Priložnosti in izzivi umetne inteligence v glasbi leta 2024
Na kratko
Oglejte si priložnosti in izzive AI Music ter njene trenutne in potencialne aplikacije v glasbeni industriji.
Pred letom dni, aprila 2023, je Grimes prek svoje spletne strani spodbudila svoje oboževalce, naj uporabijo njen glas pri ustvarjanju pesmi, Elf.Tech. Platforma AI omogoča uporabnikom, da prosto naložijo svoje vokale in jih sintetizirajo v umetnikovem slogu.
Grimes je v svojem tvitu, v katerem je razkrila programsko opremo, izrazila svojo pripravljenost, da svobodno uporablja svoj glas, in poudarila svojo neodvisnost od založb in pravnih omejitev. Navdušeno je sprejela mešanico človeške ustvarjalnosti in strojnega potenciala ter se zavzemala za odprto deljenje umetnosti in prekinila običajne paradigme avtorskih pravic.
Vendar niso vsi glasbeniki sprejeli glavne integracije umetne inteligence v industrijo. Istega meseca, ko je Grimesova aprila 2023 napovedala svojo programsko opremo z umetno inteligenco, ki omogoča sodelovanje z njenimi oboževalci, je Universal Music Group sprožila pravni postopek po virusnem uspehu sodelovanja z umetno inteligenco med Drakeom in The Weekndom, imenovanega »Heart on My Sleeve«, pri čemer je navedla pomisleke glede intelektualne lastnine. .
Glasba, ustvarjena z umetno inteligenco, ponuja umetnikom priložnost, da raziščejo nove metode ustvarjanja glasbe, pri čemer preoblikujejo ne le proces ustvarjanja glasbe, temveč tudi način, kako se ta uživa in deli. Znane osebe v glasbeni industriji, kot sta Grimes in Brian Eno, so že sprejele njegov potencial. Vendar pa je, tako kot večina inovacij, tudi glasba, ki je ni ustvaril človek, požela pohvale in kritike.
V tem članku želimo celovito obravnavati temo glasbe, ustvarjene z umetno inteligenco. Oglejmo si priložnosti in izzive, ki jih prinaša tehnologija. Njegove trenutne in potencialne uporabe v glasbeni industriji.
Glasba, ustvarjena z umetno inteligenco, je proizvedena z uporabo tehnologij umetne inteligence, z uporabo algoritmov in modelov strojnega učenja (ML). Ti sistemi so usposobljeni za zgodovinske glasbene podatke, ki zajemajo pesmi iz različnih žanrov, ki so jih ustvarili ljudje skozi zgodovino. Ta bogat vnos omogoča sistemom AI, da analizirajo in prepoznajo vzorce, ki so del glasbe.
Kasneje, AI je sposoben skladati glasbena dela, ki posnemajo slog, strukturo in druge lastnosti glasbe, ki jo je ustvaril človek pred pojavom umetne inteligence. Ta proces vključuje usposabljanje modelov ML na obsežnih naborih podatkov o že obstoječi glasbi, kar jim omogoča, da se naučijo zapletenosti glasbenih vzorcev, struktur in stilov.
Med fazo usposabljanja ti modeli pridobijo vpogled v porazdelitev glasbenih vzorcev, ki jih kasneje uporabijo za ustvarjanje novih skladb. Uporabijo lahko tehnike, kot sta interpolacija in ekstrapolacija, da ustvarijo variacije obstoječih kompozicij, pri čemer črpajo iz svojega naučenega znanja o glasbenih vzorcih.
Poleg tega je mogoče uporabiti tehnike naknadne obdelave, kot so harmonizacija, prilagoditev ritma in ustvarjanje melodije, da izboljšate in izboljšate ustvarjeno glasbo. Ta večplastni pristop omogoča umetni inteligenci ustvarjanje tonov, ki odmevajo s posebnimi žanri ali slogi, s čimer obogati glasbeno pokrajino z inovativnimi stvaritvami.
Več pristopov k glasbi, ustvarjeni z umetno inteligenco
- Modeli, ki temeljijo na parametrih, ustvarjajo glasbo na podlagi predefined možnosti, kot so ključ, tempo, ritem in melodija. Ti parametri usmerjajo postopek sestavljanja in omogočajo manipulacijo za uvedbo variacij.
- Na drugi strani modeli, ki temeljijo na besedilu, ustvarjajo glasbo z uporabo besedilnih ali simbolnih predstavitev. Analizirajo vzorce in strukture v besedilu, da ustvarijo melodije, harmonije in ritme. Običajne metodologije vključujejo ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) ali transformatorske modele.
- Vizualni modeli za ustvarjanje glasbe uporabljajo vizualne predstavitve, kot so note ali klavirske zvitke. Z analizo vizualnih vzorcev in korelacije med notami ti modeli oblikujejo nove kompozicije.
Pomembno je omeniti, da čeprav je glasba, ustvarjena z umetno inteligenco, lahko impresivna, ostaja področje nenehnih raziskav in razvoja. Kompleksnosti in odtenkov kompozicij, ki jih je ustvaril človek, morda ni vedno mogoče ponoviti, pri ocenjevanju kakovosti in umetniške vrednosti del, ki jih ustvari umetna inteligenca, pa obstaja subjektiven element.
