27 settembre 2024
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Unisciti a noi per un'immersione profonda nel ruolo dell'IA nella musica, dall'analisi dei dati audio alla generazione di nuova musica. Esplora il suo impatto e le sue applicazioni nell'industria musicale.
L'intelligenza artificiale (AI) consiste nel ricreare l'intelligenza umana nelle macchine. Una parte importante dell'essere umano è il nostro legame con le arti, in particolare con la musica. La musica influenza profondamente la nostra cultura e le nostre emozioni. Grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale, oggi le macchine possono creare musica che sembra composta da esseri umani. La musica AI apre nuove possibilità di collaborazione innovativa tra esseri umani e AI e trasforma il modo in cui viviamo e interagiamo con la musica.
In questo articolo esploreremo il modo in cui l'IA viene utilizzata per creare musica. Parleremo anche della connessione tra l'IA e gli strumenti di etichettatura musicale come MusicBrainz Picard e del loro impatto su artisti, produttori e sull'industria dell'intrattenimento in generale.
L'intelligenza artificiale può gestire diversi tipi di dati, tra cui il suono. I dati sonori, spesso chiamati dati audio, sono un mix di frequenze d'onda a diverse intensità nel tempo. Proprio come le immagini o i dati delle serie temporali, i dati audio possono essere trasformati in un formato che i sistemi di intelligenza artificiale possono elaborare e analizzare. Le onde sonore possono essere convertite in dati numerici che possono essere analizzati da modelli di intelligenza artificiale.
Un altro metodo interessante è quello di utilizzare le Trasformate di Fourier, che convertono le onde sonore in uno spettrogramma. Uno spettrogramma è una rappresentazione visiva che mostra come le diverse frequenze del suono variano nel tempo. I modelli di intelligenza artificiale possono applicare tecniche di riconoscimento delle immagini per analizzare e interpretare i dati audio trattando lo spettrogramma come un'immagine. L'intelligenza artificiale può identificare modelli e caratteristiche all'interno del suono, proprio come farebbe con i dati visivi.
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per analizzare, manipolare e generare dati audio dà vita a una serie di applicazioni. Ecco alcuni esempi:
I generatori di canzoni AI funzionano analizzando e imparando dalla musica esistente, in modo simile alla generazione di immagini. È importante capire la differenza tra l'utilizzo dell'IA per comprendere la musica e quello per generarla. La comprensione della musica implica l'analisi e l'identificazione di modelli, mentre la generazione di musica implica la creazione di nuove composizioni basate su quei modelli appresi.
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Il processo di generazione musicale dell'IA inizia con la raccolta di un ampio set di dati musicali che comprende vari generi e stili. Il set di dati viene poi scomposto in componenti più piccoli come note, accordi e ritmi, che vengono convertiti in dati numerici che l'IA può elaborare.
Esistono diversi modelli di intelligenza artificiale generativa che possono essere addestrati per generare musica. Ad esempio, modelli di intelligenza artificiale come i trasformatori e gli autoencoder variazionali (VAE) possono lavorare insieme per generare musica. I VAE possono comprimere i suoni in ingresso in uno spazio latente, raggruppando brani musicali simili tra loro per catturare la diversità e la ricchezza della musica. I trasformatori utilizzano poi questo spazio latente per generare nuova musica comprendendo gli schemi e concentrandosi sulle note importanti di una sequenza.
Una volta addestrato un modello di IA su questi dati, l'IA può generare nuova musica prevedendo la nota o l'accordo successivo in base a ciò che ha imparato. Può creare intere composizioni mettendo insieme queste previsioni. La musica generata può essere messa a punto per adattarsi a stili o preferenze specifiche.
Stiamo iniziando a vedere molti generatori di musica che utilizzano questa tecnologia. Ecco alcuni esempi:
L'innovazione dell'intelligenza artificiale sta creando nuove opportunità e sfide per i musicisti, gli ascoltatori e i produttori, creando situazioni che non avevano mai sperimentato prima. È interessante vedere come ogni gruppo si stia adattando a questi progressi, utilizzando nuovi strumenti e affrontando le preoccupazioni relative all'originalità e all'etica. Oltre a generare musica, l'intelligenza artificiale ha altre interessanti potenzialità nel settore musicale, come migliorare le performance dal vivo, migliorare la scoperta della musica e assistere i processi di produzione. Diamo un'occhiata più da vicino a come l'IA sta influenzando i musicisti, gli ascoltatori e i produttori del settore musicale.
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L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui i musicisti creano musica. Gli strumenti integrati con l'intelligenza artificiale generativa possono aiutare a generare nuove melodie, progressioni di accordi e testi, rendendo più facile per i musicisti superare i blocchi creativi. L'intelligenza artificiale è stata utilizzata anche per completare opere incompiute, come la nuova canzone dei Beatles"Now And Then", creata con la voce di John Lennon da una vecchia demo. Tuttavia, l'aumento della musica generata dall'intelligenza artificiale che imita lo stile di artisti affermati solleva preoccupazioni sull'originalità. Ad esempio, artisti come Bad Bunny temono che l'IA replichi le loro voci e i loro stili senza consenso.
Oltre a creare musica, l'intelligenza artificiale e la computer vision possono aiutare i musicisti a realizzare performance e video musicali migliori. Un video musicale è composto da molti elementi diversi e uno di questi è il ballo. I modelli di stima della posa come Ultralytics YOLOv8 sono in grado di comprendere le pose umane nelle immagini e nei video e svolgono un ruolo importante nella creazione di sequenze di ballo coreografate e sincronizzate con la musica.
