Kunstmatige intelligentie (AI) heeft een nieuwe golf van gepersonaliseerde muziekervaringen voortgebracht, waarbij talloze nummers al worden gestreamd op Apple Music, Spotify en SoundCloud. De op AI en Deep Learning gebaseerde muzieksoftware krijgt een wachtlijst voor nieuwe gebruikers. Sommige tools kunnen zelfs instrumenten uit tekst genereren, gebruikers een startbeat of inspiratie bieden, gebruikers helpen bij het bewerken van melodieën, en nog veel meer. 

Computers zijn echter al tientallen jaren betrokken bij het maken van muziek. Wat is er dan onlangs veranderd? Hoe kunstmatige intelligentie en deep learning de hele industrie hebben veranderd? In de volgende blog bespreken we het concept van kunstmatige intelligentie (AI), hoe het nuttig en uitdagend is voor de muziekindustrie, en wat een paar van de beste AI-tools zijn die tegenwoordig worden gebruikt om muziek te maken. 

Kunstmatige intelligentie en diep leren – wat zijn dat?

kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar een tak van de computerwetenschappen die uitgebreide datasets combineert om het oplossen van problemen te vergemakkelijken. Het omvat verschillende deelgebieden, zoals machine learning en deep learning, die vaak worden geassocieerd met kunstmatige intelligentie. Deep learning speelt een sleutelrol in meerdere AI-toepassingen en -diensten, verbetert de automatisering en maakt de uitvoering van analytische en fysieke taken mogelijk zonder de noodzaak van menselijke tussenkomst. 

AI wordt vaak gebruikt om het project te beschrijven van het creëren van systemen die intellectuele capaciteiten bezitten die vergelijkbaar zijn met die van mensen, waaronder redeneren, betekenisontdekking, generalisatie en leren van eerdere ervaringen. 

AI-systemen werken door grote hoeveelheden gelabelde trainingsgegevens op te nemen, de gegevens te onderzoeken om correlaties en patronen te identificeren, en deze patronen te gebruiken om voorspellingen te doen over toekomstige omstandigheden. AI-tools zijn in opkomst in de muziekindustrie en bieden functies zoals analyse van AI-trackondersteuning en algemene geluidsverbetering.    

PrimaFelicitas is een bekende naam in de markt en bedient wereldwijde consumenten door projecten te leveren op basis van Web 3.0-technologieën zoals AI, machinaal leren, IoT en Blockchain. Ons deskundige team zal u van dienst zijn door uw geweldige ideeën om te zetten in innovatieve oplossingen.

Hoe AI en Deep Learning gunstig zijn voor de muziekindustrie?

Van het maken van liedjes en muziekproductie tot marketing en distributie: AI transformeert elk aspect van deze gekoesterde kunstvorm. AI en deep learning-algoritmen worden gebruikt om suggesties aan te passen, nieuwe muziekselecties voor te stellen en afspeellijsten samen te stellen. Verder wordt AI ingezet om de kwaliteit van streamingdiensten te verbeteren. AI-gestuurde tools kunnen bijvoorbeeld achtergrondgeluid identificeren en elimineren, bitrates optimaliseren en latentie minimaliseren.

AI heeft een aanzienlijk voordeel bij het maken van muziek omdat het grote hoeveelheden gegevens kan analyseren, waardoor patronen kunnen worden geïdentificeerd en trends kunnen worden voorspeld. Deze mogelijkheid helpt muziekproducenten en marketeers bij het uitbrengen van muziek die waarschijnlijker resoneert met het beoogde publiek.

In de toekomst, kunstmatige intelligentie kan toepassing vinden bij het creëren van virtual reality-concerten en meeslepende ervaringen. Bovendien zal AI blijven bijdragen aan de vooruitgang van nieuwe muziekstreamingplatforms en -diensten. Op AI gebaseerde tools kunnen het gedrag en de voorkeuren van gebruikers analyseren, opkomende trends identificeren en aanbevelingen voor verbeteringen doen. Door gebruik te maken van AI kunnen muziekstreamingplatforms hun servicekwaliteit verbeteren en gebruikers een meer persoonlijke ervaring bieden.

Toonaangevende bedrijven als Spotify en Pandora hebben kunstmatige intelligentie ingezet om op maat gemaakte afspeellijsten voor hun gebruikers te genereren. Deze bedrijven maken ook gebruik van AI om de promotie van nieuwe en opkomende artiesten te ondersteunen. Spotify beschikt bijvoorbeeld over een team van datawetenschappers die machine learning-algoritmen gebruiken om nummers voor te stellen op basis van de luistergewoonten van gebruikers. Apple Music, een prominente concurrent van Spotify, is verwikkeld in een felle rivaliteit die voor beide partijen voordelig is gebleken. Beide bedrijven hebben een aanzienlijk aantal betaalde abonnees verzameld.

Wat zijn de muziekgeneratiemodellen?

• MelodieRNN: MelodyRNN is een op LSTM (Long Short-Term Memory) gebaseerd recurrent neuraal netwerk (RNN)-model. Dit model omvat meerdere architecturale configuraties van neurale netwerken, waardoor de wijziging van het toonhoogtebereik in een MIDI-bestand of de implementatie van trainingsbenaderingen zoals de bovengenoemde 'aandachts'-techniek mogelijk is.

  Deze tool, ontwikkeld door Magenta, biedt een reeks opdrachten voor het maken van een dataset op basis van een MIDI-bestand. Het verzamelt melodieën van elk nummer, wat helpt bij het trainen van het model. De code van deze tool is volledig open source. Tijdens de ontwikkelingsfase hebben ze vanaf het begin drie modellen getraind, die elk een ander soort melodie gebruiken: jazzmelodieën, batchliedjes en kinderliedjes.

