Можливості та виклики ШІ в музиці у 2024 році
Коротко
Ознайомтеся з можливостями та викликами AI Music, а також з його поточними та потенційними застосуваннями в музичній індустрії.
Рік тому, у квітні 2023 року, Граймс заохочувала своїх шанувальників використовувати її голос для створення пісень через її веб-сайт, Elf.Tech. Платформа AI дозволяє користувачам вільно завантажувати свій вокал і синтезувати його в стилі виконавця.
Граймс у своєму твіті, оприлюднивши програмне забезпечення, передала свою готовність вільно використовувати свій голос, підкресливши свою незалежність від етикеток і правових обмежень. Вона з ентузіазмом сприйняла поєднання людської творчості та потенціалу машини, виступаючи за відкритий обмін мистецтвом і руйнуючи звичайні парадигми авторського права.
Однак не всі музиканти прийняли основну інтеграцію ШІ в індустрію. У квітні 2023 року, коли Граймс анонсувала програмне забезпечення зі штучним інтелектом, яке дозволяє співпрацювати з її шанувальниками, Universal Music Group подала до суду після вірусного успіху спільної роботи зі штучним інтелектом між Дрейком і The Weeknd під назвою «Heart on My Sleeve», посилаючись на проблеми інтелектуальної власності. .
Музика, створена штучним інтелектом, дає художникам можливість досліджувати нові методи створення музики, змінюючи не лише процес створення музики, але й спосіб її споживання та поширення. Відомі діячі музичної індустрії, такі як Граймс і Брайан Іно, вже використали його потенціал. Однак, як і більшість інновацій, музика, створена не людьми, викликала як визнання, так і критику.
У цій статті ми прагнемо всебічно висвітлити тему музики, створеної ШІ. Давайте перевіримо можливості та проблеми, які створює ця технологія. Його поточне та потенційне застосування в музичній індустрії.
Музика, створена ШІ, створюється за допомогою технологій ШІ, алгоритмів і моделей машинного навчання (ML). Ці системи навчаються на історичних музичних даних, що охоплюють пісні різних жанрів, створені людьми протягом історії. Цей багатий вхід дозволяє системам штучного інтелекту аналізувати та розпізнавати закономірності, властиві музиці.
Згодом AI здатний складати музичні твори, які імітують стиль, структуру та інші атрибути музики, створеної людиною до появи ШІ. Цей процес передбачає навчання моделей ML на обширних наборах даних уже існуючої музики, що дозволяє їм вивчати тонкощі музичних моделей, структур і стилів.
Під час фази навчання ці моделі отримують уявлення про розподіл музичних шаблонів, які вони пізніше використовують для створення нових композицій. Вони можуть використовувати такі методи, як інтерполяція та екстраполяція, щоб створити варіації існуючих композицій, спираючись на свої набуті знання про музичні моделі.
Крім того, методи постобробки, такі як гармонізація, регулювання ритму та генерація мелодії, можуть бути застосовані для покращення та вдосконалення створеної музики. Цей багатогранний підхід дозволяє штучному інтелекту створювати звуки, які резонують із певними жанрами чи стилями, збагачуючи музичний ландшафт інноваційними творами.
Кілька підходів до музики, створеної ШІ
- Моделі на основі параметрів генерують музику на основі predefiтакі параметри, як тональність, темп, ритм і мелодія. Ці параметри керують процесом композиції та дозволяють маніпулювати для введення варіацій.
- Текстові моделі, з іншого боку, створюють музику за допомогою текстових або символічних представлень. Вони аналізують шаблони та структури в тексті, щоб створити мелодії, гармонії та ритми. Загальні методології включають рекурентні нейронні мережі (RNN) або трансформаторні моделі.
- Візуальні моделі використовують візуальні уявлення, як-от ноти чи фортепіано, для створення музики. Аналізуючи візуальні моделі та кореляції між нотами, ці моделі створюють нові композиції.