Un altro buon esempio di come l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata per la coreografia è il progetto"Dance to Music" di NVIDIA. In questo progetto è stata utilizzata l'intelligenza artificiale e un processo in due fasi per generare nuovi passi di danza diversi, coerenti con lo stile e in linea con il ritmo. In primo luogo, sono stati utilizzati la stima della posa e un rilevatore cinematico del ritmo per imparare vari movimenti di danza in base al ritmo da un'ampia raccolta di video di danza. Poi, è stato utilizzato un modello di intelligenza artificiale generativa per organizzare questi movimenti di danza in una coreografia che corrispondesse al ritmo e allo stile della musica. I movimenti di danza coreografati dall'intelligenza artificiale aggiungono un interessante elemento visivo ai video musicali e aiutano gli artisti a essere più creativi.
Per gli ascoltatori, l'intelligenza artificiale può migliorare l'esperienza di scoperta e ascolto della musica. Piattaforme come Spotify e Apple Music utilizzano l'intelligenza artificiale per curare playlist personalizzate e consigliare nuova musica in base alle abitudini di ascolto degli utenti. La scoperta di nuovi artisti e generi su queste piattaforme è la magia dell'intelligenza artificiale.
Anche la realtà virtuale (VR) alimentata dall'intelligenza artificiale sta migliorando le esperienze dei concerti dal vivo. Ad esempio, Travis Scott utilizza la VR per creare performance virtuali che raggiungono un pubblico globale. Tuttavia, l'abbondanza di musica generata dall'intelligenza artificiale su piattaforme come TikTok può rendere la scoperta della musica eccessiva. Potrebbe essere difficile per i nuovi artisti farsi notare.
I produttori traggono vantaggio dall'IA in diversi modi. Gli strumenti di intelligenza artificiale che assistono nella correzione dell'intonazione, nel mixaggio e nel mastering semplificano il processo di produzione. Gli strumenti e i sintetizzatori virtuali potenziati dall'intelligenza artificiale, come Watson Beat di IBM, possono creare nuovi suoni e texture che ampliano le possibilità creative.
L'intelligenza artificiale sulle piattaforme di streaming non è solo un vantaggio per gli ascoltatori; aiuta anche i produttori creando un pubblico più ampio. Tuttavia, proprio come i musicisti, la capacità dell'intelligenza artificiale di imitare lo stile di artisti affermati solleva problemi etici e legali sullo sfruttamento delle voci e degli stili unici degli artisti. Ciò ha dato luogo a controversie legali, come le cause intentate dalle principali aziende musicali come Universal, Sony e Warner contro le startup di IA come Suno e Udio per il presunto utilizzo di opere protette da copyright per addestrare i loro modelli senza autorizzazione.
Abbiamo esplorato brevemente alcune applicazioni dell'IA nella musica, comprendendo il suo impatto sui diversi attori dell'industria musicale. Ora cerchiamo di capire un'applicazione più specifica dell'IA nella musica: Strumenti di gestione musicale potenziati dall'intelligenza artificiale come MusicBrainz Picard. Questi strumenti sono incredibilmente utili per organizzare e gestire le librerie musicali digitali.
Identifica ed etichetta automaticamente i file musicali con metadati accurati, come i nomi degli artisti, i titoli degli album e i numeri delle tracce. MusicBrainz Picard rende più facile mantenere ben organizzate le collezioni musicali. Una delle tecnologie chiave integrate in MusicBrainz Picard sono le impronte audio AcoustID. Queste impronte identificano i file musicali in base al loro effettivo contenuto audio, anche se i file sono privi di metadati.
Perché è così importante? Grandi organizzazioni come la BBC, Google, Amazon, Spotify e Pandora si affidano ai dati di MusicBrainz per migliorare i loro servizi musicali. I metadati creati da strumenti come MusicBrainz Picard sono fondamentali per gli sviluppatori che creano database musicali, applicazioni di tagger o altri software legati alla musica. La spina dorsale dell'intelligenza artificiale è costituita dai dati e senza strumenti come Picard sarebbe molto difficile disporre di dati puliti e accurati necessari per l'analisi e lo sviluppo di applicazioni. È affascinante che gli strumenti potenziati per l'IA utilizzino l'IA e contribuiscano a creare i dati necessari per le applicazioni di IA, formando un ciclo benefico di miglioramento e innovazione.
Abbiamo parlato delle ondate che l'IA nella musica sta producendo. Anche il panorama legale che circonda la musica generata dall'intelligenza artificiale si sta evolvendo. Le normative attuali, come quelle dell'Ufficio del Copyright degli Stati Uniti, stabiliscono che le opere generate interamente dall'IA non possono essere protette dal diritto d'autore in quanto prive di paternità umana. Tuttavia, se un essere umano contribuisce in modo significativo al processo creativo, l'opera può essere protetta dal diritto d'autore. Man mano che l'IA continua a integrarsi nell'industria musicale, le continue discussioni legali ed etiche saranno fondamentali per affrontare queste sfide. In prospettiva, l'IA ha un enorme potenziale nella musica, combinando la tecnologia con la creatività umana per ampliare le possibilità di creazione e produzione musicale.
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