Hãy tham gia cùng chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về vai trò của AI trong âm nhạc, từ phân tích dữ liệu âm thanh đến tạo ra âm nhạc mới. Khám phá tác động và ứng dụng của AI trong ngành công nghiệp âm nhạc.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là tất cả về việc tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc. Một phần quan trọng của con người là sự kết nối của chúng ta với nghệ thuật, đặc biệt là âm nhạc. Âm nhạc ảnh hưởng sâu sắc đến văn hóa và cảm xúc của chúng ta. Nhờ những tiến bộ trong AI, giờ đây máy móc có thể tạo ra âm nhạc nghe giống như được sáng tác bởi con người. Âm nhạc AI mở ra những khả năng mới cho sự hợp tác sáng tạo giữa con người và AI và biến đổi cách chúng ta trải nghiệm và tương tác với âm nhạc.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI được sử dụng để tạo ra âm nhạc. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về mối liên hệ giữa AI và các công cụ gắn thẻ âm nhạc như MusicBrainz Picard và tác động của chúng đối với các nghệ sĩ, nhà sản xuất và ngành công nghiệp giải trí nói chung.
AI có thể xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm cả âm thanh. Dữ liệu âm thanh, thường được gọi là dữ liệu âm thanh, là sự pha trộn của các tần số sóng ở các cường độ khác nhau theo thời gian. Cũng giống như hình ảnh hoặc dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu âm thanh có thể được chuyển đổi thành định dạng mà các hệ thống AI có thể xử lý và phân tích. Sóng âm thanh có thể được chuyển đổi thành dữ liệu số có thể được phân tích bởi các mô hình AI.
Một phương pháp thú vị khác là sử dụng Biến đổi Fourier, chuyển đổi sóng âm thanh thành quang phổ. Quang phổ là một biểu diễn trực quan cho thấy các tần số âm thanh khác nhau thay đổi theo thời gian như thế nào. Các mô hình AI có thể áp dụng các kỹ thuật nhận dạng hình ảnh để phân tích và giải thích dữ liệu âm thanh bằng cách xử lý quang phổ này như một hình ảnh. AI có thể xác định các mẫu và tính năng trong âm thanh, giống như với dữ liệu hình ảnh.
Sử dụng AI để phân tích, thao tác và tạo dữ liệu âm thanh tạo ra một loạt các ứng dụng. Dưới đây là một số ví dụ:
Trình tạo bài hát AI hoạt động bằng cách phân tích và học hỏi từ âm nhạc hiện có, tương tự như tạo hình ảnh. Điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa việc sử dụng AI để hiểu âm nhạc và sử dụng AI để tạo ra nó. Hiểu âm nhạc liên quan đến việc phân tích và xác định các mẫu, trong khi tạo ra âm nhạc liên quan đến việc tạo ra các tác phẩm mới dựa trên những mẫu đã học đó.
.avif)
Quá trình tạo nhạc AI bắt đầu bằng việc thu thập một bộ dữ liệu âm nhạc lớn bao gồm nhiều thể loại và phong cách khác nhau. Bộ dữ liệu sau đó được chia thành các thành phần nhỏ hơn như ghi chú, hợp âm và nhịp điệu, được chuyển đổi thành dữ liệu số mà AI có thể xử lý.
Có nhiều mô hình AI tạo ra khác nhau có thể được đào tạo để tạo ra âm nhạc. Ví dụ, các mô hình AI như Transformers và Variational Autoencoders (VAEs) có thể làm việc cùng nhau để tạo ra âm nhạc. VAEs có thể nén âm thanh đầu vào vào một không gian tiềm ẩn bằng cách nhóm các bản nhạc tương tự chặt chẽ với nhau để nắm bắt sự đa dạng và phong phú của âm nhạc. Transformers sau đó sử dụng không gian tiềm ẩn này để tạo ra âm nhạc mới bằng cách hiểu các mẫu và tập trung vào các nốt quan trọng trong một chuỗi.
Khi một mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu này, AI có thể tạo ra âm nhạc mới bằng cách dự đoán nốt hoặc hợp âm tiếp theo dựa trên những gì nó đã học. Nó có thể tạo ra toàn bộ các tác phẩm bằng cách xâu chuỗi các dự đoán này lại với nhau. Âm nhạc được tạo ra có thể được tinh chỉnh để phù hợp với phong cách hoặc sở thích cụ thể.
