Szanse i wyzwania AI w muzyce w 2024 roku
W skrócie
Sprawdź możliwości i wyzwania związane z AI Music oraz jej obecne i potencjalne zastosowania w branży muzycznej.
Rok temu, w kwietniu 2023 r., Grimes zachęcała swoich fanów, aby za pośrednictwem swojej strony internetowej wykorzystywali jej głos do tworzenia piosenek, Elf.Tech. Platforma AI pozwala użytkownikom swobodnie przesyłać swoje wokale i syntezować je w stylu artysty.
W swoim tweecie przedstawiającym oprogramowanie Grimes wyraziła chęć swobodnego wykorzystania swojego głosu, podkreślając swoją niezależność od etykiet i ograniczeń prawnych. Z entuzjazmem przyjęła połączenie ludzkiej kreatywności i potencjału maszyn, opowiadając się za otwartym dzieleniem się sztuką i zakłócaniem konwencjonalnych paradygmatów dotyczących praw autorskich.
Jednak nie wszyscy muzycy zaakceptowali włączenie sztucznej inteligencji do głównego nurtu branży. W tym samym miesiącu, w którym Grimes ogłosiła, że jej oprogramowanie sztucznej inteligencji umożliwia współpracę z fanami, w kwietniu 2023 r. Universal Music Group podjęła kroki prawne w związku z wirusowym sukcesem współpracy w zakresie sztucznej inteligencji pomiędzy Drake'em i The Weekndem zatytułowanej „Heart on My Sleeve”, powołując się na obawy związane z własnością intelektualną .
Muzyka generowana przez sztuczną inteligencję oferuje artystom możliwość odkrywania nowatorskich metod tworzenia muzyki, zmieniając nie tylko proces tworzenia muzyki, ale także sposób jej konsumpcji i udostępniania. Znane postacie w branży muzycznej, takie jak Grimes i Brian Eno, wykorzystały już jego potencjał. Jednak, podobnie jak większość innowacji, muzyka nie stworzona przez człowieka spotkała się zarówno z uznaniem, jak i krytyką.
W tym artykule staramy się kompleksowo omówić temat muzyki generowanej przez sztuczną inteligencję. Przyjrzyjmy się możliwościom i wyzwaniom, jakie niesie ze sobą ta technologia. Jego obecne i potencjalne zastosowania w przemyśle muzycznym.
Muzyka generowana przez sztuczną inteligencję jest tworzona poprzez wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji, algorytmów i modeli uczenia maszynowego (ML). Systemy te są szkolone na historycznych danych muzycznych, obejmujących utwory z różnych gatunków tworzone przez ludzi na przestrzeni dziejów. Te bogate dane wejściowe umożliwiają systemom AI analizowanie i rozpoznawanie wzorców nieodłącznie związanych z muzyką.
Następnie, AI jest w stanie komponować utwory muzyczne naśladujące styl, strukturę i inne cechy muzyki stworzonej przez człowieka sprzed pojawienia się sztucznej inteligencji. Proces ten obejmuje szkolenie modeli uczenia maszynowego na obszernych zbiorach danych dotyczących istniejącej muzyki, co pozwala im poznać zawiłości wzorców, struktur i stylów muzycznych.
Na etapie szkolenia modele te uzyskują wgląd w rozkład wzorców muzycznych, który później wykorzystują do generowania nowych kompozycji. Mogą wykorzystywać techniki takie jak interpolacja i ekstrapolacja do tworzenia odmian istniejących kompozycji, czerpiąc ze swojej wyuczonej wiedzy na temat wzorców muzycznych.
Ponadto można zastosować techniki przetwarzania końcowego, takie jak harmonizacja, regulacja rytmu i generowanie melodii, aby ulepszyć i udoskonalić generowaną muzykę. To wieloaspektowe podejście umożliwia AI tworzenie dźwięków, które rezonują z określonymi gatunkami lub stylami, wzbogacając muzyczny krajobraz o innowacyjne dzieła.
Kilka podejść do muzyki generowanej przez sztuczną inteligencję
- Modele oparte na parametrach generują muzykę w oparciu o predefinowe opcje, takie jak tonacja, tempo, rytm i melodia. Parametry te kierują procesem kompozycji i pozwalają na manipulację w celu wprowadzenia zmian.
- Z drugiej strony modele tekstowe generują muzykę za pomocą reprezentacji tekstowych lub symbolicznych. Analizują wzorce i struktury w tekście, aby stworzyć melodie, harmonie i rytmy. Typowe metodologie obejmują rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) lub modele transformatorów.
- Modele wizualne wykorzystują reprezentacje wizualne, takie jak nuty lub rolki fortepianu, do generowania muzyki. Analizując wzorce wizualne i korelacje między nutami, modele te tworzą nowe kompozycje.
Należy zauważyć, że choć muzyka generowana przez sztuczną inteligencję może robić wrażenie, pozostaje ona obszarem ciągłych badań i rozwoju. Złożoność i niuanse kompozycji stworzonych przez człowieka nie zawsze da się odtworzyć, a ocena jakości i wartości artystycznej dzieł generowanych przez sztuczną inteligencję ma charakter subiektywny.
