KI in der Musik: Anwendungen und Tools wie MusicBrainz Picard

Bei der künstlichen Intelligenz (KI) geht es darum, menschliche Intelligenz in Maschinen nachzubilden. Ein wichtiger Teil des Menschseins ist unsere Verbindung zur Kunst, insbesondere zur Musik. Musik hat einen großen Einfluss auf unsere Kultur und unsere Gefühle. Dank der Fortschritte in der KI können Maschinen jetzt Musik erzeugen, die klingt, als wäre sie von Menschen komponiert worden. KI-Musik eröffnet neue Möglichkeiten für innovative Kooperationen zwischen Menschen und KI und verändert die Art und Weise, wie wir Musik erleben und mit ihr interagieren.

In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie KI bei der Musikproduktion eingesetzt wird. Außerdem besprechen wir die Verbindung zwischen KI und Musik-Tagging-Tools wie MusicBrainz Picard und ihre Auswirkungen auf Künstler/innen, Produzent/innen und die Unterhaltungsindustrie insgesamt.

Sound AI und seine Bedeutung

KI kann verschiedene Arten von Daten verarbeiten, darunter auch Tondaten. Tondaten, oft auch Audiodaten genannt, sind eine Mischung aus Wellenfrequenzen mit unterschiedlicher Intensität im Zeitverlauf. Genau wie Bilder oder Zeitreihendaten können Audiodaten in ein Format umgewandelt werden, das KI-Systeme verarbeiten und analysieren können. Schallwellen können in numerische Daten umgewandelt werden, die von KI-Modellen analysiert werden können.

Eine weitere interessante Methode ist die Verwendung von Fourier-Transformationen, die Schallwellen in ein Spektrogramm umwandeln. Ein Spektrogramm ist eine visuelle Darstellung, die zeigt, wie sich verschiedene Frequenzen des Schalls im Laufe der Zeit verändern. KI-Modelle können Bilderkennungstechniken anwenden, um die Audiodaten zu analysieren und zu interpretieren, indem sie dieses Spektrogramm wie ein Bild behandeln. Die KI kann Muster und Merkmale im Klang erkennen, ähnlich wie bei visuellen Daten.

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Der Einsatz von KI zur Analyse, Bearbeitung und Erzeugung von Audiodaten schafft eine Reihe von Anwendungen. Hier sind einige Beispiele:

• Musikgenerierung und Komposition: Erschaffe neue Musik, indem du von bestehenden Kompositionen lernst und Musikern bei Melodien, Harmonien und Rhythmen hilfst.
• Audioverbesserung und Rauschunterdrückung: Verbesserung der Audioqualität durch Reduzierung von Hintergrundgeräuschen für Callcenter, Hörgeräte und Audiobearbeitung.
• Zusammenfassungen von Podcasts: Erstelle prägnante Zusammenfassungen von Podcast-Episoden, um den Konsum von Inhalten zu erleichtern.
• Emotionserkennung aus Sprache: Erkennung von Emotionen in Sprache für den Kundenservice, die Überwachung der psychischen Gesundheit und die Erforschung der Benutzererfahrung.

Verstehen, wie KI-Song-Generatoren funktionieren

KI-Song-Generatoren arbeiten mit der Analyse und dem Lernen aus vorhandener Musik, ähnlich wie bei der Bilderzeugung. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen dem Einsatz von KI zum Verstehen von Musik und dem Einsatz von KI zum Erzeugen von Musik zu verstehen. Beim Verstehen von Musik geht es um das Analysieren und Erkennen von Mustern, während beim Erzeugen von Musik neue Kompositionen auf der Grundlage dieser gelernten Muster erstellt werden.

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Der Prozess der KI-Musikgenerierung beginnt mit dem Sammeln eines großen Musikdatensatzes, der verschiedene Genres und Stile umfasst. Der Datensatz wird dann in kleinere Komponenten wie Noten, Akkorde und Rhythmen aufgeteilt, die in numerische Daten umgewandelt werden, die die KI verarbeiten kann.

Es gibt viele verschiedene generative KI-Modelle, die trainiert werden können, um Musik zu erzeugen. Zum Beispiel können KI-Modelle wie Transformers und Variational Autoencoders (VAEs) zusammenarbeiten, um Musik zu erzeugen. VAEs können die eingegebenen Klänge in einen latenten Raum komprimieren, indem sie ähnliche Musikstücke eng zusammenfassen, um die Vielfalt und den Reichtum der Musik zu erfassen. Transformers nutzen dann diesen latenten Raum, um neue Musik zu erzeugen, indem sie Muster verstehen und sich auf wichtige Noten in einer Sequenz konzentrieren.

