L'intelligence artificielle (IA) a apporté une nouvelle vague d'expériences musicales personnalisées avec d'innombrables chansons déjà diffusées sur Apple Music, Spotify et SoundCloud. Le logiciel musical basé sur l’IA et le Deep Learning obtient une liste d’attente pour les nouveaux utilisateurs. En outre, certains outils peuvent même générer des instruments à partir de texte, fournir aux utilisateurs un rythme de départ ou une inspiration, aider les utilisateurs à éditer des morceaux et bien plus encore. 

Cependant, les ordinateurs participent à la création musicale depuis des décennies. Alors qu’est-ce qui a changé récemment ? Comment l’intelligence artificielle et le deep learning ont changé l’ensemble du secteur ? Dans le blog suivant, nous discuterons du concept d'intelligence artificielle (IA), de ses avantages et de ses défis pour l'industrie musicale, et des principaux outils d'IA utilisés pour créer de la musique de nos jours. 

Intelligence artificielle et Deep Learning : qu’est-ce que c’est ?

intelligence artificielle (IA) fait référence à une branche de l’informatique qui combine des ensembles de données complets pour faciliter la résolution de problèmes. Il englobe divers sous-domaines, tels que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, communément associés à l’intelligence artificielle. L'apprentissage profond joue un rôle clé dans plusieurs applications et services d'IA, améliorant l'automatisation et permettant l'exécution de tâches analytiques et physiques sans nécessiter d'intervention humaine. 

L’IA est souvent utilisée pour décrire le projet de création de systèmes possédant des capacités intellectuelles similaires à celles des humains, notamment le raisonnement, la découverte de sens, la généralisation et l’apprentissage d’expériences antérieures. 

Les systèmes d’IA fonctionnent en incorporant de grandes quantités de données d’entraînement étiquetées, en examinant les données pour identifier des corrélations et des modèles, et en exploitant ces modèles pour faire des prédictions sur les conditions futures. Les outils d'IA émergent dans l'industrie musicale et offrent des fonctionnalités telles que l'analyse de l'assistance aux pistes IA et l'amélioration globale du son.    

Prima Felicitas est un nom bien connu sur le marché, au service des consommateurs du monde entier en réalisant des projets basés sur les technologies Web 3.0 telles que IA, apprentissage automatique, IoT et blockchain. Notre équipe d'experts vous servira en transformant vos grandes idées en solutions innovantes.

Comment l’IA et le Deep Learning sont bénéfiques à l’industrie musicale ?

De la création de chansons et de la production musicale au marketing et à la distribution, l’IA transforme tous les aspects de cette forme d’art précieuse. Des algorithmes d'IA et d'apprentissage profond sont utilisés pour personnaliser les suggestions, proposer de nouvelles sélections musicales et organiser des listes de lecture. De plus, l’IA est utilisée pour améliorer la qualité des services de streaming. Par exemple, les outils basés sur l’IA peuvent identifier et éliminer le bruit de fond, optimiser les débits binaires et minimiser la latence.

L’IA possède un avantage significatif dans la création musicale grâce à sa capacité à analyser de vastes volumes de données, permettant l’identification de modèles et la prédiction des tendances. Cette fonctionnalité aide les producteurs de musique et les spécialistes du marketing à diffuser de la musique plus susceptible de trouver un écho auprès de leur public cible.

A l'avenir, intelligence artificielle peut trouver une application dans la création de concerts de réalité virtuelle et d’expériences immersives. De plus, l’IA continuera de contribuer à l’avancement des nouvelles plateformes et services de streaming musical. Les outils basés sur l'IA peuvent analyser le comportement et les préférences des utilisateurs, identifier les tendances émergentes et proposer des recommandations d'améliorations. En tirant parti de l’IA, les plateformes de streaming musical peuvent améliorer la qualité de leur service et offrir aux utilisateurs une expérience plus personnalisée.

Des entreprises leaders comme Spotify et Pandora ont exploité l’intelligence artificielle pour générer des listes de lecture sur mesure pour leurs utilisateurs. Ces entreprises utilisent également l’IA pour soutenir la promotion d’artistes nouveaux et émergents. Spotify, par exemple, dispose d'une équipe de data scientists qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour suggérer des chansons en fonction des habitudes d'écoute des utilisateurs. Apple Music, un concurrent majeur de Spotify, s'est engagé dans une rivalité féroce qui s'est avérée mutuellement bénéfique. Les deux sociétés ont rassemblé un nombre important d’abonnés payants.

Quels sont les modèles de génération musicale ?

• MélodieRNN: MelodyRNN est un modèle de réseau neuronal récurrent (RNN) basé sur LSTM (Long Short-Term Memory). Ce modèle comprend plusieurs configurations architecturales de réseaux neuronaux, permettant la modification de la plage de hauteur dans un fichier MIDI ou la mise en œuvre d'approches de formation telles que la technique « d'attention » susmentionnée.

  Cet outil, développé par Magenta, fournit un ensemble de commandes permettant de créer un ensemble de données à partir d'un fichier MIDI. Il collecte les mélodies de chaque piste, ce qui aide à entraîner le modèle. Le code de cet outil est totalement open source. Ils ont formé trois modèles dès le début pendant la phase de développement, chacun employant un type de mélodie différent : des mélodies de jazz, des chansons en groupe et des chansons pour enfants.

