AI Wiki Artă Educaţie Tehnologia
Aprilie 25, 2024

Oportunități și provocări ale inteligenței artificiale în muzică în 2024

Pe scurt

Consultați oportunitățile și provocările AI Music și aplicațiile sale actuale și potențiale în industria muzicală.

În urmă cu un an, în aprilie 2023, Grimes și-a încurajat fanii să-și folosească vocea pentru a crea melodii prin intermediul site-ului ei, Elf.Tech. Platforma AI permite utilizatorilor să-și încarce liber vocea și să le sintetizeze în stilul artistului.

Grimes, în tweetul său care a dezvăluit software-ul, și-a exprimat dorința de a-și valorifica vocea în mod liber, subliniind independența ei față de etichete și limitări legale. Ea a îmbrățișat cu entuziasm amestecul dintre creativitatea umană și potențialul mașinii, pledând pentru partajarea deschisă a artei și perturbând paradigmele convenționale ale dreptului de autor.

Cu toate acestea, nu toți muzicienii au îmbrățișat integrarea AI în industrie. În aceeași lună în care Grimes și-a anunțat software-ul AI care permite colaborarea cu fanii săi, în aprilie 2023, Universal Music Group a luat acțiuni legale în urma succesului viral al unei colaborări AI între Drake și The Weeknd numită „Heart on My Sleeve”, invocând preocupări legate de proprietatea intelectuală. .

Muzica generată de inteligență artificială oferă artiștilor oportunitatea de a explora metode noi de creare a muzicii, transformând nu numai procesul de creare a muzicii, ci și modul în care aceasta este consumată și împărtășită. Personalități renumite din industria muzicală, precum Grimes și Brian Eno, și-au îmbrățișat deja potențialul. Cu toate acestea, la fel ca majoritatea inovațiilor, muzica non-generată de oameni a suscitat atât aprecieri, cât și critici.

În acest articol, ne propunem să acoperim în mod cuprinzător tema muzicii generate de AI. Să verificăm oportunitățile și provocările prezentate de tehnologie. Aplicațiile sale actuale și potențiale în industria muzicală.

Muzica generată de AI este produsă prin utilizarea tehnologiilor AI, utilizând algoritmi și modele de învățare automată (ML). Aceste sisteme sunt antrenate pe date muzicale istorice, cuprinzând melodii din diverse genuri create de oameni de-a lungul istoriei. Această intrare bogată permite sistemelor AI să analizeze și să discerne tiparele inerente muzicii.

Ulterior, AI este capabil să compună piese muzicale care imită stilul, structura și alte atribute ale muzicii create de oameni care precedă apariția IA. Acest proces implică antrenarea modelelor ML pe seturi de date extinse ale muzicii preexistente, permițându-le să învețe complexitatea tiparelor, structurilor și stilurilor muzicale.

În timpul fazei de pregătire, aceste modele obțin informații despre distribuția tiparelor muzicale, pe care ulterior le folosesc pentru a genera noi compoziții. Ei pot utiliza tehnici precum interpolarea și extrapolarea pentru a crea variații ale compozițiilor existente, bazându-se pe cunoștințele lor învățate despre modelele muzicale.

În plus, tehnici de post-procesare precum armonizarea, ajustarea ritmului și generarea de melodii pot fi aplicate pentru a îmbunătăți și rafina muzica generată. Această abordare cu mai multe fațete permite AI să creeze tonuri care rezonează cu genuri sau stiluri specifice, îmbogățind peisajul muzical cu creații inovatoare.

Mai multe abordări ale muzicii generate de AI

  • Modelele bazate pe parametri generează muzică pe baza predefiopțiuni necesare, cum ar fi tonalitate, tempo, ritm și melodie. Acești parametri ghidează procesul de compunere și permit manipularea pentru a introduce variații.
  • Modelele bazate pe text, pe de altă parte, generează muzică folosind reprezentări textuale sau simbolice. Ei analizează modelele și structurile din text pentru a crea melodii, armonii și ritmuri. Metodologiile comune includ rețelele neuronale recurente (RNN) sau modelele de transformatoare.
  • Modelele bazate pe vizual utilizează reprezentări vizuale, cum ar fi partitura sau rolele de pian pentru a genera muzică. Prin analizarea tiparelor vizuale și a corelațiilor dintre note, aceste modele creează noi compoziții.

Este important să rețineți că, deși muzica generată de AI poate fi impresionantă, rămâne o zonă de cercetare și dezvoltare continuă. Este posibil ca complexitatea și nuanțele compozițiilor create de oameni să nu fie întotdeauna replicate și există un element subiectiv în evaluarea calității și a valorii artistice a lucrărilor generate de IA.

Oportunități pentru muzica generată de AI

Muzica generată de AI deschide o multitudine de oportunități de a îmbunătăți călătoria creativă, de a simplifica compoziția și de a oferi sugestii personalizate. Aprofundând în seturi de date muzicale extinse, algoritmii AI pot genera inspirație pentru muzicieni, modelează melodii și susțin moștenirea muzicală. Mai mult, AI facilitează implicarea indivizilor fără medii muzicale în creația muzicală și încurajează parteneriate de colaborare între oameni și mașini, depășind granițele compoziției tradiționale și explorând teritorii muzicale neexplorate.