Chúng tôi đang bắt đầu thấy nhiều trình tạo nhạc sử dụng công nghệ này. Dưới đây là một số ví dụ:
Đổi mới AI đang tạo ra những cơ hội và thách thức mới cho các nhạc sĩ, người nghe và nhà sản xuất, dẫn đến những tình huống mà họ có thể chưa từng trải qua trước đây. Thật thú vị khi thấy mỗi nhóm đang thích nghi với những tiến bộ này, sử dụng các công cụ mới và điều hướng các mối quan tâm về tính độc đáo và đạo đức. Bên cạnh việc tạo ra âm nhạc, AI còn có tiềm năng thú vị khác trong ngành công nghiệp âm nhạc, như tăng cường biểu diễn trực tiếp, cải thiện khám phá âm nhạc và hỗ trợ quá trình sản xuất. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn cách AI đang ảnh hưởng đến các nhạc sĩ, người nghe và nhà sản xuất trong ngành công nghiệp âm nhạc.
.avif)
AI đang thay đổi cách các nhạc sĩ tạo ra âm nhạc. Các công cụ được tích hợp với AI tạo ra có thể giúp tạo ra giai điệu, tiến trình hợp âm và lời bài hát mới, giúp các nhạc sĩ dễ dàng vượt qua các khối sáng tạo hơn. AI cũng đã được sử dụng để hoàn thành các tác phẩm còn dang dở, chẳng hạn như bài hát mới của The Beatles "Now And Then", được tạo ra bằng giọng hát của John Lennon từ một bản demo cũ. Tuy nhiên, sự gia tăng của âm nhạc do AI tạo ra bắt chước phong cách của các nghệ sĩ đã thành danh làm dấy lên lo ngại về tính độc đáo. Ví dụ, các nghệ sĩ như Bad Bunny lo lắng về việc AI sao chép giọng nói và phong cách của họ mà không có sự đồng ý.
Ngoài việc tạo ra âm nhạc, AI và thị giác máy tính có thể giúp các nhạc sĩ kết hợp các màn trình diễn và video âm nhạc tốt hơn. Một video âm nhạc bao gồm nhiều yếu tố khác nhau, và một trong những yếu tố đó là khiêu vũ. Đặt ra các mô hình ước tính như Ultralytics YOLOv8 Có thể hiểu tư thế của con người trong hình ảnh và video và đóng một vai trò trong việc tạo ra các chuỗi nhảy được biên đạo được đồng bộ hóa với âm nhạc.
Một ví dụ điển hình khác về cách AI có thể được sử dụng cho vũ đạo là NVIDIADự án "Dance to Music" của ông. Trong dự án này, họ đã sử dụng AI và quy trình hai bước để tạo ra những bước nhảy mới đa dạng, nhất quán về phong cách và phù hợp với nhịp. Đầu tiên, ước tính tư thế và máy dò nhịp động học đã được sử dụng để học các động tác nhảy khác nhau theo nhịp từ một bộ sưu tập lớn các video khiêu vũ. Sau đó, một mô hình AI tạo ra đã được sử dụng để tổ chức các động tác nhảy này thành vũ đạo phù hợp với nhịp điệu và phong cách của âm nhạc. Các bước nhảy được biên đạo bởi AI bổ sung yếu tố hình ảnh thú vị cho video âm nhạc và giúp các nghệ sĩ sáng tạo hơn.
Đối với người nghe, AI có thể cải thiện trải nghiệm nghe và khám phá âm nhạc. Các nền tảng như Spotify và Apple Music đang sử dụng AI để quản lý danh sách phát được cá nhân hóa và đề xuất nhạc mới dựa trên thói quen nghe của người dùng. Khi bạn khám phá các nghệ sĩ và thể loại mới trên các nền tảng này, đó là điều kỳ diệu của AI.
Thực tế ảo (VR) được hỗ trợ bởi AI cũng đang cải thiện trải nghiệm hòa nhạc trực tiếp. Ví dụ: Travis Scott sử dụng VR để tạo ra các buổi biểu diễn ảo tiếp cận khán giả toàn cầu. Tuy nhiên, sự phong phú của âm nhạc do AI tạo ra trên các nền tảng như TikTok có thể khiến việc khám phá âm nhạc trở nên quá sức. Nó có thể khiến các nghệ sĩ mới khó nổi bật.
