Trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang đến làn sóng trải nghiệm âm nhạc được cá nhân hóa mới với vô số bài hát đã được phát trực tuyến trên Apple Music, Spotify và SoundCloud. Phần mềm âm nhạc dựa trên AI và Deep Learning đang nhận được danh sách chờ cho người dùng mới. Ngoài ra, một số công cụ thậm chí có thể tạo nhạc cụ từ văn bản, cung cấp cho người dùng nhịp bắt đầu hoặc nguồn cảm hứng, giúp người dùng chỉnh sửa giai điệu, v.v. 

Tuy nhiên, máy tính đã tham gia vào việc tạo ra âm nhạc trong nhiều thập kỷ. Vậy gần đây điều gì đã thay đổi? Trí tuệ nhân tạo và học sâu đã thay đổi toàn bộ ngành như thế nào? Trong blog sau, chúng ta sẽ thảo luận về khái niệm trí tuệ nhân tạo (AI), nó mang lại lợi ích và thách thức như thế nào đối với ngành công nghiệp âm nhạc cũng như một số công cụ AI hàng đầu được sử dụng để tạo ra âm nhạc ngày nay. 

Trí tuệ nhân tạo & Học sâu – Chúng là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến một nhánh của khoa học máy tính kết hợp các bộ dữ liệu toàn diện để hỗ trợ giải quyết vấn đề. Nó bao gồm nhiều lĩnh vực phụ khác nhau, chẳng hạn như học máy và học sâu, thường được liên kết với trí tuệ nhân tạo. Học sâu đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng và dịch vụ AI, tăng cường tự động hóa và cho phép thực hiện các nhiệm vụ phân tích và vật lý mà không cần sự can thiệp của con người. 

AI thường được sử dụng để mô tả dự án tạo ra các hệ thống sở hữu khả năng trí tuệ tương tự như con người, bao gồm khả năng suy luận, khám phá ý nghĩa, khái quát hóa và học hỏi từ những kinh nghiệm trước đó. 

Hệ thống AI hoạt động bằng cách kết hợp số lượng lớn dữ liệu đào tạo được dán nhãn, kiểm tra dữ liệu để xác định mối tương quan và mô hình, đồng thời tận dụng các mô hình này để đưa ra dự đoán về các điều kiện trong tương lai. Các công cụ AI đang nổi lên trong ngành công nghiệp âm nhạc và cung cấp các tính năng như phân tích hỗ trợ theo dõi AI và nâng cao âm thanh tổng thể.    

PrimaFelicitas là một cái tên nổi tiếng trên thị trường, phục vụ người tiêu dùng trên toàn thế giới bằng cách cung cấp các dự án dựa trên công nghệ Web 3.0 như AI, Học máy, IoT và Blockchain. Đội ngũ chuyên gia của chúng tôi sẽ phục vụ bạn bằng cách biến những ý tưởng tuyệt vời của bạn thành giải pháp cải tiến.

AI và Deep Learning có lợi cho ngành công nghiệp âm nhạc như thế nào?

Từ việc tạo ra các bài hát và sản xuất âm nhạc đến tiếp thị và phân phối, AI đang biến đổi mọi khía cạnh của loại hình nghệ thuật được yêu mến này. Thuật toán AI và deep learning được sử dụng để tùy chỉnh các đề xuất, đề xuất các lựa chọn âm nhạc mới và quản lý danh sách phát. Hơn nữa, AI được sử dụng để nâng cao chất lượng dịch vụ phát trực tuyến. Chẳng hạn, các công cụ do AI điều khiển có thể xác định và loại bỏ nhiễu nền, tối ưu hóa tốc độ bit và giảm thiểu độ trễ.

AI sở hữu lợi thế đáng kể trong việc sáng tạo âm nhạc nhờ khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép xác định các mẫu và dự đoán xu hướng. Khả năng này hỗ trợ các nhà sản xuất âm nhạc và nhà tiếp thị trong việc phát hành âm nhạc có nhiều khả năng gây được tiếng vang với khán giả mục tiêu của họ hơn.

