Tehisintellekt (AI) on toonud isikupärastatud muusikaelamuste uue laine koos lugematute lugudega, mida juba voogesitatakse Apple Musicus, Spotifys ja SoundCloudis. Tehisintellektil ja süvaõppel põhinev muusikatarkvara kogub uutele kasutajatele ootenimekirja. Lisaks võivad mõned tööriistad isegi tekstist instrumente genereerida, pakkuda kasutajatele algust või inspiratsiooni, aidata kasutajatel lugusid redigeerida ja palju muud. 

Arvutid on aga muusika tegemisega seotud olnud aastakümneid. Mis siis viimasel ajal muutunud on? Kuidas on tehisintellekt ja süvaõpe kogu tööstust muutnud? Järgmises ajaveebis käsitleme tehisintellekti (AI) kontseptsiooni, seda, kuidas see muusikatööstusele kasulik ja väljakutse on ning millised on tänapäeval mõned populaarsemad tehisintellekti tööriistad, mida tänapäeval muusika loomiseks kasutatakse. 

Tehisintellekt ja süvaõpe – mis need on?

tehisintellekti (AI) viitab arvutiteaduse harule, mis ühendab probleemide lahendamise hõlbustamiseks terviklikke andmekogumeid. See hõlmab erinevaid alamvaldkondi, nagu masinõpe ja süvaõpe, mida tavaliselt seostatakse tehisintellektiga. Süvaõpe mängib võtmerolli mitmetes AI rakendustes ja teenustes, tõhustades automatiseerimist ning võimaldades täita analüütilisi ja füüsilisi ülesandeid ilma inimese sekkumiseta. 

Tehisintellekti kasutatakse sageli selliste süsteemide loomise projekti kirjeldamiseks, millel on inimestega sarnased intellektuaalsed võimed, sealhulgas arutlusvõime, tähenduste avastamine, üldistamine ja varasematest kogemustest õppimine. 

AI-süsteemid toimivad suures koguses märgistatud treeningandmeid, uurides andmeid korrelatsioonide ja mustrite tuvastamiseks ning võimendades neid mustreid tulevaste tingimuste prognoosimiseks. AI-tööriistad on muusikatööstuses esile kerkimas ja pakuvad selliseid funktsioone nagu AI-raja abianalüüs ja üldine heliparandus.    

PrimaFelicitas on turul tuntud nimi, mis teenindab tarbijaid kogu maailmas, pakkudes projekte, mis põhinevad Web 3.0 tehnoloogiatel, näiteks AI, masinõpe, asjade internet ja plokiahel. Meie ekspertmeeskond teenib teid, muutes teie suurepärased ideed teoks uuenduslikke lahendusi.

Kuidas on AI ja süvaõpe muusikatööstusele kasulikud?

Alates laulude loomisest ja muusika tootmisest kuni turustamise ja levitamiseni muudab AI selle hinnatud kunstivormi kõiki aspekte. Tehisintellekti ja süvaõppe algoritme kasutatakse soovituste kohandamiseks, uute muusikavalikute pakkumiseks ja esitusloendite kureerimiseks. Lisaks kasutatakse AI-d voogedastusteenuste kvaliteedi tõstmiseks. Näiteks suudavad AI-põhised tööriistad tuvastada ja kõrvaldada taustmüra, optimeerida bitikiirust ja minimeerida latentsust.

AI-l on muusika loomisel märkimisväärne eelis, kuna see suudab analüüsida ulatuslikke andmemahtusid, mis võimaldab tuvastada mustreid ja ennustada suundumusi. See võimalus aitab muusikaprodutsentidel ja turundajatel välja anda muusikat, mis tõenäoliselt nende sihtrühmale resoneerib.

Tulevikus, tehisintellekti võib leida rakendust virtuaalreaalsuse kontsertide ja kaasahaaravate elamuste loomisel. Lisaks jätkab tehisintellekt uudsete muusika voogedastusplatvormide ja -teenuste edendamist. AI-põhised tööriistad saavad analüüsida kasutajate käitumist ja eelistusi, tuvastada esilekerkivaid suundumusi ja pakkuda soovitusi täiustusteks. Tehisintellekti võimendades saavad muusika voogedastusplatvormid parandada oma teenuse kvaliteeti ja pakkuda kasutajatele isikupärasemat kogemust.

Juhtivad ettevõtted, nagu Spotify ja Pandora, on kasutanud tehisintellekti, et luua oma kasutajatele kohandatud esitusloendeid. Need ettevõtted kasutavad tehisintellekti ka uute ja esilekerkivate artistide reklaamimise toetamiseks. Näiteks Spotifyl on andmeteadlaste meeskond, kes kasutavad masinõppe algoritme, et soovitada lugusid kasutajate kuulamisharjumuste põhjal. Apple Music, Spotify silmapaistev konkurent, on alustanud ägedat rivaalitsemist, mis on osutunud vastastikku kasulikuks. Mõlemad ettevõtted on kogunud märkimisväärse hulga tasulisi tellijaid.

Millised on muusika põlvkonna mudelid?

• MelodyRNN: MelodyRNN on LSTM-il (Long Short-Term Memory) põhinev korduva närvivõrgu (RNN) mudel. See mudel sisaldab mitut närvivõrgu arhitektuurset konfiguratsiooni, mis võimaldab muuta helikõrguse vahemikku MIDI-failis või rakendada koolitusmeetodeid, näiteks ülalmainitud tähelepanutehnikat.

