Возможности и проблемы искусственного интеллекта в музыке в 2024 году
Коротко
Узнайте о возможностях и проблемах AI Music, а также о ее текущих и потенциальных применениях в музыкальной индустрии.
Год назад, в апреле 2023 года, Граймс через свой веб-сайт призвала своих поклонников использовать ее голос при создании песен. Эльф.Тех. Платформа AI позволяет пользователям свободно загружать свой вокал и синтезировать его в стиле исполнителя.
Граймс в своем твите, представляющем программное обеспечение, выразила готовность свободно использовать свой голос, подчеркнув свою независимость от ярлыков и юридических ограничений. Она с энтузиазмом восприняла сочетание человеческого творчества и машинного потенциала, выступая за открытый обмен произведениями искусства и разрушая традиционные парадигмы авторского права.
Однако не все музыканты восприняли массовую интеграцию ИИ в индустрию. В том же месяце, когда Граймс объявила о своем программном обеспечении искусственного интеллекта, позволяющем сотрудничать со своими поклонниками, в апреле 2023 года Universal Music Group подала в суд после вирусного успеха совместной работы Дрейка и The Weeknd с искусственным интеллектом под названием «Heart on My Sleeve», ссылаясь на проблемы интеллектуальной собственности. .
Музыка, генерируемая искусственным интеллектом, дает артистам возможность изучить новые методы создания музыки, меняя не только процесс создания музыки, но и способы ее потребления и распространения. Известные деятели музыкальной индустрии, такие как Граймс и Брайан Ино, уже оценили его потенциал. Однако, как и большинство инноваций, музыка, созданная не человеком, вызвала как признание, так и критику.
В этой статье мы стремимся всесторонне осветить тему музыки, генерируемой искусственным интеллектом. Давайте проверим возможности и проблемы, связанные с этой технологией. Его текущие и потенциальные применения в музыкальной индустрии.
Музыка, генерируемая искусственным интеллектом, создается с использованием технологий искусственного интеллекта, алгоритмов и моделей машинного обучения (ML). Эти системы обучаются на исторических музыкальных данных, включая песни разных жанров, созданные людьми на протяжении всей истории. Эти богатые входные данные позволяют системам искусственного интеллекта анализировать и различать закономерности, присущие музыке.
Впоследствии, AI способен сочинять музыкальные произведения, имитирующие стиль, структуру и другие атрибуты музыки, созданной человеком до появления ИИ. Этот процесс включает в себя обучение моделей МО на обширных наборах данных уже существующей музыки, что позволяет им изучать тонкости музыкальных моделей, структур и стилей.
На этапе обучения эти модели получают представление о распределении музыкальных шаблонов, которое они позже используют для создания новых композиций. Они могут использовать такие методы, как интерполяция и экстраполяция, для создания вариаций существующих композиций, опираясь на свои знания музыкальных моделей.
Кроме того, для улучшения и уточнения сгенерированной музыки можно применять методы постобработки, такие как гармонизация, настройка ритма и генерация мелодии. Этот многогранный подход позволяет ИИ создавать звуки, которые резонируют с определенными жанрами или стилями, обогащая музыкальный ландшафт инновационными творениями.
Несколько подходов к музыке, генерируемой ИИ
- Модели на основе параметров генерируют музыку на основе предварительноdefiдополнительные параметры, такие как тональность, темп, ритм и мелодия. Эти параметры управляют процессом композиции и позволяют манипулировать, внося вариации.
- С другой стороны, текстовые модели генерируют музыку, используя текстовые или символические представления. Они анализируют закономерности и структуры текста, чтобы создавать мелодии, гармонии и ритмы. Общие методологии включают рекуррентные нейронные сети (RNN) или модели преобразователей.
- Визуальные модели используют визуальные представления, такие как ноты или фортепиано, для создания музыки. Анализируя визуальные закономерности и корреляции между нотами, эти модели создают новые композиции.
Важно отметить, что, хотя музыка, генерируемая искусственным интеллектом, может быть впечатляющей, она остается областью постоянных исследований и разработок. Сложность и нюансы созданных человеком композиций не всегда могут быть воспроизведены, и в оценке качества и художественной ценности произведений, созданных ИИ, присутствует субъективный элемент.
