Umetna inteligenca (AI) je prinesla nov val prilagojenih glasbenih izkušenj z nešteto pesmimi, ki se že pretakajo na Apple Music, Spotify in SoundCloud. Glasbena programska oprema, ki temelji na AI in Deep Learning, dobiva čakalni seznam za nove uporabnike. Poleg tega lahko nekatera orodja celo ustvarijo instrumente iz besedila, uporabnikom zagotovijo začetni ritem ali navdih, pomagajo uporabnikom pri urejanju melodij in še veliko več. 

Računalniki pa že desetletja sodelujejo pri ustvarjanju glasbe. Kaj se je potem spremenilo v zadnjem času? Kako sta umetna inteligenca in globoko učenje spremenila celotno industrijo? V naslednjem spletnem dnevniku bomo razpravljali o konceptu umetne inteligence (AI), o tem, kako je koristen in izziven za glasbeno industrijo ter o nekaterih najboljših orodjih AI, ki se dandanes uporabljajo za ustvarjanje glasbe. 

Umetna inteligenca in globoko učenje – kaj sta to?

umetna inteligenca (AI) se nanaša na vejo računalništva, ki združuje obsežne nabore podatkov za lažje reševanje problemov. Zajema različna podpodročja, kot sta strojno in globoko učenje, ki ju običajno povezujemo z umetno inteligenco. Globoko učenje ima ključno vlogo v več aplikacijah in storitvah AI, saj izboljšuje avtomatizacijo in omogoča izvajanje analitičnih in fizičnih nalog brez človeškega posredovanja. 

AI se pogosto uporablja za opis projekta ustvarjanja sistemov, ki imajo intelektualne sposobnosti, podobne človeškim, vključno z razmišljanjem, odkrivanjem pomenov, posploševanjem in učenjem iz prejšnjih izkušenj. 

Sistemi umetne inteligence delujejo tako, da vključujejo ogromne količine označenih podatkov o usposabljanju, preiskujejo podatke za identifikacijo korelacije in vzorcev ter izkoriščajo te vzorce za napovedovanje prihodnjih razmer. Orodja umetne inteligence se pojavljajo v glasbeni industriji in zagotavljajo funkcije, kot sta analiza pomoči pri sledenju umetne inteligence in splošno izboljšanje zvoka.    

Primafelicitas je dobro znano ime na trgu, ki služi potrošnikom po vsem svetu z zagotavljanjem projektov, ki temeljijo na tehnologijah Web 3.0, kot je npr. AI, strojno učenje, internet stvari in veriga blokov. Naša strokovna ekipa vam bo pomagala tako, da bo vaše odlične ideje pretvorila v inovativne rešitve.

Kako umetna inteligenca in globoko učenje koristita glasbeni industriji?

Od ustvarjanja pesmi in glasbene produkcije do trženja in distribucije, umetna inteligenca spreminja vse vidike te cenjene oblike umetnosti. AI in algoritmi globokega učenja se uporabljajo za prilagajanje predlogov, predlaganje novih glasbenih izbir in urejanje seznamov predvajanja. Poleg tega se AI uporablja za izboljšanje kakovosti pretočnih storitev. Orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko na primer prepoznajo in odpravijo hrup v ozadju, optimizirajo bitne hitrosti in zmanjšajo zakasnitev.

AI ima pomembno prednost pri ustvarjanju glasbe s svojo sposobnostjo analiziranja obsežnih količin podatkov, kar omogoča prepoznavanje vzorcev in napovedovanje trendov. Ta zmožnost pomaga glasbenim producentom in tržnikom pri izdajanju glasbe, za katero je verjetneje, da bo odmevala pri ciljnem občinstvu.

V prihodnosti, umetna inteligenca lahko najdejo uporabo pri ustvarjanju koncertov virtualne resničnosti in poglobljenih izkušenj. Poleg tega bo AI še naprej prispeval k napredku novih platform in storitev za pretakanje glasbe. Orodja, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko analizirajo vedenje in nastavitve uporabnikov, prepoznajo nastajajoče trende in ponudijo priporočila za izboljšave. Platforme za pretakanje glasbe lahko z uporabo umetne inteligence izboljšajo kakovost svojih storitev in uporabnikom zagotovijo bolj prilagojeno izkušnjo.

Vodilna podjetja, kot sta Spotify in Pandora, so izkoristila umetno inteligenco za ustvarjanje prilagojenih seznamov predvajanja za svoje uporabnike. Ta podjetja uporabljajo tudi AI za podporo promociji novih in nastajajočih umetnikov. Spotify se na primer ponaša z ekipo podatkovnih znanstvenikov, ki uporabljajo algoritme strojnega učenja, da predlagajo pesmi na podlagi poslušalskih navad uporabnikov. Apple Music, pomemben konkurent Spotifyju, se je zapletel v hudo rivalstvo, ki se je izkazalo za obojestransko koristno. Obe podjetji sta zbrali precejšnje število plačanih naročnikov.

Kakšni so modeli glasbene generacije?

• MelodyRNN: MelodyRNN je model ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) na podlagi LSTM (dolgotrajnega kratkoročnega spomina). Ta model obsega več arhitekturnih konfiguracij nevronske mreže, kar omogoča spreminjanje obsega tona v datoteki MIDI ali izvajanje pristopov usposabljanja, kot je zgoraj omenjena tehnika 'pozornosti'.

  To orodje, ki ga je razvila Magenta, nudi nabor ukazov za ustvarjanje nabora podatkov iz datoteke MIDI. Zbira melodije iz vsake skladbe, kar pomaga pri usposabljanju modela. Koda tega orodja je popolnoma odprtokodna. Med razvojno fazo so že na začetku usposobili tri modele, pri čemer je vsak uporabljal drugačno vrsto melodije: jazz melodije, skupinske pesmi in otroške pesmi.

