Kecerdasan buatan (AI) telah menghadirkan gelombang baru pengalaman musik yang dipersonalisasi dengan banyak lagu yang sudah streaming di Apple Music, Spotify, dan SoundCloud. Software musik berbasis AI dan Deep Learning ini masuk daftar tunggu bagi pengguna baru. Selain itu, beberapa alat bahkan dapat menghasilkan instrumen dari teks, memberikan irama atau inspirasi awal kepada pengguna, membantu pengguna mengedit lagu, dan banyak lagi. 

Namun, komputer telah terlibat dalam pembuatan musik selama beberapa dekade. Lalu apa yang berubah akhir-akhir ini? Bagaimana kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam telah mengubah seluruh industri? Di blog berikut, kita akan membahas konsep kecerdasan buatan (AI), manfaat dan tantangannya bagi industri musik, dan apa saja alat AI terbaik yang digunakan untuk menciptakan musik saat ini. 

Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mendalam – Apa itu?

kecerdasan buatan (AI) mengacu pada cabang ilmu komputer yang menggabungkan kumpulan data komprehensif untuk memfasilitasi pemecahan masalah. Ini mencakup berbagai subbidang, seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang umumnya dikaitkan dengan kecerdasan buatan. Pembelajaran mendalam memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi dan layanan AI, meningkatkan otomatisasi dan memungkinkan pelaksanaan tugas analitis dan fisik tanpa memerlukan campur tangan manusia. 

AI sering digunakan untuk menggambarkan proyek pembuatan sistem yang memiliki kemampuan intelektual serupa dengan manusia, termasuk penalaran, penemuan makna, generalisasi, dan pembelajaran dari pengalaman sebelumnya. 

Sistem AI beroperasi dengan menggabungkan sejumlah besar data pelatihan berlabel, memeriksa data untuk mengidentifikasi korelasi dan pola, dan memanfaatkan pola-pola ini untuk membuat prediksi tentang kondisi masa depan. Alat AI bermunculan di industri musik, dan menyediakan fitur seperti analisis bantuan jalur AI, dan peningkatan suara secara keseluruhan.    

Prima Felicitas adalah nama terkenal di pasar, melayani konsumen di seluruh dunia dengan memberikan proyek berdasarkan teknologi Web 3.0 seperti AI, Pembelajaran Mesin, IoT, dan Blockchain. Tim ahli kami akan melayani Anda dengan mewujudkan ide-ide hebat Anda solusi inovatif.

Bagaimana AI dan Deep Learning bermanfaat bagi industri musik?

Mulai dari pembuatan lagu dan produksi musik hingga pemasaran dan distribusi, AI mengubah setiap aspek dari bentuk seni yang disayangi ini. Algoritme AI dan pembelajaran mendalam digunakan untuk menyesuaikan saran, mengusulkan pilihan musik baru, dan menyusun daftar putar. Selanjutnya, AI digunakan untuk meningkatkan kualitas layanan streaming. Misalnya, alat berbasis AI dapat mengidentifikasi dan menghilangkan kebisingan di latar belakang, mengoptimalkan bitrate, dan meminimalkan latensi.

AI memiliki keunggulan signifikan dalam penciptaan musik melalui kemampuannya menganalisis data dalam jumlah besar, memungkinkan identifikasi pola dan prediksi tren. Kemampuan ini membantu produser dan pemasar musik dalam merilis musik yang lebih disukai oleh audiens yang dituju.

Di masa depan, kecerdasan buatan mungkin dapat diterapkan dalam pembuatan konser realitas virtual dan pengalaman mendalam. Selain itu, AI akan terus berkontribusi terhadap kemajuan platform dan layanan streaming musik baru. Alat berbasis AI dapat menganalisis perilaku dan preferensi pengguna, mengidentifikasi tren yang muncul, dan menawarkan rekomendasi untuk penyempurnaan. Dengan memanfaatkan AI, platform streaming musik dapat meningkatkan kualitas layanannya dan memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pengguna.

Perusahaan terkemuka seperti Spotify dan Pandora telah memanfaatkan kecerdasan buatan untuk menghasilkan playlist yang disesuaikan untuk penggunanya. Perusahaan-perusahaan ini juga menggunakan AI untuk mendukung promosi artis baru dan pendatang baru. Spotify, misalnya, memiliki tim ilmuwan data yang memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin untuk menyarankan lagu berdasarkan kebiasaan mendengarkan pengguna. Apple Music, pesaing utama Spotify, terlibat dalam persaingan sengit yang terbukti saling menguntungkan. Kedua perusahaan telah mengumpulkan sejumlah besar pelanggan berbayar.

Apa saja model generasi musik?

• MelodiRNN: MelodyRNN adalah model jaringan saraf berulang (RNN) berbasis LSTM (Long Short-Term Memory). Model ini terdiri dari beberapa konfigurasi arsitektur jaringan saraf, memungkinkan modifikasi rentang nada dalam file MIDI atau penerapan pendekatan pelatihan seperti teknik 'perhatian' yang disebutkan di atas.