• Muziek Transformator: Magenta heeft ook een model ontwikkeld met de titel Music Transformer, dat transformatoren gebruikt om muziek te produceren. Dit model kan bijna 60 seconden audio genereren in de vorm van MIDI-bestanden en overtreft daarmee op LSTM gebaseerde modellen wat betreft coherentie.

  In tegenstelling tot typische transformerende benaderingen, waarbij aandachtsvectoren een absolute relatie tussen tokens opbouwen, gebruiken de aandachtslagen in dit algoritme relatieve aandacht. Dit betekent dat het model de relatie tussen tokens voorspelt op basis van hun nabijheid tot elkaar.

• MuseNet: MuseNet, een OpenAI-programma, produceert MIDI-bestanden met behulp van transformatoren. Deze melodieën kunnen helemaal opnieuw worden gemaakt of als begeleiding bij een bestaande melodie.

  Een groot verschil is dat MuseNet volledige aandacht gebruikt in plaats van relatieve aandacht. Dit maakt het mogelijk langere muziekstukken te creëren met een verbeterde melodische samenhang, die maximaal 4 minuten kunnen duren. Het kan echter de samenhang op de korte termijn in gevaar brengen.

• MuziekVAE: Als we verdergaan met MusicVAE, maakt het gebruik van een hiërarchische terugkerende variatie-autoencoder, een diepgaande leertechniek die wordt gebruikt voor het leren van latente representaties en het genereren van muziekpartituren. In de volgende uitleg zullen we dieper ingaan op de verschillende componenten van deze architectuur en illustratieve voorbeelden geven. Daarvoor is het essentieel om het concept van een autoencoder te begrijpen.

Wat zijn de uitdagingen van AI in de muziekindustrie?

AI en deep learning in muziek brengen verschillende uitdagingen met zich mee. Het voornaamste probleem is de ethische en juridische implicaties van kunstmatig gegenereerde muziek. De vraag is: “Wie bezit het auteursrecht op muziektracks die door AI zijn gegenereerd?”. Is het door AI gegenereerde muziek origineel, of moet het afgeleid werk zijn, gebaseerd op bestaande muziek? Een andere uitdaging kan zijn dat dit mogelijk is gebruikt door slechte acteurs en onethische spelers om artiesten na te bootsen en gebruiken hun stem op kwaadaardige manieren. 

Hier volgen enkele uitdagingen die AI zou kunnen opleggen aan de muziekindustrie:

• Verlies van menselijke verbinding: Een overmatige afhankelijkheid van door AI gegenereerde muziek of virtuele optredens kan de menselijke verbinding die aanwezig is bij livemuziek en gezamenlijke muziekcreatie verminderen.
• Ontwrichting van de muziekindustrie: AI-technologieën hebben het potentieel om de traditionele rollen in de muziekindustrie te ontwrichten, een impact te hebben op de werkgelegenheid en de creativiteit te veranderen, met name op het gebied van songwriting, componeren en sessiemuzikanten.
• Gebrek aan menselijke emotie en creativiteit: Door AI gegenereerde muziek mist mogelijk de emotionele diepgang en authentieke creativiteit die menselijke muzikanten in hun werk brengen, wat mogelijk kan resulteren in formule-achtige en voorspelbare composities. Dit zou kunnen leiden tot een gebrek aan diversiteit en innovatie in de sector.

5 AI-tools voor het produceren van muziek

• Magenta: Magenta Studio, een set muziekplug-ins, maakt gebruik van geavanceerde machine-learningtechnieken om muziek te genereren. Het kan functioneren als een zelfstandige applicatie of als een Ableton Live-plug-in.
• Orb Producer-suite: Orb Producer Suite stelt producers in staat melodieën, baslijnen en wavetable-synthesizerklanken te creëren met de allernieuwste technologie, wat resulteert in grenzeloze muzikale patronen en loops.
• ampère: Amper vereist minimale input om originele muziek te genereren, waarmee allerlei soorten contentmakers worden bediend met unieke composities, uitvoeringen en opnames, zonder gebruik te maken van vooraf gemaakt materiaal of gelicentieerde muziek.
• VAT: AIVA componeert emotionele soundtracks voor advertenties, videogames of films, en biedt ook variaties op bestaande nummers. De muziekengine van de app vereenvoudigt de videoproductie door de noodzaak van muzieklicenties te elimineren.
• MuseNet: MuseNet, beheerd door OpenAI, genereert nummers met maximaal 10 instrumenten en in 15 stijlen. Momenteel biedt het door AI gegenereerde muziekconsumptie, maar niet de mogelijkheid om aangepaste muziek te maken.

Laatste gedachten

AI bezit het vermogen om substantiële veranderingen in de muziekindustrie te bewerkstelligen. Hoewel er talloze potentiële voordelen zijn verbonden aan het integreren van AI in de muziekproductie, moeten er verschillende uitdagingen worden aangepakt. Terwijl de muziekindustrie zich blijft ontwikkelen, zal het fascinerend zijn om te zien hoe AI de creatie, productie en distributie van muziek blijft beïnvloeden. 

PrimaFelicitas is een toonaangevende AI en Web3-advies en -ontwikkeling bedrijf dat projecten levert op basis van AI, Web3, Machine Learning en IoT. Wij zorgen ervoor dat uw AI-gebaseerde software gebruiksvriendelijk is en voldoet aan de behoeften van uw doelgroep.

Deel gerust uw projectgegevens door rechtstreeks contact met ons op te nemen via de onderstaande link:

Publicatie Bezichtigingen: 51

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: 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