Создавайте музыку с помощью искусственного интеллекта и глубокого обучения – PrimaFelicitas

Искусственный интеллект (ИИ) принес новую волну персонализированного музыкального опыта: бесчисленное количество песен уже транслируются на Apple Music, Spotify и SoundCloud. Музыкальное программное обеспечение на основе искусственного интеллекта и глубокого обучения получает список ожидания для новых пользователей. Кроме того, некоторые инструменты могут даже генерировать инструменты из текста, предоставлять пользователям начальный бит или вдохновение, помогать пользователям редактировать мелодии и многое другое. 

Однако компьютеры уже десятилетия используются в создании музыки. Тогда что изменилось за последнее время? Как искусственный интеллект и глубокое обучение изменили всю отрасль? В следующем блоге мы обсудим концепцию искусственного интеллекта (ИИ), насколько она полезна и сложна для музыкальной индустрии, а также какие несколько лучших инструментов ИИ используются для создания музыки в наши дни. 

Искусственный интеллект и глубокое обучение – что это такое?

искусственный интеллект (ИИ) относится к отрасли информатики, которая объединяет комплексные наборы данных для облегчения решения проблем. Оно охватывает различные подобласти, такие как машинное обучение и глубокое обучение, которые обычно ассоциируются с искусственным интеллектом. Глубокое обучение играет ключевую роль во многих приложениях и сервисах искусственного интеллекта, повышая автоматизацию и позволяя выполнять аналитические и физические задачи без необходимости вмешательства человека. 

Искусственный интеллект часто используется для описания проекта создания систем, обладающих интеллектуальными способностями, аналогичными человеческим, включая рассуждение, то есть открытия, обобщения и обучение на предыдущем опыте. 

Системы искусственного интеллекта работают, объединяя огромное количество размеченных обучающих данных, исследуя их для выявления корреляций и закономерностей и используя эти закономерности для прогнозирования будущих условий. В музыкальной индустрии появляются инструменты искусственного интеллекта, которые предоставляют такие функции, как анализ помощи AI-треков и общее улучшение звука.    

ПримаФелиситас — это хорошо известное имя на рынке, обслуживающее потребителей по всему миру, предоставляющее проекты, основанные на технологиях Web 3.0, таких как ИИ, машинное обучение, Интернет вещей и блокчейн. Наша команда экспертов поможет вам воплотить ваши замечательные идеи в инновационные решения.

Как искусственный интеллект и глубокое обучение полезны для музыкальной индустрии?

От создания песен и производства музыки до маркетинга и распространения — ИИ меняет каждый аспект этого заветного вида искусства. Алгоритмы искусственного интеллекта и глубокого обучения используются для настройки предложений, предложения новой подборки музыки и создания плейлистов. Кроме того, искусственный интеллект используется для повышения качества потоковых сервисов. Например, инструменты на основе искусственного интеллекта могут выявлять и устранять фоновый шум, оптимизировать битрейт и минимизировать задержку.

ИИ обладает значительным преимуществом в создании музыки благодаря своей способности анализировать большие объемы данных, что позволяет выявлять закономерности и прогнозировать тенденции. Эта возможность помогает музыкальным продюсерам и маркетологам выпускать музыку, которая с большей вероятностью найдет отклик у целевой аудитории.

В будущем, искусственный интеллект может найти применение при создании концертов виртуальной реальности и иммерсивных впечатлений. Кроме того, искусственный интеллект продолжит способствовать развитию новых платформ и сервисов потоковой передачи музыки. Инструменты на основе искусственного интеллекта могут анализировать поведение и предпочтения пользователей, выявлять возникающие тенденции и предлагать рекомендации по улучшениям. Используя искусственный интеллект, платформы потоковой передачи музыки могут повысить качество своих услуг и предоставить пользователям более персонализированный опыт.

Ведущие компании, такие как Spotify и Pandora, использовали искусственный интеллект для создания индивидуальных плейлистов для своих пользователей. Эти компании также используют ИИ для поддержки продвижения новых и перспективных артистов. Spotify, например, может похвастаться командой специалистов по обработке данных, которые используют алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать песни на основе привычек пользователей. Apple Music, известный конкурент Spotify, вступила в ожесточенное соперничество, которое оказалось взаимовыгодным. Обе компании накопили значительное количество платных подписчиков.

Каковы модели генерации музыки?

• МелодияRNN: MelodyRNN — это модель рекуррентной нейронной сети (RNN) на основе LSTM (длинной краткосрочной памяти). Эта модель включает в себя несколько архитектурных конфигураций нейронной сети, позволяющих изменять диапазон высоты звука в MIDI-файле или реализовывать подходы к обучению, такие как вышеупомянутый метод «внимания».

  Этот инструмент, разработанный Magenta, предоставляет набор команд для создания набора данных из MIDI-файла. Он собирает мелодии из каждого трека, что помогает обучать модель. Код этого инструмента полностью открыт. На этапе разработки они с самого начала обучили три модели, каждая из которых использовала разные мелодии: джазовые мелодии, групповые песни и детские песни.

