Skab musik ved hjælp af AI og Deep Learning - PrimaFelicitas

Skab musik ved hjælp af AI og Deep Learning – PrimaFelicitas

Tidsstempel: 16. april 2024 kl. 1

Kunstig intelligens (AI) har bragt en ny bølge af personlige musikoplevelser med utallige sange, der allerede streames på Apple Music, Spotify og SoundCloud. Den AI og Deep Learning-baserede musiksoftware får en venteliste for nye brugere. Nogle værktøjer kan endda generere instrumenter fra tekst, give brugerne et startslag eller inspiration, hjælpe brugere med at redigere melodier og meget mere. 

Dog har computere været involveret i at lave musik i årtier. Hvad har så ændret sig for nylig? Hvordan kunstig intelligens og deep learning har ændret hele branchen? I den følgende blog vil vi diskutere begrebet kunstig intelligens (AI), hvordan det er gavnligt og udfordrende for musikindustrien, og hvad er et par top AI-værktøjer, der bruges til at skabe musik i disse dage. 

Kunstig intelligens og dyb læring – hvad er det?

Kunstig intelligens (AI) refererer til en gren af ​​datalogi, der kombinerer omfattende datasæt for at lette problemløsning. Det omfatter forskellige underfelter, såsom maskinlæring og deep learning, som almindeligvis er forbundet med kunstig intelligens. Dyb læring spiller en nøglerolle i flere AI-applikationer og -tjenester, hvilket forbedrer automatisering og muliggør udførelse af analytiske og fysiske opgaver uden behov for menneskelig indgriben. 

AI bruges ofte til at beskrive projektet med at skabe systemer, der besidder intellektuelle evner, der ligner menneskers, herunder ræsonnement, meningsopdagelse, generalisering og læring af tidligere erfaringer. 

AI-systemer fungerer ved at inkorporere enorme mængder af mærkede træningsdata, undersøge dataene for at identificere korrelationer og mønstre og udnytte disse mønstre til at lave forudsigelser om fremtidige forhold. AI-værktøjer dukker op i musikindustrien og giver funktioner som AI-sporassistanceanalyse og overordnet lydforbedring.    

PrimaFelicitas er et velkendt navn på markedet, der betjener verdensomspændende forbrugere ved at levere projekter baseret på Web 3.0-teknologier som f.eks. AI, Machine Learning, IoT og Blockchain. Vores ekspertteam vil tjene dig ved at omsætte dine gode ideer til innovative løsninger.

Hvordan AI og Deep Learning er gavnlige for musikindustrien?

Fra skabelsen af ​​sange og musikproduktion til markedsføring og distribution transformerer AI alle aspekter af denne elskede kunstform. AI og deep learning-algoritmer bruges til at tilpasse forslag, foreslå nye musikudvalg og kuratere afspilningslister. Desuden bruges AI til at forbedre kvaliteten af ​​streamingtjenester. For eksempel kan AI-drevne værktøjer identificere og eliminere baggrundsstøj, optimere bithastigheder og minimere latens.

AI har en betydelig fordel i musikskabelse gennem sin kapacitet til at analysere omfattende datamængder, hvilket muliggør identifikation af mønstre og forudsigelse af tendenser. Denne evne hjælper musikproducenter og marketingfolk med at udgive musik, der er mere tilbøjelige til at give genlyd hos deres tilsigtede publikum.

I fremtiden, Kunstig intelligens kan finde anvendelse i skabelsen af ​​virtual reality-koncerter og fordybende oplevelser. Derudover vil kunstig intelligens fortsat bidrage til fremme af nye musikstreamingplatforme og -tjenester. AI-baserede værktøjer kan analysere brugeradfærd og præferencer, identificere nye tendenser og give anbefalinger til forbedringer. Ved at udnytte kunstig intelligens kan musikstreamingplatforme forbedre deres servicekvalitet og give brugerne en mere personlig oplevelse.

Førende virksomheder som Spotify og Pandora har udnyttet kunstig intelligens til at generere skræddersyede afspilningslister til deres brugere. Disse virksomheder anvender også kunstig intelligens til at støtte promoveringen af ​​nye og nye kunstnere. Spotify kan for eksempel prale af et team af dataforskere, der bruger maskinlæringsalgoritmer til at foreslå sange baseret på brugernes lyttevaner. Apple Music, en fremtrædende konkurrent til Spotify, har engageret sig i en voldsom rivalisering, der har vist sig at være til gensidig fordel. Begge virksomheder har samlet et betydeligt antal betalte abonnenter.

Hvad er musikgenerationsmodellerne?

  • MelodyRNN: MelodyRNN er en LSTM (Long Short-Term Memory) baseret model for tilbagevendende neuralt netværk (RNN). Denne model omfatter flere arkitektoniske konfigurationer af neurale netværk, hvilket giver mulighed for ændring af tonehøjdeområde i en MIDI-fil eller implementering af træningsmetoder såsom den førnævnte 'opmærksomheds'-teknik.

    Dette værktøj, udviklet af Magenta, giver et sæt kommandoer til at oprette et datasæt fra en MIDI-fil. Den samler melodier fra hvert spor, hvilket hjælper med at træne modellen. Dette værktøjs kode er fuldstændig open source. De trænede tre modeller fra starten i udviklingsfasen, der hver brugte en anden slags melodi: jazzmelodier, batch-sange og børnesange.

