Oportunidades e desafios da IA na música em 2024
Em Breve
Confira as oportunidades e desafios da AI Music e suas aplicações atuais e potenciais na indústria musical.
Há um ano, em abril de 2023, Grimes encorajou seus fãs a utilizar sua voz na elaboração de músicas por meio de seu site, Elfo.Tech. A plataforma de IA permite que os usuários carreguem livremente seus vocais e os sintetizem no estilo do artista.
Grimes, em seu tweet revelando o software, transmitiu sua disposição de aproveitar livremente sua voz, destacando sua independência de rótulos e limitações legais. Ela abraçou com entusiasmo a mistura da criatividade humana e do potencial da máquina, defendendo o compartilhamento aberto da arte e rompendo os paradigmas convencionais dos direitos autorais.
No entanto, nem todos os músicos abraçaram a integração da IA na indústria. No mesmo mês em que Grimes anunciou seu software de IA permitindo a colaboração com seus fãs, em abril de 2023, o Universal Music Group tomou medidas legais após o sucesso viral de uma colaboração de IA entre Drake e The Weeknd chamada “Heart on My Sleeve”, citando questões de propriedade intelectual .
A música gerada por IA oferece aos artistas a oportunidade de explorar novos métodos de criação musical, transformando não apenas o processo de elaboração da música, mas também a forma como ela é consumida e compartilhada. Figuras renomadas da indústria musical, como Grimes e Brian Eno, já abraçaram seu potencial. No entanto, como a maioria das inovações, a música não gerada por seres humanos suscitou aclamação e crítica.
Neste artigo, pretendemos cobrir de forma abrangente o tema da música gerada por IA. Vamos conferir as oportunidades e desafios apresentados pela tecnologia. Suas aplicações atuais e potenciais na indústria musical.
A música gerada por IA é produzida por meio da utilização de tecnologias de IA, aproveitando algoritmos e modelos de aprendizado de máquina (ML). Esses sistemas são treinados em dados musicais históricos, abrangendo canções de vários gêneros criados por humanos ao longo da história. Esta rica informação permite que os sistemas de IA analisem e discernam padrões inerentes à música.
Subseqüentemente, AI é capaz de compor peças musicais que imitam o estilo, a estrutura e outros atributos da música criada pelo homem antes do surgimento da IA. Este processo envolve o treinamento de modelos de ML em extensos conjuntos de dados de músicas preexistentes, permitindo-lhes aprender as complexidades dos padrões, estruturas e estilos musicais.
Durante a fase de treinamento, esses modelos obtêm insights sobre a distribuição de padrões musicais, que posteriormente empregam para gerar novas composições. Eles podem utilizar técnicas como interpolação e extrapolação para criar variações de composições existentes, aproveitando seu conhecimento adquirido de padrões musicais.
Além disso, técnicas de pós-processamento como harmonização, ajuste de ritmo e geração de melodia podem ser aplicadas para aprimorar e refinar a música gerada. Essa abordagem multifacetada permite que a IA crie tons que ressoem com gêneros ou estilos específicos, enriquecendo o cenário musical com criações inovadoras.
Várias abordagens para música gerada por IA
- Modelos baseados em parâmetros geram música com base em prédefiopções precisas, como tom, andamento, ritmo e melodia. Esses parâmetros orientam o processo de composição e permitem a manipulação para introduzir variações.
- Os modelos baseados em texto, por outro lado, geram música por meio de representações textuais ou simbólicas. Eles analisam padrões e estruturas dentro do texto para criar melodias, harmonias e ritmos. Metodologias comuns incluem redes neurais recorrentes (RNNs) ou modelos de transformadores.
- Os modelos baseados em visuais utilizam representações visuais como partituras ou rolos de piano para gerar música. Ao analisar padrões visuais e correlações entre notas, estes modelos criam novas composições.
É importante notar que, embora a música gerada pela IA possa ser impressionante, continua a ser uma área de investigação e desenvolvimento contínuos. A complexidade e as nuances das composições criadas pelo homem nem sempre podem ser replicadas, e há um elemento subjetivo na avaliação da qualidade e do valor artístico das obras geradas pela IA.
Oportunidades para música gerada por IA
A música gerada por IA abre uma infinidade de oportunidades para aprimorar a jornada criativa, simplificar a composição e oferecer sugestões personalizadas. Ao investigar extensos conjuntos de dados musicais, os algoritmos de IA podem inspirar músicos, moldar melodias e defender a herança musical. Além disso, a IA facilita o envolvimento de indivíduos sem formação musical na criação musical e promove parcerias colaborativas entre humanos e máquinas, ultrapassando os limites da composição tradicional e explorando territórios musicais desconhecidos.
Ferramentas existentes como Jukedeck e Amper Music simplificam os processos de composição e arranjo musical, fornecendo aos compositores músicas geradas por IA adaptadas às suas necessidades, economizando assim tempo e esforço na criação de trilhas sonoras personalizadas.
No que diz respeito à preservação do legado musical, os modelos de IA podem capturar a essência e as características de géneros específicos, examinando composições históricas e gerando novas músicas que aderem a esses estilos.
Plataformas como AIVA e OpenAIO MuseNet da capacita os usuários a inserir parâmetros ou estilos específicos e gerar peças musicais originais com o mínimo de conhecimento ou treinamento musical. Isto democratiza a criação musical, permitindo que não-músicos participem da expressão musical.
Desafios na música gerada por IA
No entanto, persistem obstáculos e dificuldades no domínio da música gerada por IA que requerem atenção. Apesar do seu potencial para agilizar a criação musical, a IA enfrenta vários desafios. Principalmente, existe a preocupação com a criatividade humana, já que a IA frequentemente luta para encapsular a riqueza emocional encontrada na música criada por humanos. A maioria dos algoritmos de IA para música são criados para produzir composições baseadas em padrões ou estilos identificados por meio de aprendizado de máquina. Consequentemente, isto muitas vezes resulta em música que carece da profundidade emocional e da inventividade características da música criada pelo homem.
Além disso, a atual tecnologia de IA enfrenta restrições decorrentes da sua dependência de conjuntos de dados limitados, resultando numa diversidade musical restrita e em desafios na captação da expressão humana. As questões legais em torno dos direitos de autor agravam ainda mais a situação, à medida que o discernimento da propriedade e da autenticidade se torna complicado com a música gerada pela IA. Embora a lei dos direitos de autor vise salvaguardar os criadores originais da música, a distinção entre composições originais e geradas confunde-se com o envolvimento da IA. A utilização de algoritmos de aprendizado de máquina e conjuntos de dados para geração de música complica a determinação da propriedade e da originalidade, levando a disputas e complexidades legais.
Preocupações éticas e sociais também vêm à tona. Há apreensão de que a música gerada pela IA possa diminuir a importância da criatividade humana no processo de produção musical, diminuindo potencialmente a expressão artística e o talento. Além disso, a capacidade da música gerada por IA de emular composições criadas por humanos levanta questões sobre autenticidade e originalidade, particularmente na indústria musical.
O advento da tecnologia generativa de IA marca uma transformação significativa na indústria musical, oferecendo oportunidades sem precedentes e desafios formidáveis. À medida que avançamos, surge um número crescente de projetos e plataformas relacionados à música gerada por IA, e é muito emocionante observar a evolução da tecnologia.
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Sobre o autor
Zhauhazyn é redator e especialista em sociologia. Fascinada pela intrincada dinâmica dos Estudos de Ciência e Tecnologia, ela se aprofunda no domínio da Web3 com uma paixão fervorosa por blockchain.
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