AI iespējas un izaicinājumi mūzikā 2024. gadā
Īsumā
Apskatiet AI mūzikas iespējas un izaicinājumus, kā arī tās pašreizējos un iespējamos lietojumus mūzikas industrijā.
Pirms gada, 2023. gada aprīlī, Grimesa savā vietnē mudināja savus fanus izmantot viņas balsi dziesmu veidošanā, Elf.Tech. AI platforma ļauj lietotājiem brīvi augšupielādēt savus vokālus un sintezēt tos mākslinieka stilā.
Grimesa savā tvītā, atklājot programmatūru, pauda vēlmi brīvi izmantot savu balsi, uzsverot viņas neatkarību no etiķetēm un juridiskiem ierobežojumiem. Viņa ar entuziasmu pieņēma cilvēka radošuma un mašīnu potenciāla sajaukumu, iestājoties par atklātu mākslas apmaiņu un tradicionālo autortiesību paradigmu izjaukšanu.
Tomēr ne visi mūziķi ir pieņēmuši AI galveno integrāciju nozarē. Tajā pašā mēnesī, kad Grimesa paziņoja par savu mākslīgā intelekta programmatūru, kas ļauj sadarboties ar viņas faniem, 2023. gada aprīlī Universal Music Group uzsāka tiesvedību pēc Dreika un The Weeknd AI sadarbības ar nosaukumu “Heart on My Sleeve”, atsaucoties uz bažām par intelektuālo īpašumu. .
AI radītā mūzika piedāvā māksliniekiem iespēju izpētīt jaunas mūzikas radīšanas metodes, pārveidojot ne tikai mūzikas veidošanas procesu, bet arī to, kā tā tiek patērēta un kopīgota. Slaveni mūzikas industrijas pārstāvji, piemēram, Grimes un Braiens Īno, jau ir izmantojuši tās potenciālu. Tomēr, tāpat kā lielākā daļa inovāciju, mūzika, ko nav radījis cilvēki, ir izpelnījusies gan atzinību, gan kritiku.
Šajā rakstā mūsu mērķis ir vispusīgi aptvert AI radītās mūzikas tēmu. Apskatīsim tehnoloģiju piedāvātās iespējas un izaicinājumus. Tās pašreizējie un potenciālie pielietojumi mūzikas industrijā.
AI radītā mūzika tiek ražota, izmantojot AI tehnoloģijas, izmantojot algoritmus un mašīnmācīšanās (ML) modeļus. Šīs sistēmas ir apmācītas, pamatojoties uz vēsturiskiem mūzikas datiem, kas ietver dažādu žanru dziesmas, ko cilvēki radījuši visā vēsturē. Šī bagātīgā ievade ļauj AI sistēmām analizēt un saskatīt mūzikai raksturīgus modeļus.
Pēc tam AI spēj komponēt mūzikas skaņdarbus, kas atdarina cilvēka radītās mūzikas stilu, struktūru un citus atribūtus pirms AI rašanās. Šis process ietver ML modeļu apmācību plašām jau esošas mūzikas datu kopām, ļaujot tiem apgūt mūzikas modeļu, struktūru un stilu sarežģījumus.
Apmācības posmā šie modeļi gūst ieskatu muzikālo modeļu izplatībā, ko vēlāk izmanto jaunu kompozīciju ģenerēšanai. Viņi var izmantot tādas metodes kā interpolācija un ekstrapolācija, lai izveidotu esošo skaņdarbu variācijas, pamatojoties uz iegūtajām zināšanām par mūzikas modeļiem.
Turklāt, lai uzlabotu un pilnveidotu radīto mūziku, var izmantot pēcapstrādes metodes, piemēram, harmonizāciju, ritma regulēšanu un melodiju ģenerēšanu. Šī daudzpusīgā pieeja ļauj AI radīt toņus, kas rezonē ar konkrētiem žanriem vai stiliem, bagātinot muzikālo ainavu ar novatoriskiem darbiem.
Vairākas pieejas AI radītai mūzikai
- Uz parametriem balstīti modeļi ģenerē mūziku, pamatojoties uz iepriekšdefined iespējas, piemēram, taustiņš, temps, ritms un melodija. Šie parametri vada kompozīcijas procesu un ļauj veikt manipulācijas, lai ieviestu variācijas.
- No otras puses, uz tekstu balstīti modeļi ģenerē mūziku, izmantojot tekstuālus vai simboliskus attēlojumus. Viņi analizē teksta modeļus un struktūras, lai radītu melodijas, harmonijas un ritmus. Izplatītas metodoloģijas ietver atkārtotus neironu tīklus (RNN) vai transformatoru modeļus.
- Vizuālie modeļi mūzikas ģenerēšanai izmanto vizuālus attēlojumus, piemēram, nošu vai klavieru ruļļus. Analizējot vizuālos modeļus un nošu korelācijas, šie modeļi veido jaunas kompozīcijas.
Ir svarīgi atzīmēt, ka, lai gan AI radītā mūzika var būt iespaidīga, tā joprojām ir nepārtrauktas pētniecības un izstrādes joma. Cilvēka radīto kompozīciju sarežģītība un nianses ne vienmēr var tikt atkārtotas, un AI radīto darbu kvalitātes un mākslinieciskās vērtības novērtēšanā ir subjektīvs elements.