• Музыкальный трансформер: Magenta также разработала модель под названием Music Transformer, в которой для создания музыки используются трансформаторы. Эта модель может генерировать около 60 секунд аудио в виде MIDI-файлов, превосходя модели на основе LSTM с точки зрения когерентности.

  В отличие от типичных подходов-трансформеров, где векторы внимания создают абсолютную связь между токенами, уровни внимания в этом алгоритме используют относительное внимание. Это означает, что модель прогнозирует взаимосвязь между токенами на основе их близости друг к другу.

• МузНет: MuseNet, программа OpenAI, создает MIDI-файлы с помощью преобразователей. Эти мелодии можно создавать как с нуля, так и в качестве сопровождения к уже существующей мелодии.

  Одним из основных отличий является то, что MuseNet использует полное, а не относительное внимание. Это позволяет создавать более длинные музыкальные произведения с повышенной мелодической связностью продолжительностью до 4 минут. Однако это может поставить под угрозу краткосрочную согласованность действий.

• МузыкаVAE: Переходя к MusicVAE, он использует иерархический рекуррентный вариационный автокодировщик, который представляет собой метод глубокого обучения, используемый для изучения скрытых представлений и создания музыкальных партитур. В следующем объяснении мы углубимся в различные компоненты этой архитектуры и приведем наглядные примеры. Перед этим важно понять концепцию автокодировщика.

Каковы проблемы искусственного интеллекта в музыкальной индустрии?

Искусственный интеллект и глубокое обучение музыке создают несколько проблем. Первоочередной проблемой является этические и юридические последствия искусственно созданной музыки. Вопрос: «Кому принадлежат авторские права на музыкальные треки, созданные ИИ?». Является ли эта музыка оригинальной, созданной искусственным интеллектом, или это должна быть производная работа, основанная на существующей музыке? Другая проблема может заключаться в том, что это может быть используется плохими актерами и неэтичными игроками для подражания артистам и использовать свой голос во злонамеренных целях. 

Ниже приведены несколько проблем, которые ИИ может поставить перед музыкальной индустрией:

• Потеря человеческой связи: Чрезмерная зависимость от музыки, созданной искусственным интеллектом, или виртуальных выступлений может ослабить человеческую связь, возникающую при живой музыке и совместном создании музыки.
• Разрушение музыкальной индустрии: Технологии искусственного интеллекта могут разрушить традиционные роли в музыкальной индустрии, повлиять на возможности трудоустройства и изменить творческие способности, особенно в области написания песен, сочинения музыки и сессионных музыкантов.
• Недостаток человеческих эмоций и творчества: Музыке, созданной искусственным интеллектом, может не хватать эмоциональной глубины и подлинной креативности, которую музыканты-люди привносят в свою работу, что потенциально приводит к шаблонным и предсказуемым композициям. Это может привести к отсутствию разнообразия и инноваций в отрасли.

5 инструментов искусственного интеллекта для создания музыки

• фуксин: Magenta Studio, набор музыкальных плагинов, использует передовые методы машинного обучения для создания музыки. Он может работать как отдельное приложение или как плагин Ableton Live.
• Продюсерский люкс Orb: Orb Producer Suite позволяет продюсерам создавать мелодии, басовые партии и звуки синтезатора с использованием новейших технологий, что приводит к созданию безграничных музыкальных паттернов и петель.
• Ампер: Amper требует минимальных затрат для создания оригинальной музыки, предлагая создателям контента всех видов уникальные композиции, исполнения и записи без использования заранее созданных материалов или лицензионной музыки.
• АЙВА: AIVA сочиняет эмоциональные саундтреки для рекламы, видеоигр или фильмов, а также предлагает вариации существующих песен. Музыкальный движок приложения упрощает производство видео, устраняя необходимость в лицензировании музыки.
• МузНет: MuseNet, управляемый OpenAI, генерирует песни с участием до 10 инструментов и в 15 стилях. В настоящее время он предлагает потребление музыки, генерируемой искусственным интеллектом, но не позволяет создавать собственную музыку.

Заключение

ИИ обладает способностью внести существенные изменения в музыкальную индустрию. Хотя существует множество потенциальных преимуществ использования ИИ в производстве музыки, необходимо решить различные проблемы. Поскольку музыкальная индустрия продолжает развиваться, будет интересно наблюдать, как ИИ продолжает влиять на создание, производство и распространение музыки. 

ПримаФелиситас является ведущим ИИ и Web3 консалтинг и разработка компания, реализующая проекты на основе искусственного интеллекта, Web3, машинного обучения и Интернета вещей. Мы гарантируем, что ваше программное обеспечение на основе искусственного интеллекта будет удобным для пользователя и будет отвечать потребностям вашей целевой аудитории.

Не стесняйтесь поделиться подробностями вашего проекта, связавшись с нами напрямую по ссылке ниже:

Сообщение Просмотров: 26

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: 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