Присоединяйся к нам, чтобы глубоко погрузиться в роль ИИ в музыке - от анализа аудиоданных до генерации новой музыки. Исследуй его влияние и применение в музыкальной индустрии.
Искусственный интеллект (ИИ) - это все о воссоздании человеческого интеллекта в машинах. Важной частью человеческого бытия является наша связь с искусством, особенно с музыкой. Музыка глубоко влияет на нашу культуру и эмоции. Благодаря достижениям в области ИИ машины теперь могут создавать музыку, которая звучит так, будто ее сочинил человек. ИИ-музыка открывает новые возможности для инновационного сотрудничества между людьми и ИИ и преобразует то, как мы воспринимаем музыку и взаимодействуем с ней.
В этой статье мы рассмотрим, как ИИ используется для создания музыки. Также мы обсудим связь между ИИ и инструментами для создания музыкальных тегов, такими как MusicBrainz Picard, и их влияние на артистов, продюсеров и индустрию развлечений в целом.
ИИ может работать с различными типами данных, в том числе и со звуком. Звуковые данные, часто называемые аудиоданными, представляют собой смесь частот волн разной интенсивности с течением времени. Так же, как изображения или данные временных рядов, аудиоданные можно преобразовать в формат, который системы ИИ смогут обрабатывать и анализировать. Звуковые волны можно преобразовать в числовые данные, которые могут быть проанализированы моделями ИИ.
Еще один интересный метод - использование преобразования Фурье, которое преобразует звуковые волны в спектрограмму. Спектрограмма - это визуальное представление, которое показывает, как меняются различные частоты звука с течением времени. Модели ИИ могут применять методы распознавания образов для анализа и интерпретации аудиоданных, рассматривая эту спектрограмму как изображение. ИИ может выявлять закономерности и особенности в звуке, как и в случае с визуальными данными.
Использование ИИ для анализа, манипулирования и генерации аудиоданных создает целый ряд приложений. Вот несколько примеров:
ИИ-генераторы песен работают, анализируя и обучаясь на основе существующей музыки, подобно генерации изображений. Важно понимать разницу между использованием ИИ для понимания музыки и использованием ИИ для ее генерации. Понимание музыки подразумевает анализ и выявление закономерностей, а генерация музыки - создание новых композиций на основе этих изученных закономерностей.
.avif)
Процесс создания музыки с помощью ИИ начинается со сбора большого массива музыкальных данных, включающего различные жанры и стили. Затем этот набор данных разбивается на более мелкие компоненты, такие как ноты, аккорды и ритмы, которые преобразуются в числовые данные, которые может обработать ИИ.
Существует множество различных генеративных моделей ИИ, которые можно обучить генерировать музыку. Например, такие модели ИИ, как трансформеры и вариативные автоэнкодеры (VAE), могут работать вместе, чтобы генерировать музыку. VAE могут сжимать входные звуки в латентное пространство, группируя похожие фрагменты музыки вплотную друг к другу, чтобы передать разнообразие и богатство музыки. Затем трансформеры используют это латентное пространство для генерации новой музыки, понимая закономерности и фокусируясь на важных нотах в последовательности.
Когда модель ИИ обучена на этих данных, он может генерировать новую музыку, предсказывая следующую ноту или аккорд на основе того, что он узнал. Он может создавать целые композиции, нанизывая эти предсказания друг на друга. Сгенерированную музыку можно точно настроить, чтобы она соответствовала определенным стилям или предпочтениям.
Мы начинаем видеть все больше музыкальных генераторов, использующих эту технологию. Вот несколько примеров:
Инновации в области искусственного интеллекта создают новые возможности и проблемы для музыкантов, слушателей и продюсеров, приводя к ситуациям, с которыми они, возможно, раньше не сталкивались. Интересно посмотреть, как каждая группа приспосабливается к этим достижениям, использует новые инструменты и преодолевает проблемы, связанные с оригинальностью и этикой. Помимо создания музыки, у ИИ есть и другие интересные возможности в музыкальной индустрии, такие как улучшение живых выступлений, совершенствование музыкальных открытий и помощь в производственных процессах. Давай подробнее рассмотрим, как ИИ влияет на музыкантов, слушателей и продюсеров в музыкальной индустрии.
.avif)
ИИ меняет то, как музыканты создают музыку. Инструменты, интегрированные с генеративным ИИ, помогают генерировать новые мелодии, аккордовые прогрессии и тексты, облегчая музыкантам преодоление творческих блоков. ИИ также использовался для завершения незаконченных произведений, как, например, новая песня The Beatles"Now And Then", созданная с использованием вокала Джона Леннона из старой демозаписи. Однако рост числа сгенерированной ИИ музыки, которая подражает стилю известных исполнителей, вызывает опасения по поводу оригинальности. Например, такие артисты, как Bad Bunny, беспокоятся о том, что ИИ копирует их голоса и стили без согласия.
Помимо создания музыки, искусственный интеллект и компьютерное зрение могут помочь музыкантам создавать более качественные выступления и музыкальные видео. Музыкальное видео состоит из множества различных элементов, и один из них - это танцы. Модели оценки позы, такие как Ultralytics YOLOv8 могут понимать позы человека на изображениях и видео и играют важную роль в создании хореографических танцевальных последовательностей, синхронизированных с музыкой.