Trong tương lai, Trí tuệ nhân tạo có thể tìm thấy ứng dụng trong việc tạo ra các buổi hòa nhạc thực tế ảo và trải nghiệm sống động. Ngoài ra, AI sẽ tiếp tục đóng góp vào sự phát triển của các nền tảng và dịch vụ phát nhạc trực tuyến mới. Các công cụ dựa trên AI có thể phân tích hành vi và sở thích của người dùng, xác định các xu hướng mới nổi và đưa ra các đề xuất cải tiến. Tận dụng AI, các nền tảng phát nhạc trực tuyến có thể nâng cao chất lượng dịch vụ và cung cấp cho người dùng trải nghiệm cá nhân hóa hơn.

Các công ty hàng đầu như Spotify và Pandora đã khai thác trí tuệ nhân tạo để tạo danh sách phát phù hợp cho người dùng của họ. Các công ty này cũng sử dụng AI để hỗ trợ quảng bá các nghệ sĩ mới và mới nổi. Ví dụ: Spotify tự hào có một nhóm các nhà khoa học dữ liệu sử dụng thuật toán học máy để đề xuất các bài hát dựa trên thói quen nghe của người dùng. Apple Music, một đối thủ cạnh tranh nổi bật của Spotify, đã tham gia vào một cuộc cạnh tranh khốc liệt được chứng minh là đôi bên cùng có lợi. Cả hai công ty đều đã tích lũy được một số lượng đáng kể người đăng ký trả phí.

Các mô hình thế hệ âm nhạc là gì?

• MelodyRNN: MelodyRNN là mô hình mạng thần kinh tái phát (RNN) dựa trên LSTM (Bộ nhớ ngắn hạn). Mô hình này bao gồm nhiều cấu hình kiến ​​trúc mạng thần kinh, cho phép sửa đổi phạm vi cao độ trong tệp MIDI hoặc triển khai các phương pháp đào tạo như kỹ thuật 'chú ý' đã nói ở trên.

  Công cụ này do Magenta phát triển, cung cấp một bộ lệnh để tạo tập dữ liệu từ tệp MIDI. Nó thu thập các giai điệu từ mỗi bản nhạc, giúp đào tạo mô hình. Mã của công cụ này hoàn toàn là mã nguồn mở. Họ đã đào tạo ba mô hình ngay từ đầu trong giai đoạn phát triển, mỗi mô hình sử dụng một loại giai điệu khác nhau: giai điệu jazz, các bài hát theo nhóm và các bài hát thiếu nhi.

• Máy biến đổi âm nhạc: Magenta cũng đã phát triển một mô hình có tên Music Transformer, sử dụng máy biến áp để tạo ra âm nhạc. Mô hình này có thể tạo ra gần 60 giây âm thanh dưới dạng tệp MIDI, vượt qua các mô hình dựa trên LSTM về độ mạch lạc.

  Không giống như các phương pháp biến áp điển hình, trong đó các vectơ chú ý xây dựng mối quan hệ tuyệt đối giữa các mã thông báo, các lớp chú ý trong thuật toán này sử dụng sự chú ý tương đối. Điều này có nghĩa là mô hình dự đoán mối quan hệ giữa các token dựa trên mức độ gần nhau của chúng.

• MuseNet: MuseNet, một chương trình OpenAI, tạo các tệp MIDI bằng cách sử dụng máy biến áp. Những giai điệu này có thể được tạo từ đầu hoặc làm nhạc đệm cho giai điệu hiện có.

  Một điểm khác biệt chính là MuseNet sử dụng sự chú ý hoàn toàn thay vì sự chú ý tương đối. Điều này cho phép tạo ra những bản nhạc dài hơn với sự mạch lạc về giai điệu được nâng cao, kéo dài tới 4 phút. Tuy nhiên, nó có thể gây nguy hiểm cho sự gắn kết ngắn hạn.

• Âm nhạcVAE: Chuyển sang MusicVAE, nó sử dụng bộ mã hóa tự động biến thiên lặp lại theo cấp bậc, đây là một kỹ thuật học sâu được sử dụng để học các cách biểu diễn tiềm ẩn và tạo ra các bản nhạc. Trong phần giải thích sau đây, chúng tôi sẽ đi sâu vào các thành phần khác nhau của kiến ​​trúc này và cung cấp các ví dụ minh họa. Trước đó, điều cần thiết là phải nắm bắt được khái niệm về bộ mã hóa tự động.

Những thách thức của AI trong ngành công nghiệp âm nhạc là gì?