Важливо відзначити, що хоча створена штучним інтелектом музика може бути вражаючою, вона залишається предметом постійних досліджень і розробок. Складність і нюанси композицій, створених людиною, не завжди можна відтворити, і існує суб’єктивний елемент в оцінці якості та художньої цінності створених штучним інтелектом творів.
Можливості для музики, створеної штучним інтелектом
Музика, створена штучним інтелектом, відкриває безліч можливостей для покращення творчої подорожі, спрощення композиції та надання індивідуальних пропозицій. Заглиблюючись у великі набори музичних даних, алгоритми ШІ можуть надихати музикантів, формувати мелодії та підтримувати музичну спадщину. Крім того, ШІ сприяє залученню людей без музичного досвіду до створення музики та сприяє співпраці між людьми та машинами, розсуваючи межі традиційної композиції та досліджуючи незвідані музичні території.
Існуючі інструменти, як-от Jukedeck і Amper Music, оптимізують процеси композиції та аранжування музики, надаючи композиторам музику, згенеровану штучним інтелектом, адаптовану до їхніх вимог, таким чином заощаджуючи час і зусилля на створення індивідуальних саундтреків.
Що стосується збереження музичної спадщини, моделі штучного інтелекту можуть передати суть і риси конкретних жанрів, ретельно вивчаючи історичні композиції та створюючи нову музику, яка дотримується цих стилів.
Такі платформи, як AIVA і OpenAIMuseNet дає змогу користувачам вводити певні параметри чи стилі та створювати оригінальні музичні твори з мінімальними музичними знаннями чи підготовкою. Це демократизує створення музики, дозволяючи немузикантам брати участь у музичному вираженні.
Проблеми в музиці, створеній ШІ
Тим не менш, у сфері музики, створеної ШІ, залишаються перешкоди та труднощі, які вимагають уваги. Незважаючи на свій потенціал для прискорення створення музики, ШІ стикається з різними проблемами. Насамперед, існує занепокоєння щодо людської творчості, оскільки штучному інтелекту часто важко втілити емоційне багатство музики, створеної людьми. Більшість алгоритмів штучного інтелекту для музики розроблено для створення композицій, заснованих на шаблонах або стилях, визначених за допомогою машинного навчання. Отже, це часто призводить до музики, якій бракує емоційної глибини та винахідливості, характерних для музики, створеної людьми.
Крім того, сучасна технологія штучного інтелекту стикається з обмеженнями, пов’язаними з її залежністю від обмежених наборів даних, що призводить до обмеженого музичного розмаїття та проблем із захопленням людського вираження. Юридичні проблеми, пов’язані з авторськими правами, ще більше ускладнюють ситуацію, оскільки розпізнавання права власності та автентичності ускладнюється музикою, створеною ШІ. Хоча закон про авторське право спрямований на захист авторів музики, різниця між оригінальними та створеними композиціями стирається із залученням ШІ. Використання алгоритмів машинного навчання та наборів даних для створення музики ускладнює визначення права власності та оригінальності, що призводить до судових спорів і складнощів.
Етичні та соціальні проблеми також спливають. Існує побоювання, що створена штучним інтелектом музика може зменшити значення людської творчості в процесі створення музики, потенційно зменшуючи художню експресію та талант. Крім того, здатність музики, створеної штучним інтелектом, імітувати композиції, створені людиною, викликає запитання щодо автентичності та оригінальності, особливо в музичній індустрії.
Поява генеративної технології штучного інтелекту знаменує значну трансформацію в музичній індустрії, пропонуючи безпрецедентні можливості та величезні виклики. По мірі того, як ми просуваємося вперед, з’являється все більше проектів і платформ, пов’язаних із музикою, створеною штучним інтелектом, і дуже захоплююче спостерігати, у що розвивається ця технологія.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Жаугазин — копірайтер, соціолог. Зачарована складною динамікою науково-технічних досліджень, вона заглиблюється в сферу Web3 з палкою пристрастю до блокчейну.
інші статті
Жаугазин — копірайтер, соціолог. Зачарована складною динамікою науково-технічних досліджень, вона заглиблюється в сферу Web3 з палкою пристрастю до блокчейну.