Еще один хороший пример того, как ИИ можно использовать для хореографии, - проект NVIDIA"Dance to Music". В этом проекте они использовали ИИ и двухэтапный процесс для генерации новых танцевальных движений, которые были бы разнообразны, соответствовали стилю и ритму. Сначала были использованы оценка позы и кинематический детектор ритма, чтобы выучить различные танцевальные движения в такт ритму из большой коллекции танцевальных видео. Затем генеративная модель ИИ была использована для организации этих танцевальных движений в хореографию, которая соответствовала ритму и стилю музыки. Хореографические танцевальные движения, созданные ИИ, добавляют интересный визуальный элемент в музыкальные видео и помогают артистам быть более креативными.
Для слушателей ИИ может улучшить процесс обнаружения и прослушивания музыки. Такие платформы, как Spotify и Apple Music, используют ИИ, чтобы составлять персонализированные плейлисты и рекомендовать новую музыку, основываясь на слушательских привычках пользователей. Когда ты открываешь для себя новых исполнителей и жанры на этих платформах, это и есть магия ИИ.
Виртуальная реальность (VR) на базе ИИ также улучшает впечатления от живых концертов. Например, Трэвис Скотт использует VR для создания виртуальных выступлений, которые охватывают глобальную аудиторию. Однако обилие музыки, сгенерированной ИИ, на таких платформах, как TikTok, может сделать музыкальное открытие непомерно сложным. Из-за этого новым артистам может быть сложно выделиться.
Продюсеры получают пользу от ИИ несколькими способами. ИИ-инструменты, помогающие в питч-коррекции, микшировании и мастеринге, упрощают процесс производства. Виртуальные инструменты и синтезаторы на базе ИИ, такие как Watson Beat от IBM, могут создавать новые звуки и текстуры, расширяющие творческие возможности.
ИИ на стриминговых платформах - это не только преимущество для слушателей; он также помогает продюсерам, создавая более широкую аудиторию. Однако, как и в случае с музыкантами, способность ИИ подражать стилю известных исполнителей поднимает этические и юридические вопросы, связанные с эксплуатацией уникальных голосов и стилей артистов. Это привело к юридическим спорам, например, к искам крупных музыкальных компаний, таких как Universal, Sony и Warner, против ИИ-стартапов вроде Suno и Udio за то, что они якобы использовали для обучения своих моделей произведения, защищенные авторским правом, без разрешения.
Мы вкратце изучили некоторые области применения ИИ в музыке, поняв его влияние на различные заинтересованные стороны в музыкальной индустрии. Теперь давай разберем более конкретное применение ИИ в музыке: Инструменты управления музыкой с поддержкой ИИ, такие как MusicBrainz Picard. Эти инструменты невероятно полезны для организации и управления цифровыми музыкальными библиотеками.
Они автоматически идентифицируют и помечают музыкальные файлы точными метаданными, такими как имена исполнителей, названия альбомов и номера треков. MusicBrainz Picard облегчает ведение хорошо организованных музыкальных коллекций. Одна из ключевых технологий, интегрированных в MusicBrainz Picard, - это аудиоотпечатки AcoustID. Эти отпечатки идентифицируют музыкальные файлы на основе их реального аудиосодержимого, даже если в файлах отсутствуют метаданные.
Почему это так важно? Такиекрупные организации, как BBC, Google, Amazon, Spotify и Pandora, полагаются на данные MusicBrainz, чтобы улучшить свои сервисы, связанные с музыкой. Метаданные, созданные такими инструментами, как MusicBrainz Picard, крайне важны для разработчиков, создающих музыкальные базы данных, приложения для тегирования и другое программное обеспечение, связанное с музыкой. Основа ИИ - это данные, и без таких инструментов, как Picard, было бы очень сложно получить чистые и точные данные, необходимые для анализа и разработки приложений. Очень интересно, что инструменты, улучшенные ИИ, используют ИИ и помогают создавать данные, необходимые для ИИ-приложений, образуя благотворный цикл совершенствования и инноваций.
Мы уже обсуждали волны, которые создает ИИ в музыке. Юридический ландшафт, окружающий музыку, созданную ИИ, также развивается. Нынешние правила, например, принятые Бюро по авторским правам США, гласят, что произведения, полностью созданные ИИ, не могут быть защищены авторским правом, так как в них отсутствует авторство человека. Однако если человек вносит значительный вклад в творческий процесс, работа может претендовать на защиту авторских прав. По мере того как ИИ будет продолжать интегрироваться в музыкальную индустрию, постоянные юридические и этические дискуссии будут жизненно важны для решения этих проблем. Забегая вперед, скажу, что ИИ обладает огромным потенциалом в музыке, объединяя технологии с человеческим творчеством для расширения возможностей в создании и производстве музыки.
Исследуй ИИ, посетив наш репозиторий на GitHub и присоединившись к нашему активному сообществу. Узнай о применении ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