Sobald ein KI-Modell auf diese Daten trainiert ist, kann die KI neue Musik erzeugen, indem sie die nächste Note oder den nächsten Akkord auf der Grundlage des Gelernten vorhersagt. Sie kann ganze Kompositionen erstellen, indem sie diese Vorhersagen aneinanderreiht. Die erzeugte Musik kann fein abgestimmt werden, um bestimmte Stile oder Vorlieben zu treffen.

Es gibt immer mehr Musikproduzenten, die diese Technologie nutzen. Hier sind einige Beispiele:

• MusicLM von Google: Erzeugt Musik auf der Grundlage von Texteingaben, bei denen du das Genre, die Stimmung, die Instrumente und die allgemeine Stimmung angeben kannst.
• MusicGen von Meta: Erzeugt Musik aus Textbeschreibungen oder vorhandenen Melodien und verwendet ein Tool namens EnCodec, um Audiodaten zu verarbeiten.
• Stable Audio 2.0 von Stability AI: Erzeugt qualitativ hochwertige Audiospuren und Soundeffekte aus Text- und Audioeingaben. Er kann vollständige Spuren erstellen und Audiosamples auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen umwandeln.

Der Einfluss von KI auf die Musikindustrie

KI-Innovationen schaffen neue Möglichkeiten und Herausforderungen für Musiker/innen, Hörer/innen und Produzent/innen und führen zu Situationen, die sie vielleicht noch nie erlebt haben. Es ist interessant zu sehen, wie sich jede Gruppe an diese Fortschritte anpasst, neue Werkzeuge einsetzt und Bedenken bezüglich Originalität und Ethik ausräumt. Neben der Erzeugung von Musik hat die KI noch andere spannende Möglichkeiten für die Musikindustrie, wie die Verbesserung von Live-Auftritten, die Verbesserung der Musikentdeckung und die Unterstützung von Produktionsprozessen. Werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie KI Musiker/innen, Hörer/innen und Produzent/innen in der Musikindustrie beeinflusst.

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Auswirkungen auf Musikerinnen und Musiker

KI verändert die Art und Weise, wie Musiker/innen Musik machen. Werkzeuge, die mit generativer KI ausgestattet sind, können dabei helfen, neue Melodien, Akkordfolgen und Texte zu generieren, und machen es Musikern leichter, kreative Blockaden zu überwinden. KI wurde auch schon eingesetzt, um unvollendete Werke zu vervollständigen, wie z. B. den neuen Song"Now And Then" von den Beatles, der mit John Lennons Gesang aus einem alten Demo entstand. Die Zunahme von KI-generierter Musik, die den Stil etablierter Künstler/innen nachahmt, wirft jedoch Bedenken hinsichtlich der Originalität auf. Künstler wie Bad Bunny sind zum Beispiel besorgt darüber, dass die KI ihre Stimmen und ihren Stil ohne ihre Zustimmung kopiert.

Neben der Musik können KI und Computer Vision Musikern helfen, bessere Auftritte und Musikvideos zu erstellen. Ein Musikvideo besteht aus vielen verschiedenen Elementen, und eines dieser Elemente ist das Tanzen. Modelle zur Schätzung der Körperhaltung wie Ultralytics YOLOv8 können menschliche Posen in Bildern und Videos erkennen und spielen eine Rolle bei der Erstellung choreografierter Tanzsequenzen, die mit der Musik synchronisiert sind.

Ein weiteres gutes Beispiel dafür, wie KI für Choreografien genutzt werden kann, ist das Projekt"Dance to Music" von NVIDIA. In diesem Projekt wurde KI in einem zweistufigen Prozess eingesetzt, um neue Tanzbewegungen zu generieren, die vielfältig und stilecht sind und zum Beat passen. Zunächst wurden mithilfe von Posenschätzung und einem kinematischen Beat-Detektor verschiedene Tanzbewegungen im Takt aus einer großen Sammlung von Tanzvideos gelernt. Dann wurde ein generatives KI-Modell verwendet, um diese Tanzbewegungen in eine Choreografie zu verwandeln, die zum Rhythmus und Stil der Musik passt. KI-choreografierte Tanzbewegungen verleihen Musikvideos ein interessantes visuelles Element und helfen Künstlern, kreativer zu sein.

Auswirkungen auf die Zuhörer

Für Hörer/innen kann KI die Musikentdeckung und das Hörerlebnis verbessern. Plattformen wie Spotify und Apple Music nutzen KI, um personalisierte Wiedergabelisten zu erstellen und neue Musik auf der Grundlage der Hörgewohnheiten der Nutzer/innen zu empfehlen. Wenn du auf diesen Plattformen neue Künstler und Genres entdeckst, ist das die Magie der KI. 

