27 septembre 2024
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Rejoins-nous pour une plongée en profondeur dans le rôle de l'IA dans la musique, de l'analyse des données audio à la génération de nouvelles musiques. Explore son impact et ses applications dans l'industrie musicale.
L'intelligence artificielle (IA) consiste à recréer l'intelligence humaine dans les machines. Une partie importante de l'être humain est notre lien avec les arts, en particulier la musique. La musique influence profondément notre culture et nos émotions. Grâce aux progrès de l'IA, les machines peuvent désormais créer de la musique qui sonne comme si elle avait été composée par des humains. La musique d'IA ouvre de nouvelles possibilités de collaborations innovantes entre les humains et l'IA et transforme la façon dont nous vivons et interagissons avec la musique.
Dans cet article, nous allons explorer la façon dont l'IA est utilisée pour créer de la musique. Nous aborderons également le lien entre l'IA et les outils de marquage de la musique tels que MusicBrainz Picard et leur impact sur les artistes, les producteurs et l'industrie du divertissement dans son ensemble.
L'IA peut traiter différents types de données, y compris le son. Les données sonores, souvent appelées données audio, sont un mélange de fréquences d'ondes à différentes intensités au fil du temps. Tout comme les images ou les données chronologiques, les données audio peuvent être transformées dans un format que les systèmes d'IA peuvent traiter et analyser. Les ondes sonores peuvent être converties en données numériques qui peuvent être analysées par des modèles d'IA.
Une autre méthode intéressante consiste à utiliser les transformations de Fourier, qui convertissent les ondes sonores en un spectrogramme. Un spectrogramme est une représentation visuelle qui montre comment les différentes fréquences du son varient dans le temps. Les modèles d'IA peuvent appliquer des techniques de reconnaissance d'images pour analyser et interpréter les données audio en traitant ce spectrogramme comme une image. L'IA peut identifier des modèles et des caractéristiques dans le son, comme elle le ferait avec des données visuelles.
L'utilisation de l'IA pour analyser, manipuler et générer des données audio crée toute une série d'applications. En voici quelques exemples :
Les générateurs de chansons AI fonctionnent en analysant et en apprenant à partir de la musique existante, de manière similaire à la génération d'images. Il est important de comprendre la différence entre l'utilisation de l'IA pour comprendre la musique et l'utilisation de l'IA pour la générer. Comprendre la musique implique d'analyser et d'identifier des modèles, tandis que générer de la musique implique de créer de nouvelles compositions basées sur ces modèles appris.
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Le processus de génération de musique par l'IA commence par la collecte d'un vaste ensemble de données musicales comprenant divers genres et styles. L'ensemble de données est ensuite décomposé en éléments plus petits comme les notes, les accords et les rythmes, qui sont convertis en données numériques que l'IA peut traiter.
Il existe de nombreux modèles d'IA génératifs différents qui peuvent être entraînés à générer de la musique. Par exemple, des modèles d'IA comme les transformateurs et les autoencodeurs variationnels (VAE) peuvent travailler ensemble pour générer de la musique. Les VAE peuvent compresser les sons d'entrée dans un espace latent en regroupant des morceaux de musique similaires pour capturer la diversité et la richesse de la musique. Les transformateurs utilisent ensuite cet espace latent pour générer de la nouvelle musique en comprenant les modèles et en se concentrant sur les notes importantes d'une séquence.
Une fois qu'un modèle d'IA est formé sur ces données, l'IA peut générer de la nouvelle musique en prédisant la prochaine note ou le prochain accord en fonction de ce qu'elle a appris. Elle peut créer des compositions entières en enchaînant ces prédictions. La musique générée peut être affinée pour correspondre à des styles ou à des préférences spécifiques.
Nous commençons à voir de plus en plus de générateurs de musique utiliser cette technologie. En voici quelques exemples :
L'innovation en matière d'IA crée de nouvelles opportunités et de nouveaux défis pour les musiciens, les auditeurs et les producteurs, ce qui conduit à des situations qu'ils n'ont peut-être jamais connues auparavant. Il est intéressant de voir comment chaque groupe s'adapte à ces avancées, utilise de nouveaux outils et navigue entre les préoccupations relatives à l'originalité et à l'éthique. En plus de générer de la musique, l'IA a d'autres potentiels passionnants dans l'industrie musicale, comme l'amélioration des spectacles en direct, l'amélioration de la découverte musicale et l'aide aux processus de production. Voyons de plus près comment l'IA affecte les musiciens, les auditeurs et les producteurs dans l'industrie de la musique.
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L'IA est en train de changer la façon dont les musiciens créent de la musique. Les outils intégrés à l'IA générative peuvent aider à générer de nouvelles mélodies, progressions d'accords et paroles, ce qui permet aux musiciens de surmonter plus facilement les blocages créatifs. L'IA a également été utilisée pour compléter des œuvres inachevées, comme la nouvelle chanson des Beatles"Now And Then", créée avec la voix de John Lennon à partir d'une ancienne démo. Cependant, l'essor de la musique générée par l'IA qui imite le style d'artistes établis soulève des inquiétudes quant à l'originalité. Par exemple, des artistes comme Bad Bunny s'inquiètent de voir l'IA reproduire leurs voix et leurs styles sans leur consentement.
