Mubert 帶提示的前 20 個 AI 文本到音樂示例
簡單來說
AI文字轉音樂提示可以幫助您將任何文字變成音樂，任何人都可以學習如何使用文字轉音樂 幾分鐘內即可生成發電機
AI 生成的音樂仍處於早期階段，可能不如人類創作的音樂優美或專業
隨著 AI 技術的不斷發展，我們可以期待 AI 生成的音樂質量會顯著提高
在本文中，我們將討論 AI 文本到音樂示例。 我們還將研究可用的不同類型的提示以及它們的作用。
Metaverse Post 發布了一組 20 個文本轉音樂樣本，每個樣本都有不同的提示。 根據穆伯特的說法，提示對旋律的影響就像文本中的情感、節奏模式、單詞的聲音、單詞的音高一樣。 它還可以使歌曲聽起來像是在唱歌或在樂器上演奏。
Mubert 是一家使用 AI 生成音樂的初創公司。 公司開發了一個 文字轉音樂技術 可以將任何文本變成旋律。 Mubert 是人工智能驅動的聲音設計和作曲工具的領先供應商。 技術能夠分析、選擇相關的聲音，並從中構建編曲和作曲。 這允許為各種應用程序創建真正獨特且有影響力的配樂。
穆伯特開發人員 說過 該技術仍處於早期階段，但他們已經引起了人們的極大興趣，他們希望將這些工具用於個人和商業項目。
以下我們將詳細了解人工智慧音樂產生器的工作原理以及它可以為您做些什麼 提示。 我們還將提供一些人工智慧生成音樂的範例，讓您了解會發生什麼。
文本到音樂示例
AI 音樂是計算機科學的一個不斷發展的領域，它正在嘗試創建可以生成與現有音樂相似的新音樂的算法。 雖然AI音樂目前的狀態並不完美，還有很多挑戰需要克服，但AI音樂仍在不斷前行，不斷進步。 隨著每一項新的突破，我們離創造出真正偉大音樂的人工智能更近了一步。
它受人為輸入的影響有多大？
近年來，人工智能 (AI) 在音樂生成領域取得了令人難以置信的進步。 感謝人工智能，我們現在有 文本到音樂生成器 可以根據提示或樣本創建令人信服的音樂。 但問題仍然存在——這種音樂到底有多大的生成力？
許多人被這個系統的結果所愚弄，認為音樂是由一個合成器合成的。 神經網絡。 然而，事實並非如此。 音樂實際上是由在幕後工作的音樂家和聲音設計師創作的。
發布曲目是否有任何法律風險？
如果您正在尋找在影片或簡報中使用的音樂，您可以在網路上找到很多選擇。 最重要的是，其中許多選項都是免費提供的。 但是，使用這些方法有一些注意事項 免費音樂曲目。 例如，您可能需要將曲目歸屬於影片或簡報中的藝人。 或者您可能無法在 Spotify 或 Apple Music 等數位串流平台上發布該曲目。 儘管有這些注意事項，如果您想在專案中添加一些背景音樂，免費音樂可能是一個不錯的選擇。 在使用任何曲目之前，請務必檢查使用條款。
你可以用它來 商業或非商業目的 以任何你喜歡的方式。 但是，如果您不打算將它用作其他內容的背景音樂，請確保在歌曲中添加一些原創內容。 據開發者稱，所有 AI 生成的音樂都是合法且免費的。 這意味著任何人都可以使用 AI 創作音樂，而無需擔心版權或許可問題。 這對音樂家來說是一個巨大的優勢，因為它為創作新的原創音樂開闢了一個充滿可能性的全新世界。
常見問題
文本轉音樂是一種使用電子聲音將提示轉換為音樂的 AI 過程。
文本到音樂生成器是一種可幫助您為視頻或演示文稿創建背景音樂的工具。
人工智能不太可能取代作曲家，因為作曲需要創造性的洞察力和對人工智能可能無法複製的情感內容的理解。
人工智能可以寫歌，但歌曲的質量將取決於所使用的算法和輸入系統的數據。
人工智能可以寫歌，但歌曲的質量將取決於所使用的算法和輸入系統的數據。
不，AI目前不能代替歌手。
結論
這項技術具有廣泛的應用，從創建有針對性的活動到幫助提高用戶的工作效率，再到降低為遊戲行業創建旋律的成本。 該技術可用於為廣告、電影、遊戲等創作定制音樂。 該公司目前正在為這項技術申請專利。
- 幾週前，另一家公司 StabilityAI 宣布 他們的最新產品 Harmonai 是一種音樂 AI 生成器，可根據舞蹈擴散模型創作原創歌曲。 該模型旨在模擬音樂在現實世界中的傳播方式。 Harmonai 是同類產品中的第一個產品，它肯定會徹底改變音樂行業。 這將使各種背景的人都能創作音樂並與世界分享。 Harmonai 目前處於測試階段，將於今年晚些時候向公眾發布。
- 最近在 XNUMX 月，一個名為 谷歌 AI 揭示了 AudioLM. 該系統旨在根據文本提示生成音樂，例如標題、藝術家姓名和歌詞。 結果令人印象深刻，但仍然不完美。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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