Tekoäly (AI) on tuonut uuden aallon mukautettuja musiikkielämyksiä, sillä lukemattomia kappaleita on jo suoratoistettu Apple Musicissa, Spotifyssa ja SoundCloudissa. AI- ja Deep Learning -pohjainen musiikkiohjelmisto saa jonotuslistan uusille käyttäjille. Lisäksi jotkin työkalut voivat jopa luoda instrumentteja tekstistä, tarjota käyttäjille aloituslyöntiä tai inspiraatiota, auttaa käyttäjiä muokkaamaan sävelmiä ja paljon muuta. 

Tietokoneet ovat kuitenkin olleet mukana musiikin tekemisessä vuosikymmeniä. Mikä sitten on muuttunut viime aikoina? Miten tekoäly ja syväoppiminen ovat muuttaneet koko alaa? Seuraavassa blogissa keskustelemme tekoälyn (AI) käsitteestä, siitä, kuinka se on hyödyllistä ja haastavaa musiikkiteollisuudelle, ja mitä parhaita tekoälytyökaluja käytetään musiikin luomiseen nykyään. 

Tekoäly ja syväoppiminen – mitä ne ovat?

Tekoäly (AI) viittaa tietojenkäsittelytieteen alaan, joka yhdistää kattavia tietojoukkoja helpottaakseen ongelmanratkaisua. Se kattaa useita osa-alueita, kuten koneoppimisen ja syväoppimisen, jotka yhdistetään yleisesti tekoälyyn. Syväoppiminen on avainasemassa useissa tekoälysovelluksissa ja -palveluissa, mikä lisää automaatiota ja mahdollistaa analyyttisten ja fyysisten tehtävien suorittamisen ilman ihmisen väliintuloa. 

Tekoälyä käytetään usein kuvaamaan projektia, jossa luodaan järjestelmiä, joilla on samankaltaisia ​​älyllisiä kykyjä kuin ihmisillä, mukaan lukien päättely, merkityksen löytäminen, yleistäminen ja aiemmista kokemuksista oppiminen. 

Tekoälyjärjestelmät toimivat sisällyttämällä suuria määriä merkittyä harjoitustietoa, tutkimalla tietoja korrelaatioiden ja kuvioiden tunnistamiseksi ja hyödyntämällä näitä malleja tulevien olosuhteiden ennustamisessa. Tekoälytyökaluja on syntymässä musiikkiteollisuudessa, ja ne tarjoavat ominaisuuksia, kuten tekoälyn seuranta-apuanalyysin ja yleisen äänenparannuksen.    

PrimaFelicitas on markkinoilla tunnettu nimi, joka palvelee maailmanlaajuisesti kuluttajia toimittamalla Web 3.0 -teknologioihin perustuvia projekteja, kuten esim. AI, koneoppiminen, IoT ja Blockchain. Asiantuntijatiimimme palvelee sinua muuntamalla upeista ideoistasi innovatiivisia ratkaisuja.

Miten tekoäly ja syväoppiminen hyödyttävät musiikkiteollisuutta?

Kappaleiden luomisesta ja musiikin tuotannosta markkinointiin ja jakeluun, tekoäly muuttaa tämän arvostetun taidemuodon kaikkia puolia. Tekoälyä ja syväoppimisalgoritmeja käytetään ehdotusten mukauttamiseen, uusien musiikkivaihtoehtojen ehdottamiseen ja soittolistojen kuratointiin. Lisäksi tekoälyä käytetään parantamaan suoratoistopalveluiden laatua. Tekoälyohjatut työkalut voivat esimerkiksi tunnistaa ja poistaa taustamelun, optimoida bittinopeudet ja minimoida latenssin.

Tekoälyllä on merkittävä etu musiikin luomisessa, koska se pystyy analysoimaan suuria tietomääriä, mikä mahdollistaa kuvioiden tunnistamisen ja trendien ennustamisen. Tämä ominaisuus auttaa musiikin tuottajia ja markkinoijia julkaisemaan musiikkia, joka todennäköisemmin resonoi kohdeyleisönsä kanssa.