  See Magenta välja töötatud tööriist pakub käskude komplekti MIDI-failist andmestiku loomiseks. See kogub igalt rajalt meloodiaid, mis aitab modelli treenida. Selle tööriista kood on täiesti avatud lähtekoodiga. Nad koolitasid arendusfaasis algusest peale kolme mudelit, millest igaüks kasutas erinevat tüüpi meloodiaid: džässmeloodiaid, partii laule ja laste laule.

• Muusika transformer: Magenta töötas välja ka mudeli nimega Music Transformer, mis kasutab muusika tootmiseks trafosid. See mudel suudab genereerida peaaegu 60 sekundit heli MIDI-failidena, ületades sidususe poolest LSTM-põhiseid mudeleid.

  Erinevalt tüüpilistest trafo lähenemisviisidest, kus tähelepanuvektorid loovad märkide vahel absoluutse seose, kasutavad selle algoritmi tähelepanukihid suhtelist tähelepanu. See tähendab, et mudel ennustab žetoonide vahelist suhet nende läheduse põhjal.

• MuseNet: MuseNet, OpenAI programm, toodab trafode abil MIDI-faile. Neid meloodiaid saab luua kas nullist või olemasoleva meloodia saateks.

  Üks oluline erinevus on see, et MuseNet kasutab pigem täielikku kui suhtelist tähelepanu. See võimaldab luua pikemaid, täiustatud meloodilise koherentsusega muusikapalasid, mis kestavad kuni 4 minutit. See võib aga ohustada lühiajalist sidusust.

• MuusikaVAE: Liikudes edasi MusicVAE-sse, kasutab see hierarhilist korduvat variatsioonilist automaatkodeerijat, mis on sügav õppimistehnika, mida kasutatakse varjatud esituste õppimiseks ja muusikapartituuride genereerimiseks. Järgnevas selgituses süveneme selle arhitektuuri erinevatesse komponentidesse ja toome illustreerivaid näiteid. Enne seda on oluline mõista automaatkodeerija kontseptsiooni.

Millised on AI väljakutsed muusikatööstuses?

AI ja süvaõpe muusikas esitavad mitmeid väljakutseid. Esmane küsimus on kunstlikult loodud muusika eetilised ja juriidilised tagajärjed. Küsimus on "Kellele kuuluvad AI poolt loodud muusikapalade autoriõigused?". Kas see on AI-ga loodud muusika originaal või peaks see olema olemasoleval muusikal põhinev tuletatud teos? Teine väljakutse võib olla see, et see võib olla halvad näitlejad ja ebaeetilised mängijad kasutavad kunstnike matkimiseks ja kasutavad oma häält pahatahtlikult. 

Järgmised on mõned väljakutsed, mida AI võib muusikatööstusele seada:

• Inimühenduse kaotus: Liigne sõltuvus tehisintellekti loodud muusikast või virtuaalsetest esitustest võib kahandada elavas muusikas ja koostöös muusikaloomes leiduvat inimlikku sidet.
• Muusikatööstuse katkemine: AI-tehnoloogiad võivad häirida traditsioonilisi muusikatööstuse rolle, mõjutades töövõimalusi ja muutes loovust, eriti laulude kirjutamise, komponeerimise ja sessioonimuusikute rollides.
• Inimemotsioonide ja loovuse puudumine: AI-ga loodud muusikal võib puududa emotsionaalne sügavus ja autentne loovus, mida inimmuusikud oma töösse toovad, mille tulemuseks võivad olla valelikud ja etteaimatavad kompositsioonid. See võib tuua kaasa mitmekesisuse ja innovatsiooni puudumise tööstuses.

5 AI tööriista muusika tootmiseks

• Fuksiinpunane: Magenta Studio, muusika pistikprogrammide komplekt, kasutab muusika loomiseks täiustatud masinõppetehnikaid. See võib toimida eraldiseisva rakendusena või Ableton Live'i pistikprogrammina.
• Orb Producer Suite: Orb Producer Suite annab produtsenditele võimaluse luua tipptehnoloogia abil meloodiaid, bassiliine ja lainelisi süntesaatorihelisid, mille tulemuseks on piiramatud muusikamustrid ja silmused.
• amper: Amper vajab originaalmuusika loomiseks minimaalset sisendit, mis on mõeldud igasugustele sisuloojatele ainulaadsete kompositsioonide, esituste ja salvestistega, ilma eelnevalt loodud materjali või litsentsitud muusikat kasutamata.
• AIVA: AIVA koostab emotsioone tekitavaid heliribasid reklaamidele, videomängudele või filmidele, pakkudes samas ka olemasolevate laulude variatsioone. Rakenduse muusikamootor lihtsustab videote tootmist, kaotades vajaduse muusika litsentsimise järele.
• MuseNet: MuseNet, mida haldab OpenAI, genereerib lugusid kuni 10 instrumendiga ja 15 stiilis. Praegu pakub see AI-ga loodud muusikatarbimist, kuid mitte võimalust luua kohandatud muusikat.

Lõplik mõtted

AI-l on võime tuua muusikatööstusesse olulisi muudatusi. Kuigi tehisintellekti kaasamisel muusikatootmisse on palju potentsiaalseid eeliseid, tuleb lahendada mitmesugused väljakutsed. Kuna muusikatööstus areneb edasi, on põnev näha, kuidas AI mõjutab jätkuvalt muusika loomist, tootmist ja levitamist. 

PrimaFelicitas on juhtiv AI ja Web3 nõustamine ja arendus ettevõte, mis pakub AI-l, Web3-l, masinõppel ja asjade internetil põhinevaid projekte. Tagame, et teie AI-põhine tarkvara on kasutajasõbralik ja vastab teie sihtrühma vajadustele.

Jagage julgelt oma projekti üksikasju, võttes meiega otse ühendust alloleva lingi kaudu:

Postituse vaatamised: 13

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: 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