AI và deep learning trong âm nhạc đặt ra một số thách thức. Vấn đề hàng đầu là ý nghĩa đạo đức và pháp lý của âm nhạc được tạo ra một cách nhân tạo. Câu hỏi đặt ra là “Ai sở hữu bản quyền các bản nhạc do AI tạo ra?”. Đây có phải là bản nhạc gốc do AI tạo ra hay nó phải là tác phẩm phái sinh dựa trên âm nhạc hiện có? Một thách thức khác có thể là nó có thể bị những kẻ xấu và những người chơi vô đạo đức sử dụng để bắt chước các nghệ sĩ và sử dụng giọng nói của họ theo những cách độc hại. 

Sau đây là một số thách thức mà AI có thể đặt ra đối với ngành công nghiệp âm nhạc:

• Mất kết nối con người: Việc phụ thuộc quá nhiều vào âm nhạc do AI tạo ra hoặc các buổi biểu diễn ảo có thể làm giảm sự kết nối giữa con người với âm nhạc trực tiếp và sáng tạo âm nhạc hợp tác.
• Sự gián đoạn của ngành công nghiệp âm nhạc: Công nghệ AI có khả năng phá vỡ vai trò của ngành âm nhạc truyền thống, tác động đến cơ hội việc làm và thay đổi khả năng sáng tạo, đặc biệt là trong vai trò sáng tác, sáng tác và phiên bản nhạc sĩ.
• Thiếu cảm xúc và sự sáng tạo của con người: Âm nhạc do AI tạo ra có thể thiếu chiều sâu cảm xúc và khả năng sáng tạo đích thực mà các nhạc sĩ con người mang đến cho tác phẩm của họ, có khả năng dẫn đến những sáng tác mang tính công thức và có thể đoán trước được. Điều này có thể dẫn đến sự thiếu đa dạng và đổi mới trong ngành.

5 công cụ AI để sản xuất âm nhạc

• Magenta: Magenta Studio, một bộ plugin âm nhạc, sử dụng các kỹ thuật máy học tiên tiến để tạo nhạc. Nó có thể hoạt động như một ứng dụng độc lập hoặc như một plugin Ableton Live.
• Bộ sản xuất quỹ đạo: Orb Production Suite trao quyền cho các nhà sản xuất tạo ra các giai điệu, âm trầm và âm thanh tổng hợp có thể sóng bằng công nghệ tiên tiến, tạo ra các mẫu và vòng lặp âm nhạc vô hạn.
• am pe: Amper yêu cầu đầu vào tối thiểu để tạo ra âm nhạc gốc, phục vụ cho những người sáng tạo nội dung thuộc mọi loại sáng tác, biểu diễn và ghi âm độc đáo mà không cần sử dụng tài liệu tạo sẵn hoặc nhạc được cấp phép.
• thuế GTGT: AIVA sáng tác các bản nhạc giàu cảm xúc cho quảng cáo, trò chơi điện tử hoặc phim, đồng thời cung cấp các biến thể của các bài hát hiện có. Công cụ âm nhạc của ứng dụng đơn giản hóa việc sản xuất video bằng cách loại bỏ nhu cầu cấp phép âm nhạc.
• MuseNet: MuseNet, do OpenAI quản lý, tạo ra các bài hát với tối đa 10 nhạc cụ và theo 15 phong cách. Hiện tại, nó cung cấp khả năng tiêu thụ nhạc do AI tạo ra, nhưng không cung cấp khả năng tạo nhạc tùy chỉnh.

Lời cuối

AI sở hữu khả năng mang lại những thay đổi đáng kể cho ngành công nghiệp âm nhạc. Mặc dù có rất nhiều lợi ích tiềm năng của việc kết hợp AI trong sản xuất âm nhạc nhưng vẫn cần phải giải quyết nhiều thách thức khác nhau. Khi ngành công nghiệp âm nhạc tiếp tục phát triển, sẽ rất thú vị khi chứng kiến ​​AI tiếp tục tác động đến việc sáng tạo, sản xuất và phân phối âm nhạc như thế nào. 

PrimaFelicitas là AI hàng đầu và Tư vấn và phát triển Web3 công ty cung cấp các dự án dựa trên AI, Web3, Machine Learning và IoT. Chúng tôi đảm bảo rằng phần mềm dựa trên AI của bạn thân thiện với người dùng và đáp ứng nhu cầu của đối tượng mục tiêu.

Vui lòng chia sẻ chi tiết dự án của bạn bằng cách liên hệ trực tiếp với chúng tôi thông qua liên kết bên dưới:

Lượt xem bài đăng: 51

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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