• Glasbeni transformator: Magenta je razvila tudi model z naslovom Music Transformer, ki uporablja transformatorje za ustvarjanje glasbe. Ta model lahko ustvari skoraj 60 sekund zvoka v obliki datotek MIDI, s čimer po koherentnosti presega modele, ki temeljijo na LSTM.

  Za razliko od tipičnih transformatorskih pristopov, kjer vektorji pozornosti gradijo absolutno razmerje med žetoni, plasti pozornosti v tem algoritmu uporabljajo relativno pozornost. To pomeni, da model napove razmerje med žetoni na podlagi njihove bližine drug drugemu.

• MuseNet: MuseNet, program OpenAI, ustvarja datoteke MIDI s pomočjo transformatorjev. Te melodije lahko ustvarite iz nič ali kot spremljavo obstoječe melodije.

  Ena glavnih razlik je, da MuseNet uporablja polno pozornost namesto relativne pozornosti. To omogoča ustvarjanje daljših glasbenih del z izboljšano melodično skladnostjo, ki trajajo do 4 minute. Vendar pa lahko ogrozi kratkoročno skladnost.

• GlasbaVAE: Če preidemo na MusicVAE, uporablja hierarhični ponavljajoči se variacijski samodejni kodirnik, ki je tehnika globokega učenja, ki se uporablja za učenje latentnih predstavitev in ustvarjanje glasbenih partitur. V naslednji razlagi se bomo poglobili v različne komponente te arhitekture in podali ilustrativne primere. Pred tem je nujno razumeti koncept samodejnega kodirnika.

Kakšni so izzivi umetne inteligence v glasbeni industriji?

Umetna inteligenca in poglobljeno učenje v glasbi predstavljata več izzivov. Primarno vprašanje je etične in pravne posledice umetno ustvarjene glasbe. Vprašanje je "Kdo je lastnik avtorskih pravic za glasbene posnetke, ki jih ustvari AI?". Je izvirna glasba, ustvarjena z umetno inteligenco, ali bi moralo biti izpeljano delo, ki temelji na obstoječi glasbi? Drugi izziv je lahko, da je lahko uporabljajo slabi igralci in neetični igralci za posnemanje umetnikov in uporabljajo svoj glas na zlonameren način. 

Sledi nekaj izzivov, ki bi jih umetna inteligenca lahko postavila glasbeni industriji:

• Izguba človeške povezave: Pretirano zanašanje na glasbo, ki jo ustvari umetna inteligenca, ali virtualne predstave lahko zmanjša človeško povezavo, ki jo najdemo v živi glasbi in skupnem glasbenem ustvarjanju.
• Disrupcija glasbene industrije: Tehnologije umetne inteligence lahko motijo ​​​​tradicionalne vloge v glasbeni industriji, vplivajo na zaposlitvene možnosti in spreminjajo ustvarjalnost, zlasti pri pisanju pesmi, komponiranju in vlogah sej glasbenikov.
• Pomanjkanje človeških čustev in ustvarjalnosti: Glasbi, ustvarjeni z umetno inteligenco, morda manjka čustvene globine in pristne ustvarjalnosti, ki ju v svoje delo vnašajo človeški glasbeniki, kar lahko povzroči formulacijske in predvidljive skladbe. To bi lahko povzročilo pomanjkanje raznolikosti in inovativnosti v industriji.

5 orodij AI za ustvarjanje glasbe

• Magenta: Magenta Studio, nabor glasbenih vtičnikov, uporablja napredne tehnike strojnega učenja za ustvarjanje glasbe. Deluje lahko kot samostojna aplikacija ali kot vtičnik Ableton Live.
• Orb Producer Suite: Orb Producer Suite omogoča producentom, da ustvarijo melodije, nizke tone in zvoke valovnega sintetizatorja z najsodobnejšo tehnologijo, kar povzroči neomejene glasbene vzorce in zanke.
• ampere: Amper zahteva minimalen vložek za ustvarjanje izvirne glasbe, ki skrbi za ustvarjalce vsebine vseh vrst z edinstvenimi skladbami, izvedbami in posnetki, brez uporabe vnaprej ustvarjenega materiala ali licenčne glasbe.
• DDV: AIVA komponira čustvene zvočne posnetke za oglase, video igre ali filme, hkrati pa ponuja različice obstoječih pesmi. Glasbeni mehanizem aplikacije poenostavlja video produkcijo z odpravo potrebe po licenciranju glasbe.
• MuseNet: MuseNet, ki ga upravlja OpenAI, ustvarja skladbe z do 10 instrumenti in v 15 slogih. Trenutno ponuja uporabo glasbe, ki jo ustvari AI, ne pa tudi možnosti ustvarjanja glasbe po meri.

Končne misli

AI ima sposobnost, da v glasbeno industrijo prinese bistvene spremembe. Čeprav obstajajo številne možne prednosti vključevanja umetne inteligence v glasbeno produkcijo, je treba obravnavati različne izzive. Ker se glasbena industrija še naprej razvija, bo fascinantno opazovati, kako AI še naprej vpliva na ustvarjanje, produkcijo in distribucijo glasbe. 

Primafelicitas je vodilni AI in Web3 svetovanje in razvoj podjetje, ki izvaja projekte, ki temeljijo na AI, Web3, Machine Learning in IoT. Zagotavljamo, da je vaša programska oprema, ki temelji na AI, uporabniku prijazna in ustreza potrebam vaše ciljne publike.

Delite svoje podrobnosti o projektu tako, da se obrnete neposredno na nas prek spodnje povezave:

Ogledi: 51

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: 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