Artificiell intelligens (AI) har fört med sig en ny våg av personliga musikupplevelser med otaliga låtar som redan streamas på Apple Music, Spotify och SoundCloud. Den AI och Deep Learning-baserade musikmjukvaran får en väntelista för nya användare. Vissa verktyg kan även generera instrument från text, ge användarna ett startslag eller inspiration, hjälpa användare att redigera låtar och mycket mer. 

Dock har datorer varit inblandade i att skapa musik i decennier. Vad har då förändrats nyligen? Hur artificiell intelligens och djupinlärning har förändrat hela branschen? I följande blogg kommer vi att diskutera konceptet artificiell intelligens (AI), hur det är fördelaktigt och utmanande för musikindustrin, och vilka är några av de bästa AI-verktygen som används för att skapa musik nuförtiden. 

Artificiell intelligens och djupinlärning – vad är det?

Artificiell intelligens (AI) hänvisar till en gren av datavetenskap som kombinerar omfattande datauppsättningar för att underlätta problemlösning. Den omfattar olika delområden, såsom maskininlärning och djupinlärning, som vanligtvis förknippas med artificiell intelligens. Deep learning spelar en nyckelroll i flera AI-applikationer och tjänster, vilket förbättrar automatiseringen och möjliggör utförandet av analytiska och fysiska uppgifter utan behov av mänskligt ingripande. 

AI används ofta för att beskriva projektet att skapa system som besitter intellektuella förmågor som liknar människors, inklusive resonemang, meningsupptäckt, generalisering och att lära av tidigare erfarenheter. 

AI-system fungerar genom att införliva stora mängder märkt träningsdata, undersöka data för att identifiera korrelationer och mönster, och utnyttja dessa mönster för att göra förutsägelser om framtida förhållanden. AI-verktyg växer fram i musikbranschen och ger funktioner som AI-spårassistansanalys och övergripande ljudförbättring.    

PrimaFelicitas är ett välkänt namn på marknaden som betjänar konsumenter över hela världen genom att leverera projekt baserade på Web 3.0-teknologier som t.ex. AI, Machine Learning, IoT och Blockchain. Vårt expertteam kommer att hjälpa dig genom att förvandla dina fantastiska idéer till innovativa lösningar.

Hur AI och Deep Learning är fördelaktigt för musikindustrin?

Från skapandet av låtar och musikproduktion till marknadsföring och distribution, förändrar AI varje aspekt av denna omhuldade konstform. AI och djupinlärningsalgoritmer används för att anpassa förslag, föreslå nya musikval och kurera spellistor. Vidare används AI för att förbättra kvaliteten på streamingtjänster. Till exempel kan AI-drivna verktyg identifiera och eliminera bakgrundsbrus, optimera bithastigheter och minimera latens.

AI har en betydande fördel i musikskapande genom sin förmåga att analysera omfattande datavolymer, vilket möjliggör identifiering av mönster och förutsägelse av trender. Denna förmåga hjälper musikproducenter och marknadsförare att släppa musik som är mer benägna att få resonans hos den avsedda publiken.

I framtiden, Artificiell intelligens kan hitta tillämpning i skapandet av virtuell verklighetskonserter och uppslukande upplevelser. Dessutom kommer AI att fortsätta att bidra till utvecklingen av nya plattformar och tjänster för musikströmning. AI-baserade verktyg kan analysera användarbeteende och preferenser, identifiera nya trender och ge rekommendationer för förbättringar. Genom att utnyttja AI kan musikstreamingplattformar förbättra deras tjänstekvalitet och ge användarna en mer personlig upplevelse.

Ledande företag som Spotify och Pandora har utnyttjat artificiell intelligens för att skapa skräddarsydda spellistor för sina användare. Dessa företag använder också AI för att stödja främjandet av nya och framväxande artister. Spotify, till exempel, har ett team av dataforskare som använder maskininlärningsalgoritmer för att föreslå låtar baserat på användarnas lyssnarvanor. Apple Music, en framstående konkurrent till Spotify, har engagerat sig i en hård rivalitet som har visat sig vara ömsesidigt fördelaktig. Båda företagen har samlat på sig ett betydande antal betalda prenumeranter.

Vilka är musikgenerationsmodellerna?

• MelodyRNN: MelodyRNN är en LSTM (Long Short-Term Memory)-baserad modell för återkommande neuralt nätverk (RNN). Denna modell omfattar flera arkitektoniska konfigurationer för neurala nätverk, vilket möjliggör modifiering av tonhöjdsintervall i en MIDI-fil eller implementering av träningsmetoder som den tidigare nämnda "uppmärksamhetstekniken".

  Detta verktyg, utvecklat av Magenta, tillhandahåller en uppsättning kommandon för att skapa en datauppsättning från en MIDI-fil. Den samlar melodier från varje spår, vilket hjälper till att träna modellen. Detta verktygs kod är helt öppen källkod. De tränade tre modeller från början under utvecklingsfasen, som var och en använde en annan sorts melodi: jazzmelodier, batchlåtar och barnsånger.