Au-delà de la création musicale, l'IA et la vision par ordinateur peuvent aider les musiciens à réaliser de meilleures performances et vidéos musicales. Un clip musical se compose de nombreux éléments différents, et l'un de ces éléments est la danse. Les modèles d'estimation de la pose comme Ultralytics YOLOv8 peuvent comprendre les poses humaines dans les images et les vidéos et jouer un rôle dans la création de séquences de danse chorégraphiées qui sont synchronisées avec la musique.
Un autre bon exemple de la façon dont l'IA peut être utilisée pour la chorégraphie est le projet"Dance to Music" de NVIDIA. Dans ce projet, ils ont utilisé l'IA et un processus en deux étapes pour générer de nouveaux mouvements de danse qui sont diversifiés, cohérents avec le style et qui correspondent au rythme. Tout d'abord, l'estimation de la pose et un détecteur cinématique de rythme ont été utilisés pour apprendre divers mouvements de danse sur le rythme à partir d'une vaste collection de vidéos de danse. Ensuite, un modèle d'IA génératif a été utilisé pour organiser ces mouvements de danse en une chorégraphie qui correspond au rythme et au style de la musique. Les mouvements de danse chorégraphiés par l'IA ajoutent un élément visuel intéressant aux vidéos musicales et aident les artistes à être plus créatifs.
Pour les auditeurs, l'IA peut améliorer la découverte de la musique et l'expérience d'écoute. Des plateformes comme Spotify et Apple Music utilisent l'IA pour élaborer des listes de lecture personnalisées et recommander de nouvelles musiques en fonction des habitudes d'écoute des utilisateurs. Lorsque tu découvres de nouveaux artistes et genres sur ces plateformes, c'est la magie de l'IA.
La réalité virtuelle (RV) alimentée par l'IA améliore également les expériences de concerts en direct. Par exemple, Travis Scott utilise la RV pour créer des performances virtuelles qui touchent un public mondial. Cependant, l'abondance de musique générée par l'IA sur des plateformes comme TikTok peut rendre la découverte musicale écrasante. Il pourrait être difficile pour les nouveaux artistes de se démarquer.
Les producteurs bénéficient de l'IA de plusieurs façons. Les outils d'IA qui aident à la correction de la hauteur, au mixage et au mastering rationalisent le processus de production. Les instruments virtuels et les synthétiseurs alimentés par l'IA, comme Watson Beat d'IBM, peuvent créer de nouveaux sons et textures qui élargissent les possibilités créatives.
L'IA sur les plateformes de streaming n'est pas seulement un avantage pour les auditeurs ; elle aide également les producteurs en créant un public plus large. Cependant, tout comme les musiciens, la capacité de l'IA à imiter le style d'artistes établis soulève des questions éthiques et juridiques concernant l'exploitation des voix et des styles uniques des artistes. Cela a donné lieu à des litiges juridiques, tels que des procès intentés par de grandes sociétés musicales comme Universal, Sony et Warner contre des startups d'IA comme Suno et Udio pour avoir prétendument utilisé des œuvres protégées par des droits d'auteur pour entraîner leurs modèles sans autorisation.
Nous avons brièvement exploré certaines applications de l'IA dans la musique en comprenant son impact sur les différentes parties prenantes de l'industrie musicale. Maintenant, comprenons une application plus spécifique de l'IA dans la musique : Les outils de gestion musicale améliorés par l'IA comme MusicBrainz Picard. Ces outils sont incroyablement utiles pour organiser et gérer les bibliothèques musicales numériques.
Ils identifient et étiquettent automatiquement les fichiers musicaux avec des métadonnées précises, telles que les noms d'artistes, les titres d'albums et les numéros de pistes. MusicBrainz Picard facilite l'organisation des collections musicales. L'une des technologies clés intégrées à MusicBrainz Picard est l'empreinte audio AcoustID. Ces empreintes identifient les fichiers musicaux en fonction de leur contenu audio réel, même si les fichiers manquent de métadonnées.
Pourquoi est-ce si important ? Degrandes organisations comme la BBC, Google, Amazon, Spotify et Pandora s'appuient sur les données de MusicBrainz pour améliorer leurs services liés à la musique. Les métadonnées créées par des outils comme MusicBrainz Picard sont cruciales pour les développeurs qui créent des bases de données musicales, des applications d'étiquetage ou d'autres logiciels liés à la musique. L'épine dorsale de l'IA, ce sont les données, et sans des outils comme Picard, il serait très difficile de disposer des données propres et précises nécessaires à l'analyse et au développement d'applications. Il est fascinant de constater que les outils améliorés par l'IA utilisent l'IA et aident à créer les données nécessaires aux applications de l'IA, formant ainsi un cycle bénéfique d'amélioration et d'innovation.
Nous avons discuté des vagues que fait l'IA dans le domaine de la musique. Le paysage juridique entourant la musique générée par l'IA évolue également. Les réglementations actuelles, telles que celles du Bureau américain du droit d'auteur, stipulent que les œuvres générées entièrement par l'IA ne peuvent pas être protégées par le droit d'auteur, car elles sont dépourvues de paternité humaine. Cependant, si un humain contribue de manière significative au processus de création, l'œuvre peut prétendre à la protection du droit d'auteur. Alors que l'IA continue de s'intégrer dans l'industrie musicale, les discussions juridiques et éthiques en cours seront essentielles pour naviguer dans ces défis. À l'avenir, l'IA a un potentiel énorme dans la musique, combinant la technologie avec la créativité humaine pour élargir les possibilités de création et de production musicales.
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