Möjligheter och utmaningar för AI i musik 2024
I korthet
Kolla in möjligheterna och utmaningarna med AI Music, och dess nuvarande och potentiella tillämpningar inom musikbranschen.
För ett år sedan, i april 2023, uppmuntrade Grimes sina fans att använda hennes röst för att skapa låtar via sin hemsida, Elf.Tech. AI-plattformen tillåter användare att fritt ladda upp sin sång och syntetisera dem i artistens stil.
Grimes, i sin tweet som avslöjade programvaran, förmedlade sin vilja att använda sin röst fritt, vilket framhävde hennes oberoende från etiketter och juridiska begränsningar. Hon omfamnade entusiastiskt blandningen av mänsklig kreativitet och maskinpotential, förespråkade för öppen delning av konst och störde konventionella upphovsrättsparadigm.
Men inte alla musiker har anammat AI:s vanliga integration i branschen. Samma månad som Grimes tillkännagav sin AI-mjukvara som möjliggör samarbete med sina fans, i april 2023, vidtog Universal Music Group rättsliga åtgärder efter den virala framgången med ett AI-samarbete mellan Drake och The Weeknd kallat "Heart on My Sleeve", med hänvisning till immateriella rättigheter. .
AI-genererad musik ger artister möjligheten att utforska nya metoder för musikskapande, och förändrar inte bara processen att skapa musik utan också hur den konsumeras och delas. Kända personer inom musikbranschen, som Grimes och Brian Eno, har redan anammat dess potential. Men som de flesta innovationer har icke-mänsklig genererad musik väckt både hyllningar och kritik.
I den här artikeln strävar vi efter att heltäckande täcka temat AI-genererad musik. Låt oss kolla in de möjligheter och utmaningar som tekniken erbjuder. Dess nuvarande och potentiella tillämpningar inom musikbranschen.
AI-genererad musik produceras genom användning av AI-teknik, utnyttjande av algoritmer och maskininlärningsmodeller (ML). Dessa system är tränade på historisk musikdata, som omfattar låtar från olika genrer skapade av människor genom historien. Denna rika input gör det möjligt för AI-system att analysera och urskilja mönster som är inneboende i musik.
Senare, AI är kapabel att komponera musikstycken som efterliknar stilen, strukturen och andra attribut hos människoskapad musik som föregick uppkomsten av AI. Denna process involverar utbildning av ML-modeller på omfattande datauppsättningar av redan existerande musik, vilket gör att de kan lära sig krångligheterna i musikaliska mönster, strukturer och stilar.
Under utbildningsfasen får dessa modeller insikter i distributionen av musikaliska mönster, som de senare använder för att generera nya kompositioner. De kan använda tekniker som interpolation och extrapolation för att skapa variationer av befintliga kompositioner, utifrån sina inlärda kunskaper om musikmönster.
Dessutom kan efterbehandlingstekniker som harmonisering, rytmjustering och melodigenerering användas för att förbättra och förfina den genererade musiken. Detta mångfacetterade tillvägagångssätt gör det möjligt för AI att skapa toner som resonerar med specifika genrer eller stilar, och berikar det musikaliska landskapet med innovativa skapelser.
Flera metoder för AI-genererad musik
- Parameterbaserade modeller genererar musik baserad på predefined alternativ som tonart, tempo, rytm och melodi. Dessa parametrar styr kompositionsprocessen och tillåter manipulation för att introducera variationer.
- Textbaserade modeller, å andra sidan, genererar musik med hjälp av textuella eller symboliska representationer. De analyserar mönster och strukturer i texten för att skapa melodier, harmonier och rytmer. Vanliga metoder inkluderar återkommande neurala nätverk (RNN) eller transformatormodeller.
- Visuella modeller använder visuella representationer som noter eller pianorullar för att generera musik. Genom att analysera visuella mönster och korrelationer mellan noter skapar dessa modeller nya kompositioner.
Det är viktigt att notera att även om AI-genererad musik kan vara imponerande, är det fortfarande ett område för pågående forskning och utveckling. Komplexiteten och nyanserna i mänskligt skapade kompositioner kan inte alltid replikeras, och det finns ett subjektivt element i att utvärdera kvaliteten och det konstnärliga värdet av AI-genererade verk.
