使用人工智能和深度学习创作音乐

由柏拉图重新发布

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人工智能 (AI) 带来了新一波的个性化音乐体验，无数歌曲已在 Apple Music、Spotify 和 SoundCloud 上播放。这款基于人工智能和深度学习的音乐软件正在等待新用户。此外，一些工具甚至可以从文本生成乐器，为用户提供起始节拍或灵感，帮助用户编辑曲调等等。

然而，计算机参与音乐制作已经有几十年了。那么最近发生了什么变化呢？人工智能和深度学习如何改变整个行业？在下面的博客中，我们将讨论人工智能 (AI) 的概念、它对音乐行业的好处和挑战，以及当今用于创作音乐的一些顶级人工智能工具。

人工智能和深度学习——它们是什么？

人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，它结合综合数据集来促进问题的解决。它涵盖了通常与人工智能相关的各种子领域，例如机器学习和深度学习。深度学习在多种人工智能应用和服务中发挥着关键作用，可增强自动化并无需人工干预即可执行分析和物理任务。

人工智能通常被用来描述创建具有与人类相似的智力能力的系统的项目，包括推理、意义发现、概括和从以前的经验中学习。

人工智能系统的运行方式是整合大量标记的训练数据，检查数据以识别相关性和模式，并利用这些模式来预测未来的状况。 AI工具在音乐行业中不断涌现，提供AI曲目辅助分析、整体声音增强等功能。

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人工智能和深度学习如何给音乐产业带来好处？

从歌曲创作和音乐制作到营销和发行，人工智能正在改变这一珍贵艺术形式的各个方面。利用人工智能和深度学习算法来定制建议、提出新的音乐选择并策划播放列表。此外，人工智能还被用来提高流媒体服务的质量。例如，人工智能驱动的工具可以识别和消除背景噪音、优化比特率并最大限度地减少延迟。

人工智能通过分析大量数据、识别模式和预测趋势的能力，在音乐创作方面拥有显着优势。此功能可帮助音乐制作人和营销人员发布更有可能与目标受众产生共鸣的音乐。

在将来， 人工智能 可能会在虚拟现实音乐会和沉浸式体验的创建中得到应用。此外，人工智能将继续为新型音乐流媒体平台和服务的进步做出贡献。基于人工智能的工具可以分析用户行为和偏好，识别新兴趋势，并提供增强建议。利用人工智能，音乐流媒体平台可以提高服务质量，为用户提供更加个性化的体验。

Spotify 和 Pandora 等领先公司已利用人工智能为其用户生成定制的播放列表。这些公司还利用人工智能来支持新兴艺术家的推广。例如，Spotify 拥有一支数据科学家团队，他们利用机器学习算法根据用户的收听习惯推荐歌曲。 Apple Music 是 Spotify 的主要竞争对手，双方展开了激烈的竞争，事实证明，这种竞争是互惠互利的。两家公司都积累了大量付费用户。

音乐生成模型有哪些？

旋律RNN：MelodyRNN 是一种基于 LSTM（长短期记忆）的循环神经网络 (RNN) 模型。该模型包含多个神经网络架构配置，允许修改 MIDI 文件中的音高范围或实施训练方法，例如前面提到的“注意力”技术。
该工具由 Magenta 开发，提供了一组用于从 MIDI 文件创建数据集的命令。它收集每首曲目的旋律，这有助于训练模型。该工具的代码是完全开源的。他们在开发阶段从一开始就训练了三个模型，每个模型都采用不同类型的旋律：爵士乐旋律、批量歌曲和儿童歌曲。
音乐变形金刚：Magenta 还开发了一个名为 Music Transformer 的模型，它使用 Transformer 来产生音乐。该模型可以以 MIDI 文件的形式生成近 60 秒的音频，在一致性方面超越了基于 LSTM 的模型。
与典型的转换器方法不同，注意向量在标记之间建立绝对关系，该算法中的注意层使用相对注意。这意味着该模型根据令牌之间的接近程度来预测令牌之间的关系。
缪斯网：MuseNet 是一个 OpenAI 程序，使用 Transformer 生成 MIDI 文件。这些旋律可以从头开始创建，也可以作为现有旋律的伴奏。
一个主要区别是 MuseNet 使用完全注意力而不是相对注意力。这样可以创作更长的音乐作品，并增强旋律连贯性，可持续长达 4 分钟。然而，它可能会危及短期的一致性。
音乐VAE：转向 MusicVAE，它利用分层循环变分自动编码器，这是一种深度学习技术，用于学习潜在表示和生成乐谱。在下面的解释中，我们将深入研究该架构的各个组件并提供说明性示例。在此之前，必须了解自动编码器的概念。

人工智能在音乐行业面临哪些挑战？

人工智能在音乐行业面临的挑战 — 使用人工智能和深度学习创作音乐 - PrimaFelicitas

音乐领域的人工智能和深度学习提出了一些挑战。首要问题是 人工生成音乐的伦理和法律影响。问题是“谁拥有人工智能生成的音乐曲目的版权？”。是AI生成的音乐原创，还是应该是基于现有音乐的衍生作品？另一个挑战可能是 被坏演员和不道德的玩家用来模仿艺术家 并以恶意的方式使用他们的声音。

以下是人工智能可能给音乐行业带来的一些挑战：

失去人际关系：过度依赖人工智能生成的音乐或虚拟表演可能会削弱现场音乐和协作音乐创作中的人与人之间的联系。
音乐产业的颠覆：人工智能技术有可能颠覆传统音乐行业的角色，影响就业机会并改变创造力，特别是在歌曲创作、作曲和音乐家角色方面。
缺乏人类情感和创造力：人工智能生成的音乐可能缺乏人类音乐家为他们的作品带来的情感深度和真实的创造力，可能会导致公式化和可预测的作品。这可能导致该行业缺乏多样性和创新。

5 个用于制作音乐的人工智能工具

品红：Magenta Studio 是一组音乐插件，利用先进的机器学习技术来生成音乐。它可以作为独立应用程序或 Ableton Live 插件运行。
Orb 制作人套件：Orb Producer Suite 使制作人能够利用尖端技术创作旋律、低音线和波表合成器声音，从而产生无限的音乐模式和循环。
安珀：Amper 需要最少的投入来生成原创音乐，以独特的作曲、表演和录音来满足各种内容创作者的需求，而无需使用预先创建的材料或许可的音乐。
爱娃：AIVA 为广告、视频游戏或电影创作情感配乐，同时还提供现有歌曲的变体。该应用程序的音乐引擎无需音乐许可，从而简化了视频制作。
缪斯网：MuseNet 由 OpenAI 管理，可使用多达 10 种乐器和 15 种风格生成歌曲。目前，它提供人工智能生成的音乐消费，但不提供创建自定义音乐的能力。