Tulevaisuudessa, Tekoäly saattaa löytää käyttöä virtuaalitodellisuuskonserttien ja mukaansatempaavien elämysten luomisessa. Lisäksi tekoäly jatkaa osaltaan uusien musiikin suoratoistoalustojen ja -palvelujen kehittämistä. Tekoälypohjaiset työkalut voivat analysoida käyttäjien käyttäytymistä ja mieltymyksiä, tunnistaa uusia trendejä ja tarjota parannussuosituksia. Tekoälyä hyödyntävät musiikin suoratoistoalustat voivat parantaa palvelunsa laatua ja tarjota käyttäjille henkilökohtaisemman käyttökokemuksen.

Johtavat yritykset, kuten Spotify ja Pandora, ovat hyödyntäneet tekoälyä luodakseen räätälöityjä soittolistoja käyttäjilleen. Nämä yritykset käyttävät tekoälyä myös uusien ja nousevien taiteilijoiden edistämiseen. Esimerkiksi Spotifyssa on joukko datatieteilijöitä, jotka käyttävät koneoppimisalgoritmeja ehdottaakseen kappaleita käyttäjien kuuntelutottumusten perusteella. Apple Music, Spotifyn merkittävä kilpailija, on osallistunut kovaan kilpailuun, joka on osoittautunut molempia osapuolia hyödyttäväksi. Molemmat yhtiöt ovat keränneet huomattavan määrän maksullisia tilaajia.

Mitkä ovat musiikin sukupolven mallit?

• MelodyRNN: MelodyRNN on LSTM- (Long Short-Term Memory) -pohjainen toistuva hermoverkko (RNN) -malli. Tämä malli sisältää useita hermoverkkojen arkkitehtonisia konfiguraatioita, jotka mahdollistavat äänenkorkeuden muuttamisen MIDI-tiedostossa tai koulutuslähestymistapojen, kuten edellä mainitun "attention"-tekniikan, toteuttamisen.

  Tämä Magentan kehittämä työkalu tarjoaa joukon komentoja tietojoukon luomiseksi MIDI-tiedostosta. Se kerää melodioita jokaiselta kappaleelta, mikä auttaa mallin kouluttamisessa. Tämän työkalun koodi on täysin avoimen lähdekoodin. He kouluttivat kolme mallia alusta alkaen kehitysvaiheessa, joista jokainen käytti erilaista melodiaa: jazz-melodioita, erälauluja ja lastenlauluja.

• Musiikin muuntaja: Magenta kehitti myös mallin nimeltä Music Transformer, joka käyttää muuntajia musiikin tuottamiseen. Tämä malli voi tuottaa lähes 60 sekuntia ääntä MIDI-tiedostoina, mikä ohittaa LSTM-pohjaiset mallit koherenssin suhteen.

  Toisin kuin tyypilliset muuntajalähestymistavat, joissa huomiovektorit rakentavat absoluuttisen suhteen tokenien välille, tämän algoritmin huomiotasot käyttävät suhteellista huomiota. Tämä tarkoittaa, että malli ennustaa tokenien välisen suhteen niiden läheisyyden perusteella.

• MuseNet: MuseNet, OpenAI-ohjelma, tuottaa MIDI-tiedostoja muuntajia käyttäen. Nämä melodiat voidaan luoda joko tyhjästä tai säestyksenä olemassa olevalle melodialle.

  Yksi suuri ero on se, että MuseNet käyttää täyttä huomiota suhteellisen huomion sijaan. Tämä mahdollistaa pidempien musiikkikappaleiden luomisen parannetulla melodisella koherenssilla, jotka kestävät jopa 4 minuuttia. Se voi kuitenkin vaarantaa lyhyen aikavälin johdonmukaisuuden.

• MusicVAE: Siirryttäessä MusicVAE:hen, se käyttää hierarkkista toistuvaa variaatioautoenkooderia, joka on syväoppimistekniikka, jota käytetään piilevien esitysten oppimiseen ja nuottien luomiseen. Seuraavassa selityksessä perehdymme tämän arkkitehtuurin eri osiin ja annamme havainnollistavia esimerkkejä. Sitä ennen on tärkeää ymmärtää automaattisen kooderin käsite.

Mitkä ovat tekoälyn haasteet musiikkiteollisuudessa?

