Kansen en uitdagingen van AI in de muziek in 2024
In het kort
Bekijk de kansen en uitdagingen van AI Music, en de huidige en potentiële toepassingen ervan binnen de muziekindustrie.
Een jaar geleden, in april 2023, moedigde Grimes haar fans aan om haar stem te gebruiken bij het maken van liedjes via haar website, Elf.Tech. Met het AI-platform kunnen gebruikers hun zang vrij uploaden en synthetiseren in de stijl van de artiest.
Grimes gaf in haar tweet waarin ze de software onthulde, blijk van haar bereidheid om haar stem vrijelijk te gebruiken, waarbij ze haar onafhankelijkheid van labels en wettelijke beperkingen benadrukte. Ze omarmde enthousiast de mix van menselijke creativiteit en machinepotentieel, pleitte voor het open delen van kunst en ontwrichtte conventionele auteursrechtparadigma's.
Niet alle muzikanten hebben echter de reguliere integratie van AI in de industrie omarmd. Dezelfde maand waarin Grimes haar AI-software aankondigde die samenwerking met haar fans mogelijk maakte, ondernam Universal Music Group in april 2023 juridische stappen na het virale succes van een AI-samenwerking tussen Drake en The Weeknd genaamd "Heart on My Sleeve", daarbij verwijzend naar zorgen over intellectueel eigendom. .
Door AI gegenereerde muziek biedt artiesten de mogelijkheid om nieuwe methoden voor het maken van muziek te verkennen, waardoor niet alleen het proces van het maken van muziek wordt getransformeerd, maar ook de manier waarop deze wordt geconsumeerd en gedeeld. Gerenommeerde figuren uit de muziekindustrie, zoals Grimes en Brian Eno, hebben het potentieel ervan al omarmd. Maar zoals de meeste innovaties heeft niet door de mens gegenereerde muziek zowel bijval als kritiek opgeroepen.
In dit artikel willen we het thema van door AI gegenereerde muziek uitgebreid behandelen. Laten we eens kijken naar de kansen en uitdagingen die de technologie biedt. De huidige en potentiële toepassingen binnen de muziekindustrie.
Door AI gegenereerde muziek wordt geproduceerd door het gebruik van AI-technologieën, waarbij gebruik wordt gemaakt van algoritmen en machine learning (ML)-modellen. Deze systemen zijn getraind op historische muziekgegevens en omvatten liedjes uit verschillende genres die door de geschiedenis heen door mensen zijn gemaakt. Dankzij deze rijke input kunnen AI-systemen patronen die inherent zijn aan muziek analyseren en onderscheiden.
vervolgens AI is in staat muziekstukken te componeren die de stijl, structuur en andere kenmerken nabootsen van door mensen gemaakte muziek van vóór de opkomst van AI. Dit proces omvat het trainen van ML-modellen op uitgebreide datasets van reeds bestaande muziek, waardoor ze de fijne kneepjes van muzikale patronen, structuren en stijlen kunnen leren.
Tijdens de trainingsfase krijgen deze modellen inzicht in de verspreiding van muzikale patronen, die ze later gebruiken om nieuwe composities te genereren. Ze kunnen technieken zoals interpolatie en extrapolatie gebruiken om variaties op bestaande composities te maken, voortbouwend op hun aangeleerde kennis van muziekpatronen.
Bovendien kunnen nabewerkingstechnieken zoals harmonisatie, ritmeaanpassing en melodiegeneratie worden toegepast om de gegenereerde muziek te verbeteren en te verfijnen. Deze veelzijdige aanpak stelt AI in staat tonen te maken die resoneren met specifieke genres of stijlen, waardoor het muzikale landschap wordt verrijkt met innovatieve creaties.
Verschillende benaderingen van door AI gegenereerde muziek
- Op parameters gebaseerde modellen genereren muziek op basis van predefined opties zoals toonaard, tempo, ritme en melodie. Deze parameters begeleiden het compositieproces en maken manipulatie mogelijk om variaties te introduceren.
- Op tekst gebaseerde modellen genereren daarentegen muziek met behulp van tekstuele of symbolische representaties. Ze analyseren patronen en structuren in de tekst om melodieën, harmonieën en ritmes te creëren. Veel voorkomende methodologieën zijn onder meer terugkerende neurale netwerken (RNN's) of transformatormodellen.
- Visueel gebaseerde modellen maken gebruik van visuele representaties zoals bladmuziek of pianorollen om muziek te genereren. Door visuele patronen en correlaties tussen noten te analyseren, creëren deze modellen nieuwe composities.
Het is belangrijk op te merken dat, hoewel door AI gegenereerde muziek indrukwekkend kan zijn, het een gebied blijft van voortdurend onderzoek en ontwikkeling. De complexiteit en nuances van door mensen gemaakte composities worden mogelijk niet altijd gerepliceerd, en er zit een subjectief element in het evalueren van de kwaliteit en artistieke waarde van door AI gegenereerde werken.