• Transformateur de musique: Magenta a également développé un modèle intitulé Music Transformer, qui utilise des transformateurs pour produire de la musique. Ce modèle peut générer près de 60 secondes d'audio sous forme de fichiers MIDI, surpassant les modèles basés sur LSTM en termes de cohérence.

  Contrairement aux approches de transformateur classiques, où les vecteurs d'attention construisent une relation absolue entre les jetons, les couches d'attention de cet algorithme utilisent une attention relative. Cela signifie que le modèle prédit la relation entre les jetons en fonction de leur proximité les uns par rapport aux autres.

• MuseNet: MuseNet, un programme OpenAI, produit des fichiers MIDI à l'aide de transformateurs. Ces mélodies peuvent être créées à partir de zéro ou en accompagnement d'une mélodie existante.

  Une différence majeure est que MuseNet utilise l'attention totale plutôt que l'attention relative. Cela permet de créer des morceaux de musique plus longs avec une cohérence mélodique améliorée, pouvant durer jusqu'à 4 minutes. Toutefois, cela pourrait compromettre la cohérence à court terme.

• MusiqueVAE: Passant à MusicVAE, il utilise un auto-encodeur variationnel récurrent hiérarchique, qui est une technique d'apprentissage en profondeur utilisée pour apprendre des représentations latentes et générer des partitions musicales. Dans l'explication suivante, nous approfondirons les différents composants de cette architecture et fournirons des exemples illustratifs. Avant cela, il est essentiel de saisir le concept d’auto-encodeur.

Quels sont les enjeux de l’IA dans l’industrie musicale ?

L’IA et l’apprentissage profond en musique présentent plusieurs défis. Le problème principal est les implications éthiques et juridiques de la musique générée artificiellement. La question est : « À qui appartiennent les droits d’auteur sur les morceaux de musique générés par l’IA ? S'agit-il d'une musique originale générée par l'IA, ou devrait-il s'agir d'une œuvre dérivée basée sur de la musique existante ? Un autre défi peut être qu'il peut être utilisé par de mauvais acteurs et des joueurs contraires à l'éthique pour imiter les artistes et utilisent leur voix de manière malveillante. 

Voici quelques défis que l’IA pourrait imposer à l’industrie musicale :

• Perte de connexion humaine: Une dépendance excessive à l’égard de la musique générée par l’IA ou des performances virtuelles peut diminuer le lien humain trouvé dans la musique live et la création musicale collaborative.
• Perturbation de l'industrie musicale: Les technologies d'IA ont le potentiel de perturber les rôles traditionnels de l'industrie musicale, en ayant un impact sur les opportunités d'emploi et en modifiant la créativité, en particulier dans les rôles d'écriture de chansons, de composition et de musicien de session.
• Manque d’émotion humaine et de créativité: La musique générée par l’IA peut manquer de la profondeur émotionnelle et de la créativité authentique que les musiciens humains apportent à leur travail, ce qui pourrait donner lieu à des compositions formulées et prévisibles. Cela pourrait conduire à un manque de diversité et d’innovation dans l’industrie.

5 outils d'IA pour produire de la musique

• Magenta: Magenta Studio, un ensemble de plugins musicaux, utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique pour générer de la musique. Il peut fonctionner comme une application autonome ou comme un plugin Ableton Live.
• Suite de production d'orbes: Orb Producer Suite permet aux producteurs de créer des mélodies, des lignes de basse et des sons de synthétiseur à table d'ondes avec une technologie de pointe, ce qui donne lieu à des motifs et des boucles musicales illimitées.
• Amper: Amper nécessite un minimum d'apport pour générer de la musique originale, s'adressant aux créateurs de contenu de toutes sortes avec des compositions, des performances et des enregistrements uniques, sans utiliser de matériel pré-créé ou de musique sous licence.
• T.V.A.: AIVA compose des bandes sonores émouvantes pour des publicités, des jeux vidéo ou des films, tout en proposant également des variations de chansons existantes. Le moteur musical de l'application simplifie la production vidéo en éliminant le besoin de licence musicale.
• MuseNet: MuseNet, géré par OpenAI, génère des chansons avec jusqu'à 10 instruments et dans 15 styles. Actuellement, il propose une consommation de musique générée par l’IA, mais pas la possibilité de créer de la musique personnalisée.

Réflexions finales

L’IA possède la capacité d’apporter des changements substantiels à l’industrie musicale. Bien que l’intégration de l’IA dans la production musicale présente de nombreux avantages potentiels, divers défis doivent être relevés. À mesure que l’industrie musicale continue d’évoluer, il sera fascinant de constater comment l’IA continue d’influencer la création, la production et la distribution musicales. 

Prima Felicitas est une IA leader et Conseil et développement Web3 entreprise qui réalise des projets basés sur l'IA, le Web3, l'apprentissage automatique et l'IoT. Nous veillons à ce que votre logiciel basé sur l’IA soit convivial et réponde aux besoins de votre public cible.

N'hésitez pas à partager les détails de votre projet en nous contactant directement via le lien ci-dessous :

Poste des vues: 51

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: 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