Możliwości dla muzyki generowanej przez sztuczną inteligencję
Muzyka generowana przez sztuczną inteligencję otwiera mnóstwo możliwości usprawnienia twórczej podróży, uproszczenia kompozycji i zaoferowania spersonalizowanych sugestii. Zagłębiając się w obszerne muzyczne zbiory danych, algorytmy sztucznej inteligencji mogą inspirować muzyków, kształtować melodie i podtrzymywać dziedzictwo muzyczne. Co więcej, sztuczna inteligencja ułatwia angażowanie osób bez wykształcenia muzycznego w tworzenie muzyki i wspiera partnerstwa oparte na współpracy między ludźmi a maszynami, przesuwając granice tradycyjnej kompozycji i odkrywając niezbadane terytoria muzyczne.
Istniejące narzędzia, takie jak Jukedeck i Amper Music, usprawniają procesy komponowania i aranżacji muzyki, dostarczając kompozytorom muzykę generowaną przez sztuczną inteligencję dostosowaną do ich wymagań, oszczędzając w ten sposób czas i wysiłek związany z tworzeniem niestandardowych ścieżek dźwiękowych.
Jeśli chodzi o zachowanie dziedzictwa muzycznego, modele sztucznej inteligencji mogą uchwycić istotę i cechy określonych gatunków poprzez analizę kompozycji historycznych i tworzenie nowej muzyki zgodnej z tymi stylami.
Platformy takie jak AIVA i OpenAIMuseNet umożliwia użytkownikom wprowadzanie określonych parametrów lub stylów i generowanie oryginalnych utworów muzycznych przy minimalnej wiedzy muzycznej i przeszkoleniu. To demokratyzuje tworzenie muzyki, umożliwiając nie-muzykom udział w ekspresji muzycznej.
Wyzwania w muzyce generowanej przez sztuczną inteligencję
Niemniej jednak w dziedzinie muzyki generowanej przez sztuczną inteligencję nadal istnieją przeszkody i trudności wymagające uwagi. Pomimo potencjału przyspieszania tworzenia muzyki, sztuczna inteligencja napotyka różne wyzwania. Przede wszystkim istnieją obawy dotyczące ludzkiej kreatywności, ponieważ sztuczna inteligencja często ma trudności z ujęciem bogactwa emocjonalnego znajdującego się w muzyce tworzonej przez ludzi. Większość algorytmów sztucznej inteligencji dla muzyki jest opracowywana w celu tworzenia kompozycji opartych na wzorach lub stylach zidentyfikowanych w wyniku uczenia maszynowego. W rezultacie często skutkuje to muzyką pozbawioną emocjonalnej głębi i inwencji charakterystycznej dla muzyki tworzonej przez człowieka.
Co więcej, obecna technologia sztucznej inteligencji napotyka ograniczenia wynikające z polegania na ograniczonych zbiorach danych, co skutkuje ograniczoną różnorodnością muzyczną i wyzwaniami w uchwyceniu ludzkiej ekspresji. Kwestie prawne dotyczące praw autorskich dodatkowo komplikują sytuację, ponieważ rozpoznawanie własności i autentyczności staje się skomplikowane w przypadku muzyki generowanej przez sztuczną inteligencję. Chociaż prawo autorskie ma na celu ochronę oryginalnych twórców muzyki, rozróżnienie między kompozycjami oryginalnymi i wygenerowanymi zaciera się w miarę zaangażowania sztucznej inteligencji. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i zbiorów danych do generowania muzyki komplikuje określenie własności i oryginalności, co prowadzi do sporów i zawiłości prawnych.
Pojawiają się także obawy etyczne i społeczne. Istnieje obawa, że muzyka generowana przez sztuczną inteligencję może zmniejszyć znaczenie ludzkiej kreatywności w procesie tworzenia muzyki, potencjalnie zmniejszając ekspresję artystyczną i talent. Ponadto zdolność muzyki generowanej przez sztuczną inteligencję do naśladowania kompozycji stworzonych przez człowieka budzi pytania o autentyczność i oryginalność, szczególnie w branży muzycznej.
Pojawienie się technologii generatywnej sztucznej inteligencji oznacza znaczącą transformację w branży muzycznej, oferując niespotykane dotąd możliwości i ogromne wyzwania. W miarę postępu pojawia się coraz więcej projektów i platform dotyczących muzyki generowanej przez sztuczną inteligencję, a obserwowanie, w jaką ewolucję tej technologii ewoluuje, jest dość ekscytujące.
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Zhauhazyn jest copywriterem i absolwentem socjologii. Zafascynowana zawiłą dynamiką studiów naukowo-technicznych, zagłębia się w dziedzinę nauki Web3 z żarliwą pasją do blockchain.
Więcej artykułów
Zhauhazyn jest copywriterem i absolwentem socjologii. Zafascynowana zawiłą dynamiką studiów naukowo-technicznych, zagłębia się w dziedzinę nauki Web3 z żarliwą pasją do blockchain.