Instrumentele existente, cum ar fi Jukedeck și Amper Music, eficientizează procesele de compoziție și aranjare a muzicii, oferind compozitorilor muzică generată de AI, adaptată cerințelor lor, economisind astfel timp și efort în crearea coloanelor sonore personalizate.

În ceea ce privește păstrarea moștenirii muzicale, modelele AI pot surprinde esența și trăsăturile unor genuri specifice, examinând compozițiile istorice și generând muzică nouă care aderă la aceste stiluri.

Platforme precum AIVA și OpenAIMuseNet-ul lui permite utilizatorilor să introducă parametri sau stiluri specifice și să genereze piese muzicale originale cu cunoștințe sau pregătire muzicală minimă. Acest lucru democratizează creația muzicală, permițând non-muzicienilor să participe la expresia muzicală.

Provocări în muzica generată de AI

Cu toate acestea, obstacolele și dificultățile persistă în domeniul muzicii generate de AI care necesită atenție. În ciuda potențialului său de a accelera crearea muzicii, AI se confruntă cu diverse provocări. În primul rând, există îngrijorarea cu privire la creativitatea umană, deoarece AI se luptă frecvent să încapsuleze bogăția emoțională găsită în muzica creată de oameni. Majoritatea algoritmilor AI pentru muzică sunt creați pentru a produce compoziții bazate pe modele sau stiluri identificate prin învățarea automată. În consecință, acest lucru duce adesea la o muzică care nu are profunzimea emoțională și inventivitatea caracteristice muzicii create de oameni.

Mai mult, tehnologia actuală AI se confruntă cu constrângeri care decurg din dependența sa de seturi de date limitate, ceea ce duce la o diversitate muzicală limitată și provocări în capturarea expresiei umane. Problemele juridice legate de drepturile de autor agravează și mai mult situația, deoarece proprietatea și autenticitatea discernătoare devin complicate cu muzica generată de AI. În timp ce legea drepturilor de autor urmărește să protejeze creatorii originali ai muzicii, distincția dintre compozițiile originale și cele generate se estompează odată cu implicarea AI. Utilizarea algoritmilor de învățare automată și a seturilor de date pentru generarea muzicii complică determinarea proprietății și originalității, ducând la dispute și complexități legale.

Apar și preocupări etice și sociale. Există teamă că muzica generată de inteligența artificială ar putea diminua importanța creativității umane în procesul de creare a muzicii, diminuând potențial expresia artistică și talentul. În plus, capacitatea muzicii generate de AI de a emula compoziții create de oameni ridică întrebări despre autenticitate și originalitate, în special în industria muzicală.

Apariția tehnologiei AI generative marchează o transformare semnificativă în industria muzicală, oferind oportunități fără precedent și provocări formidabile. Pe măsură ce avansăm, apar un număr tot mai mare de proiecte și platforme referitoare la muzica generată de AI și este destul de interesant să urmărim în ce evoluează tehnologia.

Declinare a responsabilităţii

În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.

Despre autor

Zhauhazyn este copywriter și specializare în sociologie. Fascinată de dinamica complicată a studiilor de știință și tehnologie, ea pătrunde adânc în tărâmul Web3 cu o pasiune fierbinte pentru blockchain.

Mai multe articole
Zhauhazyn Shaden
Zhauhazyn Shaden

Zhauhazyn este copywriter și specializare în sociologie. Fascinată de dinamica complicată a studiilor de știință și tehnologie, ea pătrunde adânc în tărâmul Web3 cu o pasiune fierbinte pentru blockchain.

De la Ripple la Big Green DAO: Cum contribuie proiectele de criptomonede la caritate

Să explorăm inițiativele care valorifică potențialul monedelor digitale pentru cauze caritabile.

Aflați mai multe

AlphaFold 3, Med-Gemini și alții: modul în care AI transformă asistența medicală în 2024

Inteligența artificială se manifestă în diferite moduri în asistența medicală, de la descoperirea de noi corelații genetice până la abilitarea sistemelor chirurgicale robotizate...

Aflați mai multe
Alăturați-vă comunității noastre tehnologice inovatoare
Citeste mai mult
Află mai multe
Sophon lansează Liquidity Farming, alocând 10% din totalul ofertei de jetoane SOPH pentru a recompensa participanții
pieţe Buletin de stiri Tehnologia
Sophon lansează Liquidity Farming, alocând 10% din totalul ofertei de jetoane SOPH pentru a recompensa participanții
18 Iunie, 2024
API3 introduce Oracle Stack On Bitlayer pentru o experiență îmbunătățită a dezvoltatorilor
Buletin de stiri Tehnologia
API3 introduce Oracle Stack On Bitlayer pentru o experiență îmbunătățită a dezvoltatorilor
18 Iunie, 2024
Atenuarea poluării? Cum urmăresc foștii porci energetici ai Bitcoin să oprească criza de carbon a AI
Opinie Afaceri pieţe Software Tehnologia
Atenuarea poluării? Cum urmăresc foștii porci energetici ai Bitcoin să oprească criza de carbon a AI
18 Iunie, 2024
dForce introduce Stablecoin descentralizat sUSX pentru a câștiga randament, oferind utilizatorilor lichiditate sporită
Buletin de stiri Tehnologia
dForce introduce Stablecoin descentralizat sUSX pentru a câștiga randament, oferind utilizatorilor lichiditate sporită
18 Iunie, 2024
CRYPTOMERIA LABS PTE. LTD.