Các nhà sản xuất được hưởng lợi từ AI theo nhiều cách. Các công cụ AI hỗ trợ chỉnh cao độ, trộn và làm chủ hợp lý hóa quy trình sản xuất. Các công cụ và bộ tổng hợp ảo được hỗ trợ bởi AI, như Watson Beat của IBM, có thể tạo ra âm thanh và kết cấu mới mở rộng khả năng sáng tạo.
AI trên các nền tảng phát trực tuyến không chỉ mang lại lợi ích cho người nghe; Nó cũng giúp các nhà sản xuất bằng cách tạo ra một lượng khán giả rộng hơn. Tuy nhiên, cũng giống như các nhạc sĩ quan tâm, khả năng bắt chước phong cách của các nghệ sĩ đã thành danh của AI đặt ra các vấn đề đạo đức và pháp lý về việc khai thác giọng nói và phong cách độc đáo của nghệ sĩ. Điều này đã dẫn đến các tranh chấp pháp lý , chẳng hạn như các vụ kiện từ các công ty âm nhạc lớn như Universal, Sony và Warner chống lại các công ty khởi nghiệp AI như Suno và Udio vì bị cáo buộc sử dụng các tác phẩm có bản quyền để đào tạo người mẫu của họ mà không được phép.
Chúng tôi đã khám phá ngắn gọn một số ứng dụng của AI trong âm nhạc bằng cách hiểu tác động của nó đối với các bên liên quan khác nhau trong ngành công nghiệp âm nhạc. Bây giờ, chúng ta hãy hiểu một ứng dụng cụ thể hơn của AI trong âm nhạc: các công cụ quản lý âm nhạc được tăng cường AI như MusicBrainz Picard. Những công cụ này cực kỳ hữu ích cho việc tổ chức và quản lý các thư viện nhạc kỹ thuật số.
Chúng tự động xác định và gắn thẻ các tệp nhạc có siêu dữ liệu chính xác, chẳng hạn như tên nghệ sĩ, tiêu đề album và số bản nhạc. MusicBrainz Picard giúp bạn dễ dàng tổ chức tốt các bộ sưu tập nhạc. Một trong những công nghệ quan trọng được tích hợp vào MusicBrainz Picard là dấu vân tay âm thanh AcoustID. Những dấu vân tay này xác định các tệp nhạc dựa trên nội dung âm thanh thực tế của chúng, ngay cả khi các tệp thiếu siêu dữ liệu.
Tại sao điều này rất quan trọng? Các tổ chức lớn như BBC, Google, Amazon, Spotify và Pandora dựa vào dữ liệu MusicBrainz để tăng cường các dịch vụ liên quan đến âm nhạc của họ. Siêu dữ liệu được tạo bởi các công cụ như MusicBrainz Picard rất quan trọng đối với các nhà phát triển xây dựng cơ sở dữ liệu âm nhạc, ứng dụng gắn thẻ hoặc phần mềm liên quan đến âm nhạc khác. Xương sống của AI là dữ liệu và nếu không có các công cụ như Picard, sẽ rất khó để có dữ liệu sạch, chính xác cần thiết để phân tích và phát triển ứng dụng. Thật thú vị khi các công cụ được tăng cường AI sử dụng AI và giúp tạo ra dữ liệu cần thiết cho các ứng dụng AI, tạo thành một chu kỳ cải tiến và đổi mới có lợi.
Chúng ta đã thảo luận về những làn sóng mà AI trong âm nhạc đang tạo ra. Bối cảnh pháp lý xung quanh âm nhạc do AI tạo ra cũng đang phát triển. Các quy định hiện hành, chẳng hạn như các quy định của Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ, quy định rằng các tác phẩm được tạo ra hoàn toàn bởi AI không thể có bản quyền vì chúng thiếu quyền tác giả của con người. Tuy nhiên, nếu một con người đóng góp đáng kể vào quá trình sáng tạo, tác phẩm có thể đủ điều kiện để được bảo vệ bản quyền. Khi AI tiếp tục tích hợp vào ngành công nghiệp âm nhạc, các cuộc thảo luận pháp lý và đạo đức đang diễn ra sẽ rất quan trọng để điều hướng những thách thức này. Nhìn về phía trước, AI có tiềm năng to lớn trong âm nhạc, kết hợp công nghệ với sự sáng tạo của con người để mở rộng khả năng sáng tạo và sản xuất âm nhạc.
Khám phá AI bằng cách truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng sôi động của chúng tôi. Tìm hiểu về các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