• Musik Transformator: Magenta utvecklade också en modell med titeln Music Transformer, som använder transformatorer för att producera musik. Denna modell kan generera nästan 60 sekunders ljud i form av MIDI-filer, vilket överträffar LSTM-baserade modeller när det gäller koherens.

  Till skillnad från typiska transformatormetoder, där uppmärksamhetsvektorer bygger ett absolut förhållande mellan tokens, använder uppmärksamhetslagren i denna algoritm relativ uppmärksamhet. Detta innebär att modellen förutsäger förhållandet mellan tokens baserat på deras närhet till varandra.

• MuseNet: MuseNet, ett OpenAI-program, producerar MIDI-filer med hjälp av transformatorer. Dessa melodier kan skapas antingen från grunden eller som ett ackompanjemang till en befintlig melodi.

  En stor skillnad är att MuseNet använder full uppmärksamhet snarare än relativ uppmärksamhet. Detta möjliggör skapandet av längre musikstycken med förbättrad melodisk koherens, som varar upp till 4 minuter. Det kan dock äventyra den kortsiktiga sammanhållningen.

• MusicVAE: När du går vidare till MusicVAE använder den en hierarkisk återkommande variationsautokodare, som är en teknik för djupinlärning som används för att lära sig latenta representationer och generera partitur. I följande förklaring kommer vi att fördjupa oss i de olika komponenterna i denna arkitektur och ge illustrativa exempel. Innan dess är det viktigt att förstå konceptet med en autoencoder.

Vilka är utmaningarna med AI i musikbranschen?

AI och djupinlärning i musik innebär flera utmaningar. Den primära frågan är de etiska och juridiska konsekvenserna av artificiellt genererad musik. Frågan är "Vem äger upphovsrätten till musikspår genererade av AI?". Är det AI-genererad musikoriginal, eller borde det vara härlett verk baserat på befintlig musik? En annan utmaning kan vara att det kan vara det utnyttjas av dåliga skådespelare och oetiska spelare för att efterlikna artister och använder sina röster på ett skadligt sätt. 

Följande är några utmaningar som AI kan innebära för musikindustrin:

• Förlust av mänsklig anslutning: Överdrivet beroende av AI-genererad musik eller virtuella framträdanden kan minska den mänskliga kopplingen som finns i livemusik och samarbetande musikskapande.
• Störning av musikbranschen: AI-teknik har potential att störa traditionella musikindustriroller, påverka jobbmöjligheter och förändra kreativiteten, särskilt i roller som låtskrivande, komponerande och sessionsmusiker.
• Brist på mänskliga känslor och kreativitet: AI-genererad musik kan sakna det känslomässiga djup och autentiska kreativitet som mänskliga musiker tillför sitt arbete, vilket potentiellt kan resultera i formulerade och förutsägbara kompositioner. Detta kan leda till brist på mångfald och innovation i branschen.

5 AI-verktyg för att producera musik

• Magenta: Magenta Studio, en uppsättning musikplugins, använder avancerade maskininlärningstekniker för att generera musik. Det kan fungera som en fristående applikation eller som en Ableton Live-plugin.
• Orb Producer Suite: Orb Producer Suite ger producenterna möjlighet att skapa melodier, baslinjer och vågbara synthesizerljud med banbrytande teknologi, vilket resulterar i obegränsade musikmönster och loopar.
• ampere: Amper kräver minimalt med input för att generera originalmusik, och vänder sig till innehållsskapare av alla slag med unika kompositioner, framträdanden och inspelningar, utan att använda förskapat material eller licensierad musik.
• MOMS: AIVA komponerar känslomässiga ljudspår för annonser, videospel eller filmer, samtidigt som det erbjuder varianter av befintliga låtar. Appens musikmotor förenklar videoproduktion genom att eliminera behovet av musiklicenser.
• MuseNet: MuseNet, som hanteras av OpenAI, genererar låtar med upp till 10 instrument och i 15 stilar. För närvarande erbjuder den AI-genererad musikkonsumtion, men inte möjligheten att skapa anpassad musik.

Avslutande tankar

AI har kapaciteten att åstadkomma betydande förändringar i musikbranschen. Även om det finns många potentiella fördelar med att införliva AI i musikproduktion, måste olika utmaningar lösas. När musikindustrin fortsätter att utvecklas kommer det att bli fascinerande att se hur AI fortsätter att påverka musikskapande, produktion och distribution. 

PrimaFelicitas är en ledande AI och Web3 rådgivning och utveckling företag som levererar projekt baserade på AI, Web3, Machine Learning och IoT. Vi ser till att din AI-baserade programvara är användarvänlig och möter din målgrupps behov.

Dela gärna dina projektdetaljer genom att kontakta oss direkt via länken nedan:

Inlägg Visningar: 51

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: 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