Tekoäly ja musiikin syväoppiminen asettavat useita haasteita. Ensisijainen kysymys on keinotekoisesti tuotetun musiikin eettiset ja oikeudelliset vaikutukset. Kysymys kuuluu "Kuka omistaa tekoälyn luomien musiikkikappaleiden tekijänoikeudet?". Onko se tekoälyn luomaa musiikkia alkuperäistä vai pitäisikö sen olla olemassa olevaan musiikkiin perustuvaa johdannaisteosta? Toinen haaste voi olla, että se voi olla huonot näyttelijät ja epäeettiset pelaajat käyttävät sitä matkimaan taiteilijoita ja käyttävät ääntään haitallisilla tavoilla. 

Seuraavassa on muutamia haasteita, joita tekoäly saattaa asettaa musiikkiteollisuudelle:

• Ihmissuhteen menetys: Liiallinen luottaminen tekoälyn luomaan musiikkiin tai virtuaalisiin esityksiin voi heikentää elävän musiikin ja yhteistyömusiikin luomisen inhimillistä yhteyttä.
• Musiikkiteollisuuden häiriö: Tekoälyteknologiat voivat häiritä perinteisiä musiikkialan rooleja, vaikuttaa työmahdollisuuksiin ja muuttaa luovuutta, erityisesti laulujen kirjoittamisessa, säveltämisessä ja istuntomuusikon rooleissa.
• Ihmisen tunteiden ja luovuuden puute: Tekoälyn luomasta musiikista saattaa puuttua emotionaalista syvyyttä ja autenttista luovuutta, jonka muusikot tuovat työhönsä, mikä saattaa johtaa kaavamaisiin ja ennakoitaviin sävellyksiin. Tämä voi johtaa alan monimuotoisuuden ja innovaatioiden puutteeseen.

5 AI-työkalua musiikin tuottamiseen

• Magenta: Magenta Studio, joukko musiikkilaajennuksia, käyttää kehittyneitä koneoppimistekniikoita musiikin luomiseen. Se voi toimia itsenäisenä sovelluksena tai Ableton Live -laajennuksena.
• Orb Producer Suite: Orb Producer Suite antaa tuottajille mahdollisuuden luoda melodioita, bassolinjoja ja aallotussyntetisaattoriääniä huipputeknologialla, mikä johtaa rajattomiin musiikkikuvioihin ja silmukoihin.
• ampeeri: Amper vaatii vain vähän syöttöä alkuperäisen musiikin luomiseen. Se palvelee kaikenlaisia ​​sisällöntuottajia ainutlaatuisilla sävellyksillä, esityksillä ja tallennuksilla käyttämättä valmiiksi luotua materiaalia tai lisensoitua musiikkia.
• AIVA: AIVA säveltää tunteita herättäviä ääniraitoja mainoksiin, videopeleihin tai elokuviin ja tarjoaa samalla muunnelmia olemassa olevista kappaleista. Sovelluksen musiikkimoottori yksinkertaistaa videotuotantoa poistamalla musiikin lisensoinnin tarpeen.
• MuseNet: OpenAI:n hallinnoima MuseNet luo kappaleita jopa 10 instrumentilla ja 15 tyylillä. Tällä hetkellä se tarjoaa tekoälyn luomaa musiikin kulutusta, mutta ei mahdollisuutta luoda mukautettua musiikkia.

Lopullinen ajatuksia

Tekoälyllä on kyky tuoda merkittäviä muutoksia musiikkiteollisuuteen. Vaikka tekoälyn sisällyttämisellä musiikin tuotantoon on lukuisia mahdollisia etuja, eri haasteisiin on vastattava. Musiikkiteollisuuden kehittyessä on kiehtovaa nähdä, kuinka tekoäly vaikuttaa edelleen musiikin luomiseen, tuotantoon ja jakeluun. 

PrimaFelicitas on johtava tekoäly ja Web3-konsultointi ja -kehitys yritys, joka toimittaa tekoälyyn, Web3:een, koneoppimiseen ja IoT:hen perustuvia projekteja. Varmistamme, että tekoälypohjainen ohjelmistosi on käyttäjäystävällinen ja vastaa kohdeyleisösi tarpeita.

Voit vapaasti jakaa projektisi tiedot ottamalla meihin suoraan yhteyttä alla olevan linkin kautta:

Viesti katselua: 51

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/create-music-using-ai-and-deep-learning/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=create-music-using-ai-and-deep-learning