KI-gestützte virtuelle Realität (VR) verbessert auch Live-Konzerterlebnisse. Travis Scott zum Beispiel nutzt VR, um virtuelle Performances zu kreieren, die ein weltweites Publikum erreichen. Die Fülle an KI-generierter Musik auf Plattformen wie TikTok kann jedoch dazu führen, dass die Entdeckung von Musik überwältigend ist. Das kann es für neue Künstler/innen schwierig machen, sich abzuheben.

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Auswirkungen auf die Erzeuger

Produzent/innen profitieren in mehrfacher Hinsicht von KI. KI-Tools, die bei der Tonhöhenkorrektur, dem Abmischen und dem Mastering helfen, rationalisieren den Produktionsprozess. KI-gesteuerte virtuelle Instrumente und Synthesizer wie IBMs Watson Beat können neue Sounds und Texturen erzeugen, die die kreativen Möglichkeiten erweitern. 

KI auf Streaming-Plattformen ist nicht nur ein Vorteil für die Hörer/innen, sondern hilft auch den Produzent/innen, indem sie ein größeres Publikum schafft. Allerdings wirft die Fähigkeit der KI, den Stil etablierter Künstler/innen zu imitieren, ethische und rechtliche Fragen auf, wenn es darum geht, die einzigartigen Stimmen und Stile der Künstler/innen auszubeuten. Dies hat zu Rechtsstreitigkeiten geführt, z. B. zu Klagen von großen Musikunternehmen wie Universal, Sony und Warner gegen KI-Startups wie Suno und Udio, die angeblich urheberrechtlich geschützte Werke ohne Erlaubnis zum Trainieren ihrer Modelle verwendet haben.

Musikbibliotheken mit KI-integrierten Tools wie MusicBrainz Picard verwalten

Wir haben uns kurz mit einigen Anwendungen von KI in der Musik auseinandergesetzt, indem wir ihre Auswirkungen auf verschiedene Akteure in der Musikindustrie verstanden haben. Jetzt wollen wir eine spezifische Anwendung von KI in der Musik verstehen: KI-gestützte Musikmanagement-Tools wie MusicBrainz Picard. Diese Tools sind unglaublich nützlich, um digitale Musikbibliotheken zu organisieren und zu verwalten. 

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Sie identifizieren und kennzeichnen Musikdateien automatisch mit genauen Metadaten, wie Künstlernamen, Albumtiteln und Titelnummern. MusicBrainz Picard macht es einfacher, Musiksammlungen übersichtlich zu halten. Eine der Schlüsseltechnologien, die in MusicBrainz Picard integriert sind, sind die AcoustID Audio Fingerprints. Diese Fingerabdrücke identifizieren Musikdateien anhand ihres tatsächlichen Audioinhalts, auch wenn die Dateien keine Metadaten enthalten.

Warum ist das so wichtig? Große Organisationen wie die BBC, Google, Amazon, Spotify und Pandora verlassen sich auf MusicBrainz-Daten, um ihre musikbezogenen Dienste zu verbessern. Die Metadaten, die von Tools wie MusicBrainz Picard erstellt werden, sind entscheidend für Entwickler, die Musikdatenbanken, Tagger-Anwendungen oder andere musikbezogene Software entwickeln. Das Rückgrat der KI sind Daten, und ohne Tools wie Picard wäre es sehr schwierig, saubere und genaue Daten zu erhalten, die für die Analyse und Anwendungsentwicklung notwendig sind. Es ist faszinierend, dass KI-erweiterte Tools KI nutzen und dabei helfen, die für KI-Anwendungen benötigten Daten zu erstellen, wodurch ein positiver Kreislauf der Verbesserung und Innovation entsteht.

Abschließende Anmerkungen zu KI in der Musik

Wir haben über die Wellen gesprochen, die KI in der Musik schlägt. Auch die rechtlichen Rahmenbedingungen für KI-generierte Musik entwickeln sich weiter. Die aktuellen Bestimmungen, z. B. des U.S. Copyright Office, besagen, dass Werke, die vollständig von KI erzeugt werden, nicht urheberrechtlich geschützt werden können, da ihnen die menschliche Urheberschaft fehlt. Wenn jedoch ein Mensch wesentlich zum kreativen Prozess beiträgt, kann das Werk urheberrechtlich geschützt werden. Da die KI immer mehr Einzug in die Musikindustrie hält, werden laufende rechtliche und ethische Diskussionen wichtig sein, um diese Herausforderungen zu meistern. KI hat in der Musikbranche ein enormes Potenzial, indem sie Technologie mit menschlicher Kreativität kombiniert und so die Möglichkeiten der Musikproduktion und -gestaltung erweitert.

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