  • Musik transformer: Magenta udviklede også en model med titlen Music Transformer, som bruger transformere til at producere musik. Denne model kan generere næsten 60 sekunders lyd i form af MIDI-filer, hvilket overgår LSTM-baserede modeller med hensyn til sammenhæng.

    I modsætning til typiske transformatortilgange, hvor opmærksomhedsvektorer bygger et absolut forhold mellem tokens, bruger opmærksomhedslagene i denne algoritme relativ opmærksomhed. Dette betyder, at modellen forudsiger forholdet mellem tokens baseret på deres nærhed til hinanden.

  • MuseNet: MuseNet, et OpenAI-program, producerer MIDI-filer ved hjælp af transformere. Disse melodier kan skabes enten fra bunden eller som et akkompagnement til en eksisterende melodi.

    En stor forskel er, at MuseNet bruger fuld opmærksomhed frem for relativ opmærksomhed. Dette giver mulighed for at skabe længere stykker musik med forbedret melodisk sammenhæng, der varer op til 4 minutter. Det kan dog bringe den kortsigtede sammenhæng i fare.

  • MusicVAE: Ved at gå videre til MusicVAE bruger den en hierarkisk tilbagevendende variationel autoencoder, som er en dyb læringsteknik, der bruges til at lære latente repræsentationer og generere noder. I den følgende forklaring vil vi dykke ned i de forskellige komponenter i denne arkitektur og give illustrative eksempler. Før det er det vigtigt at forstå konceptet med en autoencoder.

Hvad er udfordringerne ved AI i musikindustrien?

udfordringer ved AI i musikindustrienudfordringer ved AI i musikindustrien
Skab musik ved hjælp af AI og Deep Learning - PrimaFelicitas

AI og deep learning i musik giver flere udfordringer. Det primære problem er de etiske og juridiske implikationer af kunstigt frembragt musik. Spørgsmålet er "Hvem ejer ophavsretten til musiknumre genereret af AI?". Er det AI-genereret musik original, eller skal det være afledt arbejde baseret på eksisterende musik? En anden udfordring kan være, at det kan være det brugt af dårlige skuespillere og uetiske spillere til at efterligne kunstnere og bruge deres stemmer på ondsindede måder. 

Følgende er et par udfordringer, som AI kan pålægge musikindustrien:

  • Tab af menneskelig forbindelse: Overdreven afhængighed af AI-genereret musik eller virtuelle optrædener kan mindske den menneskelige forbindelse, der findes i livemusik og samarbejdsmusikskabelse.
  • Disruption af musikindustrien: AI-teknologier har potentialet til at forstyrre traditionelle musikindustriroller, påvirke jobmuligheder og ændre kreativitet, især i roller til sangskrivning, komponering og sessionsmusiker.
  • Mangel på menneskelige følelser og kreativitet: AI-genereret musik kan mangle den følelsesmæssige dybde og autentiske kreativitet, som menneskelige musikere tilfører deres arbejde, hvilket potentielt kan resultere i formelle og forudsigelige kompositioner. Dette kan føre til mangel på mangfoldighed og innovation i branchen.

5 AI-værktøjer til at producere musik

  • Magenta: Magenta Studio, et sæt musikplugins, bruger avancerede maskinlæringsteknikker til at generere musik. Det kan fungere som en selvstændig applikation eller som et Ableton Live plugin.
  • Orb Producer Suite: Orb Producer Suite giver producenterne mulighed for at skabe melodier, baslinjer og wavetable synthesizerlyde med banebrydende teknologi, hvilket resulterer i ubegrænsede musikalske mønstre og loops.
  • ampere: Amper kræver minimalt input for at generere original musik, der henvender sig til indholdsskabere af enhver art med unikke kompositioner, optrædener og optagelser, uden at bruge præ-skabt materiale eller licenseret musik.
  • moms: AIVA komponerer følelsesladede lydspor til annoncer, videospil eller film, samtidig med at den tilbyder variationer af eksisterende sange. Appens musikmotor forenkler videoproduktion ved at eliminere behovet for musiklicenser.
  • MuseNet: MuseNet, der administreres af OpenAI, genererer sange med op til 10 instrumenter og i 15 stilarter. I øjeblikket tilbyder den AI-genereret musikforbrug, men ikke muligheden for at skabe brugerdefineret musik.

Afsluttende tanker

AI besidder kapaciteten til at bringe væsentlige ændringer til musikindustrien. Selvom der er adskillige potentielle fordele ved at inkorporere AI i musikproduktion, skal forskellige udfordringer løses. Efterhånden som musikindustrien fortsætter med at udvikle sig, vil det være fascinerende at se, hvordan AI fortsætter med at påvirke musikskabelse, produktion og distribution. 

PrimaFelicitas er en førende AI og Web3 rådgivning og udvikling virksomhed, der leverer projekter baseret på AI, Web3, Machine Learning og IoT. Vi sikrer, at din AI-baserede software er brugervenlig og opfylder din målgruppes behov.

Du er velkommen til at dele dine projektdetaljer ved at kontakte os direkte via nedenstående link:

Indlæg Visninger: 26

Tidsstempel:

Mere fra Primafelicitas