Creați muzică folosind AI și Deep Learning – PrimaFelicitas

Inteligența artificială (AI) a adus un nou val de experiențe muzicale personalizate, cu nenumărate melodii care se difuzează deja pe Apple Music, Spotify și SoundCloud. Software-ul muzical bazat pe AI și Deep Learning primește o listă de așteptare pentru noii utilizatori. De asemenea, unele instrumente pot chiar genera instrumente din text, pot oferi utilizatorilor o ritm sau o inspirație de pornire, îi pot ajuta pe utilizatori să editeze melodii și multe altele. 

Cu toate acestea, computerele au fost implicate în realizarea muzicii de zeci de ani. Atunci ce s-a schimbat recent? Cum au schimbat inteligența artificială și învățarea profundă întreaga industrie? În următorul blog, vom discuta despre conceptul de inteligență artificială (AI), despre cum este benefică și provocatoare pentru industria muzicală și care sunt câteva instrumente AI de top folosite pentru a crea muzică în zilele noastre. 

Inteligența artificială și învățarea profundă – Ce sunt acestea?

Inteligență artificială (AI) se referă la o ramură a informaticii care combină seturi de date complete pentru a facilita rezolvarea problemelor. Acesta cuprinde diverse subdomenii, cum ar fi învățarea automată și învățarea profundă, care sunt de obicei asociate cu inteligența artificială. Învățarea profundă joacă un rol cheie în mai multe aplicații și servicii AI, îmbunătățind automatizarea și permițând executarea sarcinilor analitice și fizice fără a fi nevoie de intervenția umană. 

AI este adesea folosită pentru a descrie proiectul de creare a sistemelor care posedă capacități intelectuale similare cu cele ale oamenilor, inclusiv raționament, descoperire a sensului, generalizare și învățare din experiențele anterioare. 

Sistemele AI funcționează prin încorporarea unor cantități mari de date de antrenament etichetate, examinând datele pentru a identifica corelații și modele și valorificând aceste modele pentru a face predicții despre condițiile viitoare. Instrumentele AI apar în industria muzicală și oferă funcții precum analiza asistenței AI-track și îmbunătățirea generală a sunetului.    

PrimaFelicitas este un nume binecunoscut pe piață, deservind consumatorii din întreaga lume prin livrarea de proiecte bazate pe tehnologii Web 3.0, cum ar fi AI, Machine Learning, IoT și Blockchain. Echipa noastră de experți vă va servi transformându-vă ideile grozave în soluții inovative.

Cum sunt AI și Deep Learning benefice pentru industria muzicală?

De la crearea de cântece și producția muzicală până la marketing și distribuție, AI transformă fiecare aspect al acestei forme de artă prețuite. AI și algoritmii de învățare profundă sunt utilizați pentru a personaliza sugestiile, a propune noi selecții de muzică și a organiza liste de redare. În plus, AI este folosită pentru a îmbunătăți calitatea serviciilor de streaming. De exemplu, instrumentele bazate pe inteligență artificială pot identifica și elimina zgomotul de fundal, pot optimiza ratele de biți și pot minimiza latența.

AI posedă un avantaj semnificativ în creația muzicală prin capacitatea sa de a analiza volume extinse de date, permițând identificarea tiparelor și predicția tendințelor. Această capacitate ajută producătorii de muzică și agenții de marketing să lanseze muzică care are mai multe șanse să rezoneze cu publicul vizat.

In viitor, Inteligență artificială poate găsi aplicație în crearea de concerte în realitate virtuală și experiențe imersive. În plus, AI va continua să contribuie la dezvoltarea platformelor și serviciilor noi de streaming muzical. Instrumentele bazate pe inteligență artificială pot analiza comportamentul și preferințele utilizatorilor, pot identifica tendințele emergente și pot oferi recomandări pentru îmbunătățiri. Folosind AI, platformele de streaming de muzică își pot îmbunătăți calitatea serviciilor și pot oferi utilizatorilor o experiență mai personalizată.

Companii de top precum Spotify și Pandora au valorificat inteligența artificială pentru a genera liste de redare personalizate pentru utilizatorii lor. Aceste companii folosesc, de asemenea, inteligența artificială pentru a sprijini promovarea artiștilor noi și emergenti. Spotify, de exemplu, se mândrește cu o echipă de oameni de știință a datelor care utilizează algoritmi de învățare automată pentru a sugera melodii bazate pe obiceiurile de ascultare ale utilizatorilor. Apple Music, un concurent proeminent al Spotify, s-a angajat într-o rivalitate acerbă care s-a dovedit reciproc avantajoasă. Ambele companii au strâns un număr semnificativ de abonați plătiți.

Care sunt modelele generației muzicale?

• MelodyRNN: MelodyRNN este un model de rețea neuronală recurentă (RNN) bazat pe LSTM (Long Short-Term Memory). Acest model cuprinde mai multe configurații arhitecturale ale rețelei neuronale, permițând modificarea intervalului de înălțime într-un fișier MIDI sau implementarea unor abordări de antrenament, cum ar fi tehnica „atenției” menționată mai sus.

  Acest instrument, dezvoltat de Magenta, oferă un set de comenzi pentru crearea unui set de date dintr-un fișier MIDI. Colectează melodii din fiecare piesă, ceea ce ajută la antrenamentul modelului. Codul acestui instrument este complet open-source. Ei au antrenat trei modele de la început în timpul fazei de dezvoltare, fiecare folosind un fel de melodie diferit: melodii de jazz, melodii în grup și melodii pentru copii.