Priložnosti za glasbo, ustvarjeno z umetno inteligenco
Glasba, ustvarjena z umetno inteligenco, odpira obilico priložnosti za izboljšanje ustvarjalnega potovanja, poenostavitev kompozicije in ponujanje prilagojenih predlogov. S poglabljanjem v obsežne nabore glasbenih podatkov lahko algoritmi AI navdihujejo glasbenike, oblikujejo melodije in podpirajo glasbeno dediščino. Poleg tega umetna inteligenca olajša vključevanje posameznikov brez glasbenega ozadja v glasbeno ustvarjanje in spodbuja sodelovalna partnerstva med ljudmi in stroji, premika meje tradicionalne kompozicije in raziskuje neznana glasbena ozemlja.
Obstoječa orodja, kot sta Jukedeck in Amper Music, poenostavljajo postopke skladanja in aranžiranja glasbe tako, da skladateljem zagotavljajo glasbo, ki jo ustvari umetna inteligenca in je prilagojena njihovim zahtevam, s čimer prihranijo čas in trud pri ustvarjanju zvočnih posnetkov po meri.
Kar zadeva ohranjanje glasbene zapuščine, lahko modeli umetne inteligence zajamejo bistvo in lastnosti določenih žanrov s pregledovanjem zgodovinskih skladb in ustvarjanjem nove glasbe, ki se drži teh stilov.
Platforme, kot sta AIVA in OpenAIMuseNet uporabnikom omogoča vnos posebnih parametrov ali slogov in ustvarjanje izvirnih glasbenih del z minimalnim glasbenim znanjem ali usposabljanjem. To demokratizira glasbeno ustvarjanje in omogoča neglasbenikom, da sodelujejo pri glasbenem izražanju.
Izzivi v glasbi, ustvarjeni z umetno inteligenco
Kljub temu ostajajo ovire in težave v domeni glasbe, ustvarjene z umetno inteligenco, ki zahteva pozornost. Kljub potencialu za pospešitev ustvarjanja glasbe se umetna inteligenca srečuje z različnimi izzivi. Predvsem je tu zaskrbljenost glede človeške ustvarjalnosti, saj se umetna inteligenca pogosto trudi zajeti čustveno bogastvo, ki ga najdemo v glasbi, ki so jo ustvarili ljudje. Večina algoritmov umetne inteligence za glasbo je izdelanih za ustvarjanje skladb, ki temeljijo na vzorcih ali slogih, prepoznanih s strojnim učenjem. Posledično to pogosto povzroči glasbo, ki nima čustvene globine in iznajdljivosti, značilne za glasbo, ki jo je ustvaril človek.
Poleg tega se trenutna tehnologija umetne inteligence srečuje z omejitvami, ki izhajajo iz njene odvisnosti od omejenih naborov podatkov, kar ima za posledico omejeno glasbeno raznolikost in izzive pri zajemanju človeškega izražanja. Pravna vprašanja v zvezi z avtorskimi pravicami dodatno zaostrujejo situacijo, saj se ugotavljanje lastništva in pristnosti zaplete z glasbo, ki jo ustvari umetna inteligenca. Medtem ko je namen zakona o avtorskih pravicah zaščititi izvirne ustvarjalce glasbe, se razlika med izvirnimi in ustvarjenimi skladbami zaradi vpletenosti umetne inteligence zabriše. Uporaba algoritmov strojnega učenja in naborov podatkov za ustvarjanje glasbe otežuje določanje lastništva in izvirnosti, kar vodi v pravne spore in zaplete.
Pojavijo se tudi etični in socialni pomisleki. Obstaja bojazen, da bi lahko glasba, ki jo ustvari umetna inteligenca, zmanjšala pomen človeške ustvarjalnosti v procesu ustvarjanja glasbe, kar bi lahko zmanjšalo umetniško izražanje in talent. Poleg tega zmožnost glasbe, ustvarjene z umetno inteligenco, da posnema skladbe, ki jih je ustvaril človek, vzbuja vprašanja o pristnosti in izvirnosti, zlasti v glasbeni industriji.
Pojav generativne tehnologije umetne inteligence označuje pomembno preobrazbo v glasbeni industriji, saj ponuja priložnosti brez primere in izjemne izzive. Ko gremo naprej, se pojavlja vse več projektov in platform, ki zadevajo glasbo, ustvarjeno z umetno inteligenco, in prav vznemirljivo je opazovati, v kaj se tehnologija razvija.
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Zhauhazyn je tekstopisec in sociolog. Očarana nad zapleteno dinamiko naravoslovnih in tehnoloških študij, se poglobi v kraljestvo Web3 z gorečo strastjo do blockchaina.
več člankov
Zhauhazyn je tekstopisec in sociolog. Očarana nad zapleteno dinamiko naravoslovnih in tehnoloških študij, se poglobi v kraljestvo Web3 z gorečo strastjo do blockchaina.