Möjligheter för AI-genererad musik
AI-genererad musik öppnar upp för en uppsjö av möjligheter att förbättra den kreativa resan, förenkla kompositionen och erbjuda skräddarsydda förslag. Genom att fördjupa sig i omfattande musikdatauppsättningar kan AI-algoritmer väcka inspiration för musiker, forma melodier och upprätthålla musikaliskt arv. Dessutom underlättar AI involveringen av individer utan musikalisk bakgrund i musikskapande och främjar samarbetspartnerskap mellan människor och maskiner, tänjer på gränserna för traditionell komposition och utforskar okända musikaliska territorier.
Befintliga verktyg som Jukedeck och Amper Music effektiviserar musikkompositionen och arrangemangsprocesserna genom att förse kompositörer med AI-genererad musik skräddarsydd för deras krav, vilket sparar tid och ansträngning för att skapa skräddarsydda ljudspår.
När det gäller bevarandet av musikaliskt arv kan AI-modeller fånga essensen och egenskaperna hos specifika genrer genom att granska historiska kompositioner och generera ny musik som följer dessa stilar.
Plattformar som AIVA och OpenAI's MuseNet ger användare möjlighet att mata in specifika parametrar eller stilar och generera originalmusikstycken med minimal musikkunskap eller träning. Detta demokratiserar musikskapandet och låter icke-musiker ta del av musikaliska uttryck.
Utmaningar i AI-genererad musik
Ändå kvarstår hinder och svårigheter inom området för AI-genererad musik som kräver uppmärksamhet. Trots sin potential för att påskynda musikskapandet, möter AI olika utmaningar. Främst finns det oron för mänsklig kreativitet, eftersom AI ofta kämpar för att kapsla in den känslomässiga rikedom som finns i musik skapad av människor. Majoriteten av AI-algoritmerna för musik är skapade för att producera kompositioner grundade i mönster eller stilar som identifierats genom maskininlärning. Följaktligen resulterar detta ofta i musik som saknar den känslomässiga djuphet och uppfinningsrikedom som kännetecknar mänskligt skapad musik.
Dessutom möter nuvarande AI-teknik begränsningar som härrör från dess beroende av begränsade datauppsättningar, vilket resulterar i begränsad musikalisk mångfald och utmaningar när det gäller att fånga mänskliga uttryck. Juridiska frågor kring upphovsrätt förvärrar situationen ytterligare, eftersom kräsna äganderätt och äkthet blir invecklad med AI-genererad musik. Medan upphovsrättslagen syftar till att skydda de ursprungliga musikskaparna, suddas skillnaden mellan original och genererade kompositioner ut med AI-inblandning. Användningen av maskininlärningsalgoritmer och datauppsättningar för musikgenerering komplicerar fastställandet av ägande och originalitet, vilket leder till juridiska tvister och komplexitet.
Etiska och sociala problem dyker också upp. Det finns farhågor om att AI-genererad musik kan minska betydelsen av mänsklig kreativitet i musikskapandeprocessen, vilket potentiellt minskar konstnärligt uttryck och talang. Dessutom väcker kapaciteten hos AI-genererad musik att efterlikna mänskligt skapade kompositioner frågor om äkthet och originalitet, särskilt inom musikbranschen.
Tillkomsten av generativ AI-teknik markerar en betydande omvandling i musikbranschen, som erbjuder oöverträffade möjligheter och enorma utmaningar. När vi går framåt dyker det upp ett växande antal projekt och plattformar som rör AI-genererad musik, och det är ganska spännande att se vad tekniken utvecklas till.
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
Om författaren
Zhauhazyn är copywriter och huvudämne i sociologi. Fascinerad av den invecklade dynamiken i vetenskaps- och teknikstudier, gräver hon djupt in i riket av Web3 med en brinnande passion för blockchain.
fler artiklar
Zhauhazyn är copywriter och huvudämne i sociologi. Fascinerad av den invecklade dynamiken i vetenskaps- och teknikstudier, gräver hon djupt in i riket av Web3 med en brinnande passion för blockchain.
