目前，在為特定商業簡報創作音樂時，生成式人工智慧 (gen AI) 創作的音樂中有 20% 是準確的。
聲音測試公司 SoundOut 和聲音品牌機構 Stephen Arnold Music (SAM) 進行的一項研究支持了這一點。根據這項研究，人們仍然可以寫出比人工智慧更有吸引力、情感更真實的音樂。儘管如此，人工智慧在目前的狀態下可以很好地協助構思階段。
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研究人員向 Stable Audio 的 gen-AI 平台提供了四份簡報：創作大膽而大膽、鼓舞人心、有趣而古怪、感傷而富有同情心的音樂。研究人員查看的每份簡報都會由該平台產生五次。
Gen AI 在商業簡報音樂創作方面「取得了巨大成功」 – The Media Leader https://t.co/A8DGyRy1lX
— audai (@audaiuk) 2024 年 4 月 12 日
短內褲上
研究人員表示，總體而言，人工智慧的表現“相當不錯”，並且在方向方面“對於大多數作品來說基本上是成功的”。
具體來說，簡短、「一致」和「一致」的簡報和要求 音樂 旨在引發相關情感屬性的行為是人工智慧成功的主要因素。當給出更複雜或更細緻的簡報時，人工智慧更有可能失敗。
SoundOut 執行長 David Courtier-Dutton 表示，這項研究表明 AI 儘管人類在情感方面仍然優於人工智慧，但「數位作曲」已經不甘落後。他補充說，人工智慧並不遜於人類；它根本就沒有那麼好，他們預計人工智慧最終能夠透過一點情感微調來與大多數人類作曲家相匹配。
Courtier-Dutton 繼續說道，人工智慧只需要知道如何引發人們的情緒；它不需要理解情感本身。
他說
「人工智慧可以創作音樂來感動我們。現在它可以足夠精確地滿足商業用途；它只是需要更多一點技術同理心。
在音訊中使用人工智慧
透過利用人類感知這一以前未被充分利用的工具，研究人員創建了一種新的深度學習模型，有望顯著提高現實場景中的音訊品質。
研究人員發現，透過將語音增強模型與人們對聲音品質的主觀評估相結合，他們可以提高客觀指標確定的語音品質。
新模型在減少噪音音頻量方面比其他傳統方法表現更好，這些噪音可能會幹擾聽眾想要聽到的聲音。最值得注意的是，人們發現模型預測的品質分數與人們所做的決策之間有強烈的相關性。
這個目標 研究 是為了增強源自單一音訊通道的語音，例如單一麥克風或單聲道語音。
人工智慧可以利用人類的感知來幫助消除嘈雜的音頻 https://t.co/KtWTzSIV14 #Science pic.twitter.com/T2EQX4dj5v
— Th3Dude (@jsanders1974) 2024 年 2 月 8 日
然而，人工智慧已經在各行各業得到應用。 音頻 行業。例如，Spotify 最近推出了“人工智慧 DJ。人工智慧也有助於開發合成聲音、超個性化創造力、複雜的目標定位和許多其他領域。
Colortext 創辦人Jason Brownlee 上週告訴媒體領袖，如果聰明的音訊創意人員能夠將他們的知識與人工智慧結合起來，並將其擴展為一個超高效、自學習和自助服務的廣告製作平台，那麼天空就是極限。
截至目前，SAM 和 SoundOut 建議在開發聲音品牌的構思階段使用人工智慧。
SAM 創意與行銷總裁 Chad Cook 表示：“在為領先品牌開發商業化音樂時，還需要考慮在正確的時間喚起正確的情感。”
人的接觸對錶演、情感時機、製作品質、混音和母帶處理等方面都有顯著的影響。
