L'intelligenza artificiale (AI) ha portato una nuova ondata di esperienze musicali personalizzate con innumerevoli brani già in streaming su Apple Music, Spotify e SoundCloud. Il software musicale basato su AI e Deep Learning sta ottenendo una lista d'attesa per i nuovi utenti. Inoltre, alcuni strumenti possono persino generare strumenti dal testo, fornire agli utenti un ritmo iniziale o un'ispirazione, aiutare gli utenti a modificare i brani e molto altro ancora. 

Tuttavia, i computer sono coinvolti nella creazione di musica da decenni. Allora cosa è cambiato ultimamente? In che modo l’intelligenza artificiale e il deep learning hanno cambiato l’intero settore? Nel blog seguente discuteremo del concetto di intelligenza artificiale (AI), di come sia vantaggiosa e stimolante per l'industria musicale e di quali siano alcuni dei principali strumenti di intelligenza artificiale utilizzati per creare musica al giorno d'oggi. 

Intelligenza Artificiale e Deep Learning: cosa sono?

intelligenza artificiale (AI) si riferisce a un ramo dell'informatica che combina set di dati completi per facilitare la risoluzione dei problemi. Comprende vari sottocampi, come l’apprendimento automatico e il deep learning, che sono comunemente associati all’intelligenza artificiale. Il deep learning svolge un ruolo chiave in molteplici applicazioni e servizi di intelligenza artificiale, migliorando l’automazione e consentendo l’esecuzione di attività analitiche e fisiche senza la necessità dell’intervento umano. 

L’intelligenza artificiale viene spesso utilizzata per descrivere il progetto di creazione di sistemi che possiedano capacità intellettuali simili a quelle umane, incluso il ragionamento, la scoperta di significati, la generalizzazione e l’apprendimento da esperienze precedenti. 

I sistemi di intelligenza artificiale funzionano incorporando grandi quantità di dati di addestramento etichettati, esaminando i dati per identificare correlazioni e modelli e sfruttando questi modelli per fare previsioni sulle condizioni future. Gli strumenti di intelligenza artificiale stanno emergendo nel settore musicale e forniscono funzionalità come l'analisi dell'assistenza della traccia AI e il miglioramento generale del suono.    

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In che modo l’intelligenza artificiale e il deep learning apportano benefici all’industria musicale?

Dalla creazione di brani e produzione musicale al marketing e alla distribuzione, l'intelligenza artificiale sta trasformando ogni aspetto di questa amata forma d'arte. Gli algoritmi di intelligenza artificiale e deep learning vengono utilizzati per personalizzare suggerimenti, proporre nuove selezioni musicali e curare playlist. Inoltre, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per migliorare la qualità dei servizi di streaming. Ad esempio, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono identificare ed eliminare il rumore di fondo, ottimizzare i bitrate e ridurre al minimo la latenza.

L’intelligenza artificiale possiede un vantaggio significativo nella creazione musicale grazie alla sua capacità di analizzare grandi volumi di dati, consentendo l’identificazione di modelli e la previsione delle tendenze. Questa funzionalità aiuta i produttori musicali e gli operatori di marketing a pubblicare musica che ha maggiori probabilità di entrare in risonanza con il pubblico previsto.

Nel futuro, intelligenza artificiale possono trovare applicazione nella creazione di concerti in realtà virtuale ed esperienze immersive. Inoltre, l’intelligenza artificiale continuerà a contribuire al progresso di nuove piattaforme e servizi di streaming musicale. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare il comportamento e le preferenze degli utenti, identificare le tendenze emergenti e offrire consigli per miglioramenti. Sfruttando l’intelligenza artificiale, le piattaforme di streaming musicale possono migliorare la qualità del servizio e fornire agli utenti un’esperienza più personalizzata.

Aziende leader come Spotify e Pandora hanno sfruttato l'intelligenza artificiale per generare playlist su misura per i propri utenti. Queste aziende utilizzano anche l’intelligenza artificiale per supportare la promozione di artisti nuovi ed emergenti. Spotify, ad esempio, vanta un team di data scientist che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per suggerire brani in base alle abitudini di ascolto degli utenti. Apple Music, un importante concorrente di Spotify, è impegnata in una feroce rivalità che si è rivelata reciprocamente vantaggiosa. Entrambe le società hanno accumulato un numero significativo di abbonati paganti.

Quali sono i modelli di generazione musicale?

• MelodyRNN: MelodyRNN è un modello di rete neurale ricorrente (RNN) basato su LSTM (Long Short-Term Memory). Questo modello comprende molteplici configurazioni architettoniche di rete neurale, consentendo la modifica della gamma di tonalità in un file MIDI o l'implementazione di approcci di formazione come la suddetta tecnica di "attenzione".