• Transformator muzical: Magenta a dezvoltat, de asemenea, un model intitulat Music Transformer, care folosește transformatoare pentru a produce muzică. Acest model poate genera aproape 60 de secunde de audio sub formă de fișiere MIDI, depășind modelele bazate pe LSTM din punct de vedere al coerenței.

  Spre deosebire de abordările tipice ale transformatorului, în care vectorii de atenție construiesc o relație absolută între jetoane, straturile de atenție din acest algoritm folosesc o atenție relativă. Aceasta înseamnă că modelul prezice relația dintre jetoane pe baza proximității lor unul față de celălalt.

• MuseNet: MuseNet, un program OpenAI, produce fișiere MIDI folosind transformatoare. Aceste melodii pot fi create fie de la zero, fie ca acompaniament la o melodie existentă.

  O diferență majoră este că MuseNet folosește atenția deplină mai degrabă decât atenția relativă. Acest lucru permite crearea de piese muzicale mai lungi, cu o coerență melodică îmbunătățită, cu o durată de până la 4 minute. Cu toate acestea, poate pune în pericol coerența pe termen scurt.

• MusicVAE: Trecând la MusicVAE, acesta utilizează un autoencoder variațional ierarhic recurent, care este o tehnică de învățare profundă utilizată pentru învățarea reprezentărilor latente și generarea de partituri muzicale. În următoarea explicație, vom aprofunda în diferitele componente ale acestei arhitecturi și vom oferi exemple ilustrative. Înainte de asta, este esențial să înțelegem conceptul de autoencoder.

Care sunt provocările AI în industria muzicală?

Inteligența artificială și învățarea profundă în muzică prezintă mai multe provocări. Problema principală este implicațiile etice și juridice ale muzicii generate artificial. Întrebarea este „Cine deține drepturile de autor asupra pieselor muzicale generate de AI?”. Este muzica originală generată de AI sau ar trebui să fie o lucrare derivată bazată pe muzica existentă? O altă provocare poate fi că poate fi folosit de actori răi și jucători lipsiți de etică pentru a imita artiștii și își folosesc vocile în moduri răutăcioase. 

Următoarele sunt câteva provocări pe care AI le-ar putea impune industriei muzicale:

• Pierderea conexiunii umane: Dependența excesivă de muzica generată de AI sau de spectacolele virtuale poate diminua conexiunea umană găsită în muzica live și în crearea de muzică în colaborare.
• Perturbarea industriei muzicale: Tehnologiile inteligenței artificiale au potențialul de a perturba rolurile tradiționale din industria muzicală, influențând oportunitățile de angajare și modificând creativitatea, în special în rolurile de compoziție, compunere și muzician de sesiune.
• Lipsa emoției umane și a creativității: Muzica generată de inteligență artificială poate să nu aibă profunzimea emoțională și creativitatea autentică pe care muzicienii umani le aduc în munca lor, ceea ce poate duce la compoziții formulate și previzibile. Acest lucru ar putea duce la o lipsă de diversitate și inovație în industrie.

5 instrumente AI pentru producerea muzicii

• Purpuriu: Magenta Studio, un set de pluginuri muzicale, utilizează tehnici avansate de învățare automată pentru a genera muzică. Poate funcționa ca o aplicație autonomă sau ca un plugin Ableton Live.
• Orb Producer Suite: Orb Producer Suite le permite producătorilor să creeze melodii, linii de bas și sunete de sintetizator wavetable cu tehnologie de ultimă oră, rezultând modele muzicale și bucle nelimitate.
• amper: Amper necesită o contribuție minimă pentru a genera muzică originală, găzduind creatorii de conținut de toate tipurile cu compoziții, spectacole și înregistrări unice, fără a utiliza materiale pre-create sau muzică cu licență.
• TVA: AIVA compune coloane sonore emoționante pentru reclame, jocuri video sau filme, oferind în același timp variații ale melodiilor existente. Motorul de muzică al aplicației simplifică producția video prin eliminarea necesității de licențiere muzicală.
• MuseNet: MuseNet, gestionat de OpenAI, generează melodii cu până la 10 instrumente și în 15 stiluri. În prezent, oferă un consum de muzică generat de AI, dar nu și capacitatea de a crea muzică personalizată.

Gânduri finale

AI are capacitatea de a aduce schimbări substanțiale în industria muzicală. Deși există numeroase avantaje potențiale ale încorporării AI în producția muzicală, diferite provocări trebuie abordate. Pe măsură ce industria muzicală continuă să evolueze, va fi fascinant să asistăm la modul în care AI continuă să influențeze creația, producția și distribuția muzicii. 

PrimaFelicitas este un AI lider și Consultanta si dezvoltare Web3 companie care livrează proiecte bazate pe AI, Web3, Machine Learning și IoT. Ne asigurăm că software-ul dvs. bazat pe inteligență artificială este ușor de utilizat și răspunde nevoilor publicului dvs. țintă.

Simțiți-vă liber să împărtășiți detaliile proiectului dvs. contactându-ne direct prin linkul de mai jos:

Mesaje: 26

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/create-music-using-ai-and-deep-learning/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=create-music-using-ai-and-deep-learning