에 대한 통찰력을 얻고 나중에 새로운 작곡을 생성하는 데 사용합니다. 그들은 음악 패턴에 대해 배운 지식을 바탕으로 기존 작곡의 변형을 만들기 위해 보간 및 외삽과 같은 기술을 활용할 수 있습니다.
또한 하모니제이션, 리듬 조정, 멜로디 생성과 같은 후처리 기술을 적용하여 생성된 음악을 향상시키고 다듬을 수 있습니다. 이러한 다각적인 접근 방식을 통해 AI는 특정 장르나 스타일에 어울리는 톤을 만들어 혁신적인 창작으로 음악 환경을 풍부하게 만들 수 있습니다.
AI 생성 음악에 대한 여러 가지 접근 방식
- 매개변수 기반 모델은 사전 기반으로 음악을 생성합니다.defi키, 템포, 리듬, 멜로디 등의 옵션이 제공됩니다. 이러한 매개변수는 구성 프로세스를 안내하고 변형을 도입하기 위한 조작을 허용합니다.
- 반면에 텍스트 기반 모델은 텍스트 또는 상징적 표현을 사용하여 음악을 생성합니다. 텍스트 내의 패턴과 구조를 분석하여 멜로디, 하모니 및 리듬을 만듭니다. 일반적인 방법론에는 순환 신경망(RNN) 또는 변환기 모델이 포함됩니다.
- 시각적 기반 모델은 악보나 피아노 롤과 같은 시각적 표현을 활용하여 음악을 생성합니다. 이 모델은 음표 간의 시각적 패턴과 상관관계를 분석하여 새로운 구성을 만들어냅니다.
AI가 생성한 음악은 인상적일 수 있지만 여전히 지속적인 연구 및 개발 분야라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 인간이 만든 작품의 복잡성과 뉘앙스는 항상 복제되지 않을 수 있으며, AI로 만든 작품의 품질과 예술적 가치를 평가하는 데는 주관적인 요소가 있습니다.
AI가 만든 음악의 기회
AI가 생성한 음악은 창의적인 여정을 향상시키고 구성을 단순화하며 맞춤형 제안을 제공할 수 있는 수많은 기회를 열어줍니다. 광범위한 음악 데이터 세트를 조사함으로써 AI 알고리즘은 음악가에게 영감을 주고 멜로디를 형성하며 음악적 유산을 유지할 수 있습니다. 또한 AI는 음악 창작에 음악적 배경이 없는 개인의 참여를 촉진하고 인간과 기계 간의 협업 파트너십을 촉진하여 전통적인 작곡의 경계를 넓히고 미지의 음악 영역을 탐험합니다.
Jukedeck 및 Amper Music과 같은 기존 도구는 작곡가의 요구 사항에 맞는 AI 생성 음악을 제공하여 음악 작곡 및 편곡 프로세스를 간소화하여 맞춤형 사운드트랙을 제작하는 데 드는 시간과 노력을 절약합니다.
음악 유산 보존과 관련하여 AI 모델은 역사적 작곡을 면밀히 조사하고 해당 스타일을 준수하는 새로운 음악을 생성함으로써 특정 장르의 본질과 특성을 포착할 수 있습니다.
AIVA 등의 플랫폼 OpenAI의 MuseNet은 사용자가 최소한의 음악적 지식이나 교육만으로 특정 매개변수나 스타일을 입력하고 독창적인 음악 작품을 생성할 수 있도록 해줍니다. 이는 음악 창작을 민주화하여 음악가가 아닌 사람도 음악적 표현에 참여할 수 있도록 합니다.
AI 생성 음악의 과제
그럼에도 불구하고 AI가 생성한 음악의 영역에는 관심이 필요한 장애물과 어려움이 지속됩니다. 음악 창작을 가속화할 수 있는 잠재력에도 불구하고 AI는 다양한 과제에 직면해 있습니다. 주로 인간의 창의성에 대한 우려가 있습니다. AI는 인간이 만든 음악에서 발견되는 감정적 풍부함을 캡슐화하는 데 자주 어려움을 겪기 때문입니다. 음악용 AI 알고리즘의 대부분은 기계 학습을 통해 식별된 패턴이나 스타일을 기반으로 작곡을 생성하도록 제작되었습니다. 결과적으로, 이로 인해 인간이 만든 음악의 특징인 감정적 심오함과 창의성이 부족한 음악이 탄생하는 경우가 많습니다.
더욱이 현재 AI 기술은 제한된 데이터세트에 대한 의존으로 인한 제약에 직면해 있으며, 그 결과 음악적 다양성이 제한되고 인간 표현을 포착하는 데 어려움이 있습니다. 저작권을 둘러싼 법적 문제는 AI가 생성한 음악으로 인해 소유권과 진위 여부가 복잡해지면서 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. 저작권법은 음악의 원래 창작자를 보호하는 것을 목표로 하지만, AI가 개입하면 원본과 생성된 작곡 간의 구분이 모호해집니다. 음악 생성을 위한 기계 학습 알고리즘과 데이터 세트의 활용은 소유권과 독창성의 결정을 복잡하게 만들어 법적 분쟁과 복잡성을 초래합니다.
윤리적, 사회적 우려도 표면화됩니다. AI가 생성한 음악이 음악 제작 과정에서 인간 창의성의 중요성을 감소시켜 잠재적으로 예술적 표현과 재능을 감소시킬 수 있다는 우려가 있습니다. 또한 인간이 만든 작곡을 모방하는 AI 생성 음악의 역량은 특히 음악 산업 내에서 진정성과 독창성에 대한 의문을 불러일으킵니다.
생성적 AI 기술의 출현은 음악 산업에 획기적인 변화를 가져오며 전례 없는 기회와 엄청난 도전을 제공합니다. 앞으로 AI 기반 음악과 관련된 프로젝트와 플랫폼이 점점 더 많이 등장하고 있으며, 기술이 어떻게 진화할지 지켜보는 것은 매우 흥미롭습니다.
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저자에 관하여
Zhauhazyn은 카피라이터이자 사회학을 전공합니다. 과학과 기술 연구의 복잡한 역동성에 매료된 그녀는 과학의 영역을 깊이 탐구합니다. Web3 블록체인에 대한 뜨거운 열정을 가지고 있습니다.
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