Kansen voor AI-gegenereerde muziek
Door AI gegenereerde muziek biedt een overvloed aan mogelijkheden om de creatieve reis te verbeteren, de compositie te vereenvoudigen en aangepaste suggesties te bieden. Door zich te verdiepen in uitgebreide muzikale datasets kunnen AI-algoritmen muzikanten inspireren, melodieën vormgeven en muzikaal erfgoed hooghouden. Bovendien faciliteert AI de betrokkenheid van individuen zonder muzikale achtergrond bij het creëren van muziek en bevordert het samenwerkingspartnerschappen tussen mens en machine, waarbij de grenzen van traditionele compositie worden verlegd en onbekende muzikale gebieden worden verkend.
Bestaande tools zoals Jukedeck en Amper Music stroomlijnen de muziekcompositie- en arrangementprocessen door componisten te voorzien van door AI gegenereerde muziek die is afgestemd op hun vereisten, waardoor tijd en moeite worden bespaard bij het maken van op maat gemaakte soundtracks.
Wat het behoud van de muzikale erfenis betreft, kunnen AI-modellen de essentie en kenmerken van specifieke genres vastleggen door historische composities onder de loep te nemen en nieuwe muziek te genereren die aan die stijlen voldoet.
Platformen zoals AIVA en OpenAIMet MuseNet van MuseNet kunnen gebruikers specifieke parameters of stijlen invoeren en originele muziekstukken genereren met minimale muzikale kennis of training. Dit democratiseert de muziekcreatie, waardoor niet-muzikanten kunnen deelnemen aan muzikale expressie.
Uitdagingen in door AI gegenereerde muziek
Niettemin blijven er binnen het domein van AI-gegenereerde muziek hindernissen en moeilijkheden bestaan die aandacht vereisen. Ondanks het potentieel om de muziekcreatie te versnellen, wordt AI geconfronteerd met verschillende uitdagingen. In de eerste plaats is er de bezorgdheid over de menselijke creativiteit, omdat AI vaak moeite heeft om de emotionele rijkdom van muziek die door mensen is gemaakt, te vatten. De meeste AI-algoritmen voor muziek zijn gemaakt om composities te produceren die zijn gebaseerd op patronen of stijlen die zijn geïdentificeerd door machine learning. Bijgevolg resulteert dit vaak in muziek die de emotionele diepgang en inventiviteit mist die kenmerkend is voor door mensen gemaakte muziek.
Bovendien stuit de huidige AI-technologie op beperkingen die voortkomen uit de afhankelijkheid van beperkte datasets, wat resulteert in een beperkte muzikale diversiteit en uitdagingen bij het vastleggen van menselijke expressie. Juridische kwesties rondom auteursrechten verergeren de situatie nog verder, omdat het onderscheiden van eigendom en authenticiteit ingewikkeld worden met door AI gegenereerde muziek. Hoewel de auteursrechtwetgeving tot doel heeft de oorspronkelijke makers van muziek te beschermen, vervaagt het onderscheid tussen originele en gegenereerde composities door de betrokkenheid van AI. Het gebruik van machine learning-algoritmen en datasets voor het genereren van muziek bemoeilijkt de bepaling van eigendom en originaliteit, wat leidt tot juridische geschillen en complexiteit.
Ook ethische en sociale zorgen komen aan de oppervlakte. Er bestaat bezorgdheid dat door AI gegenereerde muziek de betekenis van menselijke creativiteit in het muziekmaakproces zou kunnen verminderen, waardoor de artistieke expressie en het talent mogelijk zouden afnemen. Bovendien roept het vermogen van door AI gegenereerde muziek om door mensen gemaakte composities te emuleren vragen op over authenticiteit en originaliteit, vooral binnen de muziekindustrie.
De komst van generatieve AI-technologie markeert een belangrijke transformatie in de muziekindustrie en biedt ongekende kansen en enorme uitdagingen. Naarmate we verder komen, ontstaat er een groeiend aantal projecten en platforms met betrekking tot door AI gegenereerde muziek, en het is best spannend om te zien waar de technologie zich in ontwikkelt.
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Zhauhazyn is copywriter en hoofdvak sociologie. Gefascineerd door de ingewikkelde dynamiek van wetenschaps- en technologiestudies, duikt ze diep in de wereld van Web3 met een vurige passie voor blockchain.
Meer artikelen
Zhauhazyn is copywriter en hoofdvak sociologie. Gefascineerd door de ingewikkelde dynamiek van wetenschaps- en technologiestudies, duikt ze diep in de wereld van Web3 met een vurige passie voor blockchain.
