目前，在为特定商业简报创作音乐时，生成式人工智能 (gen AI) 创作的音乐中有 20% 是准确的。
声音测试公司 SoundOut 和声音品牌机构 Stephen Arnold Music (SAM) 进行的一项研究支持了这一点。根据这项研究，人们仍然可以写出比人工智能更有吸引力、情感更真实的音乐。尽管如此，人工智能在目前的状态下可以很好地协助构思阶段。
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研究人员向 Stable Audio 的 gen-AI 平台提供了四份简报：创作大胆而大胆、鼓舞人心、有趣而古怪、感伤而富有同情心的音乐。研究人员查看的每份简报都会由该平台生成五次。
Gen AI 在商业简报音乐创作方面“取得了巨大成功” – The Media Leader https://t.co/A8DGyRy1lX
— audai (@audaiuk) 2024 年 4 月 12 日
短内裤上
研究人员表示，总体而言，人工智能的表现“相当不错”，并且在方向方面“对于大多数作品来说基本上是成功的”。
具体来说，简短、“一致”和“一致”的简报和要求 音乐 旨在引发相关情感属性的行为是人工智能成功的主要因素。当给出更复杂或更细致的简报时，人工智能更有可能失败。
SoundOut 首席执行官 David Courtier-Dutton 表示，这项研究表明 AI 尽管人类在情感方面仍然优于人工智能，但“数字作曲”已经不甘落后。他补充说，人工智能并不逊色于人类；它根本就没有那么好，他们预计人工智能最终能够通过一点情感微调来与大多数人类作曲家相匹配。
Courtier-Dutton 继续说道，人工智能只需要知道如何引发人们的情绪即可；它不需要理解情感本身。
他说，
“人工智能可以创作音乐来感动我们。现在它可以足够精确地满足商业用途；它只是需要更多一点技术同理心。”
在音频中使用人工智能
通过利用人类感知这一以前未得到充分利用的工具，研究人员创建了一种新的深度学习模型，有望显着提高现实场景中的音频质量。
研究人员发现，通过将语音增强模型与人们对声音质量的主观评估相结合，他们可以提高客观指标确定的语音质量。
新模型在减少噪声音频量方面比其他传统方法表现更好，这些噪声可能会干扰听众想要听到的声音。最值得注意的是，人们发现模型预测的质量得分与人们做出的决策之间存在很强的相关性。
这个目标 根据一项研究， 是为了增强源自单个音频通道的语音，例如单个麦克风或单声道语音。
人工智能可以利用人类的感知来帮助消除嘈杂的音频 https://t.co/KtWTzSIV14 ＃科学 pic.twitter.com/T2EQX4dj5v
— Th3Dude (@jsanders1974) 2024 年 2 月 8 日
然而，人工智能已经在各行各业得到应用。 音频 行业。例如，Spotify 最近推出了“人工智能 DJ。人工智能还有助于开发合成声音、超个性化创造力、复杂的目标定位和许多其他领域。
Colortext 创始人 Jason Brownlee 上周告诉媒体领袖，如果聪明的音频创意人员能够将他们的知识与人工智能结合在一起，并将其扩展为一个超高效、自学习和自助服务的广告制作平台，那么天空就是极限。
截至目前，SAM 和 SoundOut 建议在开发声音品牌的构思阶段使用人工智能。
SAM 创意与营销总裁查德·库克 (Chad Cook) 表示：“在为领先品牌开发商业化音乐时，还需要考虑在正确的时间唤起正确的情感。”
人的接触对表演、情感时机、制作质量、混音和母带处理等方面都有显着的影响。