  Questo strumento, sviluppato da Magenta, fornisce una serie di comandi per creare un set di dati da un file MIDI. Raccoglie melodie da ogni traccia, il che aiuta ad addestrare il modello. Il codice di questo strumento è totalmente open source. Durante la fase di sviluppo hanno addestrato tre modelli fin dall'inizio, ciascuno utilizzando un diverso tipo di melodia: melodie jazz, canzoni in batch e canzoni per bambini.

• Trasformatore musicale: Magenta ha anche sviluppato un modello intitolato Music Transformer, che utilizza trasformatori per produrre musica. Questo modello può generare quasi 60 secondi di audio sotto forma di file MIDI, superando i modelli basati su LSTM in termini di coerenza.

  A differenza dei tipici approcci del trasformatore, in cui i vettori dell'attenzione costruiscono una relazione assoluta tra i token, gli strati dell'attenzione in questo algoritmo utilizzano l'attenzione relativa. Ciò significa che il modello prevede la relazione tra i token in base alla loro vicinanza tra loro.

• MuseNet: MuseNet, un programma OpenAI, produce file MIDI utilizzando trasformatori. Queste melodie possono essere create da zero o come accompagnamento a una melodia esistente.

  Una delle principali differenze è che MuseNet utilizza l'attenzione completa anziché l'attenzione relativa. Ciò consente la creazione di brani musicali più lunghi con maggiore coerenza melodica, che durano fino a 4 minuti. Tuttavia, ciò potrebbe mettere a repentaglio la coerenza a breve termine.

• MusicaVAE: Passando a MusicVAE, utilizza un autoencoder variazionale ricorrente gerarchico, che è una tecnica di deep learning utilizzata per apprendere rappresentazioni latenti e generare spartiti musicali. Nella seguente spiegazione approfondiremo i vari componenti di questa architettura e forniremo esempi illustrativi. Prima di ciò, è essenziale comprendere il concetto di autoencoder.

Quali sono le sfide dell’intelligenza artificiale nel settore musicale?

L’intelligenza artificiale e il deep learning nella musica presentano diverse sfide. Il problema principale è le implicazioni etiche e legali della musica generata artificialmente. La domanda è: “Chi possiede i diritti d’autore sui brani musicali generati dall’intelligenza artificiale?”. Si tratta di musica originale generata dall'intelligenza artificiale o dovrebbe essere un lavoro derivato basato sulla musica esistente? Un'altra sfida potrebbe essere che possa essere utilizzato da cattivi attori e giocatori non etici per imitare gli artisti e usano le loro voci in modi dannosi. 

Di seguito sono riportate alcune sfide che l’intelligenza artificiale potrebbe imporre all’industria musicale:

• Perdita di connessione umana: L’eccessiva dipendenza dalla musica generata dall’intelligenza artificiale o dalle performance virtuali può diminuire la connessione umana che si trova nella musica dal vivo e nella creazione musicale collaborativa.
• Interruzione dell'industria musicale: Le tecnologie di intelligenza artificiale hanno il potenziale di sconvolgere i ruoli tradizionali dell’industria musicale, incidendo sulle opportunità di lavoro e alterando la creatività, in particolare nei ruoli di scrittura di canzoni, composizione e musicista di sessione.
• Mancanza di emozioni umane e creatività: La musica generata dall’intelligenza artificiale potrebbe non avere la profondità emotiva e l’autentica creatività che i musicisti umani apportano al loro lavoro, risultando potenzialmente in composizioni stereotipate e prevedibili. Ciò potrebbe portare a una mancanza di diversità e innovazione nel settore.

5 strumenti AI per produrre musica

• Magenta: Magenta Studio, un set di plugin musicali, utilizza tecniche avanzate di apprendimento automatico per generare musica. Può funzionare come applicazione autonoma o come plug-in Ableton Live.
• Suite del produttore di sfere: Orb Producer Suite consente ai produttori di creare melodie, linee di basso e suoni di sintetizzatori wavetable con tecnologia all'avanguardia, risultando in pattern e loop musicali illimitati.
• Amper: Amper richiede un input minimo per generare musica originale, soddisfacendo creatori di contenuti di ogni tipo con composizioni, performance e registrazioni uniche, senza utilizzare materiale precreato o musica concessa in licenza.
• I.V.A.: AIVA compone colonne sonore emotive per pubblicità, videogiochi o film, offrendo anche variazioni di brani esistenti. Il motore musicale dell'app semplifica la produzione video eliminando la necessità di licenze musicali.
• MuseNet: MuseNet, gestito da OpenAI, genera brani con un massimo di 10 strumenti e in 15 stili. Attualmente offre il consumo di musica generata dall’intelligenza artificiale, ma non la possibilità di creare musica personalizzata.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale possiede la capacità di apportare cambiamenti sostanziali all’industria musicale. Sebbene vi siano numerosi potenziali vantaggi nell’incorporare l’intelligenza artificiale nella produzione musicale, è necessario affrontare varie sfide. Mentre l’industria musicale continua ad evolversi, sarà affascinante osservare come l’intelligenza artificiale continui a influenzare la creazione, la produzione e la distribuzione della musica. 

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