AI radītas mūzikas iespējas
AI radītā mūzika paver daudz iespēju uzlabot radošo ceļojumu, vienkāršot kompozīciju un piedāvāt pielāgotus ieteikumus. Iedziļinoties plašās mūzikas datu kopās, AI algoritmi var iedvesmot mūziķus, veidot melodijas un atbalstīt mūzikas mantojumu. Turklāt mākslīgais intelekts atvieglo personu bez muzikālas pieredzes iesaistīšanu mūzikas radīšanā un veicina cilvēku un iekārtu sadarbības partnerattiecības, paplašinot tradicionālās kompozīcijas robežas un izpētot neatklātas mūzikas teritorijas.
Esošie rīki, piemēram, Jukedeck un Amper Music, racionalizē mūzikas kompozīcijas un aranžēšanas procesus, sniedzot komponistus ar mākslīgā intelekta radītu mūziku, kas pielāgota viņu prasībām, tādējādi ietaupot laiku un pūles, veidojot īpaši pielāgotus skaņu celiņus.
Attiecībā uz muzikālā mantojuma saglabāšanu mākslīgā intelekta modeļi var aptvert noteiktu žanru būtību un iezīmes, rūpīgi pārbaudot vēsturiskas kompozīcijas un radot jaunu mūziku, kas atbilst šiem stiliem.
Platformas, piemēram, AIVA un OpenAIMuseNet sniedz lietotājiem iespēju ievadīt konkrētus parametrus vai stilus un ģenerēt oriģinālus mūzikas gabalus ar minimālām muzikālām zināšanām vai apmācību. Tas demokratizē mūzikas radīšanu, ļaujot tiem, kas nav mūziķi, piedalīties muzikālajā izpausmē.
Izaicinājumi mākslīgā intelekta radītajā mūzikā
Tomēr AI radītās mūzikas jomā joprojām pastāv šķēršļi un grūtības, kurām jāpievērš uzmanība. Neskatoties uz tā potenciālu, lai paātrinātu mūzikas radīšanu, AI saskaras ar dažādām problēmām. Galvenokārt bažas rada cilvēka radošums, jo mākslīgais intelekts bieži cīnās, lai ietvertu emocionālo bagātību, kas atrodama cilvēku radītajā mūzikā. Lielākā daļa mūzikas AI algoritmu ir izstrādāti, lai radītu skaņdarbus, kuru pamatā ir mašīnmācības ceļā identificēti modeļi vai stili. Līdz ar to bieži rodas mūzika, kurai trūkst cilvēka radītajai mūzikai raksturīgā emocionālā dziļuma un atjautības.
Turklāt pašreizējā AI tehnoloģija saskaras ar ierobežojumiem, kas izriet no tās paļaušanās uz ierobežotām datu kopām, kā rezultātā ierobežota muzikālā daudzveidība un izaicinājumi cilvēka izteiksmes uztverē. Juridiskās problēmas, kas saistītas ar autortiesībām, situāciju vēl vairāk pasliktina, jo AI radītā mūzika kļūst sarežģīta īpašumtiesību un autentiskuma noteikšana. Lai gan autortiesību likuma mērķis ir aizsargāt oriģinālos mūzikas veidotājus, atšķirība starp oriģinālajām un ģenerētajām kompozīcijām kļūst neskaidra, iesaistoties AI. Mašīnmācīšanās algoritmu un datu kopu izmantošana mūzikas ģenerēšanai sarežģī īpašumtiesību un oriģinalitātes noteikšanu, izraisot juridiskus strīdus un sarežģījumus.
Parādās arī ētiskas un sociālas bažas. Pastāv bažas, ka mākslīgā intelekta radītā mūzika varētu mazināt cilvēka radošuma nozīmi mūzikas veidošanas procesā, potenciāli samazinot māksliniecisko izpausmi un talantus. Turklāt mākslīgā intelekta radītās mūzikas spēja atdarināt cilvēku radītas kompozīcijas rada jautājumus par autentiskumu un oriģinalitāti, jo īpaši mūzikas industrijā.
Ģeneratīvās AI tehnoloģijas parādīšanās iezīmē ievērojamas pārmaiņas mūzikas industrijā, piedāvājot vēl nebijušas iespējas un milzīgus izaicinājumus. Virzoties uz priekšu, parādās arvien vairāk projektu un platformu saistībā ar mākslīgā intelekta radīto mūziku, un ir diezgan aizraujoši vērot, kā šī tehnoloģija attīstās.
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Žauhazins ir tekstu autors un galvenais socioloģijas speciālists. Aizraujoties ar zinātnes un tehnoloģiju studiju sarežģīto dinamiku, viņa dziļi iedziļinās Web3 ar dedzīgu aizraušanos ar blokķēdi.
Vairāk rakstus
Žauhazins ir tekstu autors un galvenais socioloģijas speciālists. Aizraujoties ar zinātnes un tehnoloģiju studiju sarežģīto dinamiku, viņa dziļi iedziļinās Web3 ar dedzīgu aizraušanos ar blokķēdi.