Возможности для музыки, созданной искусственным интеллектом
Музыка, созданная искусственным интеллектом, открывает множество возможностей для улучшения творческого пути, упрощения композиции и предложения индивидуальных предложений. Изучая обширные наборы музыкальных данных, алгоритмы ИИ могут вдохновлять музыкантов, формировать мелодии и сохранять музыкальное наследие. Более того, ИИ облегчает участие людей без музыкального образования в создании музыки и способствует сотрудничеству между людьми и машинами, расширяя границы традиционной композиции и исследуя неизведанные музыкальные территории.
Существующие инструменты, такие как Jukedeck и Amper Music, оптимизируют процессы создания и аранжировки музыки, предоставляя композиторам музыку, созданную с помощью искусственного интеллекта и адаптированную к их требованиям, тем самым экономя время и усилия при создании индивидуальных саундтреков.
Что касается сохранения музыкального наследия, модели искусственного интеллекта могут отражать суть и особенности конкретных жанров, тщательно изучая исторические композиции и создавая новую музыку, соответствующую этим стилям.
Такие платформы, как AIVA и OpenAIMuseNet от MuseNet дает пользователям возможность вводить определенные параметры или стили и создавать оригинальные музыкальные произведения с минимальными музыкальными знаниями или подготовкой. Это демократизирует создание музыки, позволяя немузыкантам участвовать в музыкальном самовыражении.
Проблемы в музыке, генерируемой искусственным интеллектом
Тем не менее, в сфере создания музыки, генерируемой искусственным интеллектом, сохраняются препятствия и трудности, требующие внимания. Несмотря на свой потенциал для ускорения создания музыки, ИИ сталкивается с различными проблемами. В первую очередь, существует обеспокоенность по поводу человеческого творчества, поскольку ИИ часто изо всех сил пытается воплотить в себе эмоциональное богатство музыки, созданной людьми. Большинство алгоритмов искусственного интеллекта для музыки созданы для создания композиций, основанных на шаблонах или стилях, выявленных с помощью машинного обучения. Следовательно, это часто приводит к созданию музыки, которой не хватает эмоциональной глубины и изобретательности, характерных для музыки, созданной человеком.
Более того, нынешняя технология искусственного интеллекта сталкивается с ограничениями, связанными с ее зависимостью от ограниченных наборов данных, что приводит к ограничению музыкального разнообразия и проблемам с передачей человеческого самовыражения. Юридические вопросы, связанные с авторскими правами, еще больше усугубляют ситуацию, поскольку определение права собственности и аутентичности становится запутанным в музыке, генерируемой искусственным интеллектом. Хотя закон об авторском праве направлен на защиту первоначальных создателей музыки, различие между оригинальными и созданными композициями стирается с участием ИИ. Использование алгоритмов машинного обучения и наборов данных для создания музыки усложняет определение права собственности и оригинальности, что приводит к юридическим спорам и сложностям.
Также всплывают этические и социальные проблемы. Есть опасения, что музыка, генерируемая искусственным интеллектом, может уменьшить значение человеческого творчества в процессе создания музыки, потенциально уменьшая художественное выражение и талант. Кроме того, способность музыки, созданной искусственным интеллектом, имитировать композиции, созданные человеком, вызывает вопросы об аутентичности и оригинальности, особенно в музыкальной индустрии.
Появление генеративной технологии искусственного интеллекта знаменует собой значительную трансформацию в музыкальной индустрии, открывающую беспрецедентные возможности и решающие сложные задачи. По мере нашего продвижения вперед появляется все больше проектов и платформ, касающихся музыки, генерируемой искусственным интеллектом, и очень интересно наблюдать, во что развивается эта технология.
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Жаугазин — копирайтер, специалист по социологии. Очарованная сложной динамикой исследований в области науки и технологий, она глубоко углубляется в сферу Web3 с пылкой страстью к блокчейну.
Другие статьи
Жаугазин — копирайтер, специалист по социологии. Очарованная сложной динамикой исследований в области науки и технологий, она глубоко углубляется в сферу Web3 с пылкой страстью к блокчейну.