  Alat ini, dikembangkan oleh Magenta, menyediakan serangkaian perintah untuk membuat kumpulan data dari file MIDI. Ia mengumpulkan melodi dari setiap lagu, yang membantu melatih modelnya. Kode alat ini sepenuhnya bersumber terbuka. Mereka melatih tiga model dari awal selama tahap pengembangan, masing-masing menggunakan jenis melodi yang berbeda: melodi jazz, lagu batch, dan lagu anak-anak.

• Transformator Musik: Magenta juga mengembangkan model bertajuk Music Transformer yang menggunakan transformator untuk menghasilkan musik. Model ini dapat menghasilkan audio berdurasi hampir 60 detik dalam bentuk file MIDI, melampaui model berbasis LSTM dalam hal koherensi.

  Tidak seperti pendekatan transformator pada umumnya, di mana vektor perhatian membangun hubungan absolut antar token, lapisan perhatian dalam algoritma ini menggunakan perhatian relatif. Artinya, model tersebut memprediksi hubungan antar token berdasarkan kedekatannya satu sama lain.

• MuseNet: MuseNet, sebuah program OpenAI, menghasilkan file MIDI menggunakan transformator. Melodi ini dapat dibuat baik dari awal atau sebagai pengiring melodi yang sudah ada.

  Salah satu perbedaan utamanya adalah MuseNet menggunakan perhatian penuh, bukan perhatian relatif. Hal ini memungkinkan terciptanya karya musik yang lebih panjang dengan koherensi melodi yang ditingkatkan, yang bertahan hingga 4 menit. Namun, hal ini dapat membahayakan koherensi jangka pendek.

• MusikVAE: Pindah ke MusicVAE, ini menggunakan autoencoder variasi berulang hierarki, yang merupakan teknik pembelajaran mendalam yang digunakan untuk mempelajari representasi laten dan menghasilkan partitur musik. Dalam penjelasan berikut, kami akan mempelajari berbagai komponen arsitektur ini dan memberikan contoh ilustrasi. Sebelum itu, penting untuk memahami konsep autoencoder.

Apa saja tantangan AI dalam industri musik?

AI dan pembelajaran mendalam dalam musik menghadirkan beberapa tantangan. Masalah utamanya adalah implikasi etika dan hukum dari musik yang dihasilkan secara artifisial. Pertanyaannya adalah “Siapa yang memiliki hak cipta atas trek musik yang dihasilkan oleh AI?”. Apakah musik yang dihasilkan AI itu asli, atau haruskah merupakan karya turunan berdasarkan musik yang sudah ada? Tantangan lainnya mungkin adalah hal itu bisa terjadi dimanfaatkan oleh aktor jahat dan pemain tidak etis untuk meniru artis dan menggunakan suara mereka dengan cara yang jahat. 

Berikut ini adalah beberapa tantangan yang mungkin ditimbulkan oleh AI pada industri musik:

• Hilangnya Koneksi Manusia: Ketergantungan berlebihan pada musik yang dihasilkan AI atau pertunjukan virtual dapat mengurangi hubungan antarmanusia yang terdapat dalam musik live dan kreasi musik kolaboratif.
• Disrupsi Industri Musik: Teknologi AI berpotensi mengganggu peran industri musik tradisional, berdampak pada peluang kerja dan mengubah kreativitas, khususnya dalam penulisan lagu, komposisi, dan peran musisi sesi.
• Kurangnya Emosi dan Kreativitas Manusia: Musik yang dihasilkan AI mungkin kurang memiliki kedalaman emosional dan kreativitas autentik seperti yang dibawa oleh musisi manusia ke dalam karya mereka, sehingga berpotensi menghasilkan komposisi yang dirumuskan dan dapat diprediksi. Hal ini dapat menyebabkan kurangnya keragaman dan inovasi dalam industri.

5 alat AI untuk memproduksi musik

• Magenta: Magenta Studio, seperangkat plugin musik, menggunakan teknik pembelajaran mesin canggih untuk menghasilkan musik. Ini dapat berfungsi sebagai aplikasi mandiri atau sebagai plugin Ableton Live.
• Suite Produser Orb: Orb Producer Suite memberdayakan produser untuk menciptakan melodi, bassline, dan suara synthesizer wavetable dengan teknologi mutakhir, sehingga menghasilkan pola dan loop musik tanpa batas.
• amper: Amper memerlukan input minimal untuk menghasilkan musik orisinal, melayani semua jenis pembuat konten dengan komposisi, pertunjukan, dan rekaman unik, tanpa menggunakan materi yang telah dibuat sebelumnya atau musik berlisensi.
• TONG: AIVA membuat soundtrack yang emosional untuk iklan, video game, atau film, sekaligus menawarkan variasi lagu yang ada. Mesin musik aplikasi menyederhanakan produksi video dengan menghilangkan kebutuhan akan lisensi musik.
• MuseNet: MuseNet, dikelola oleh OpenAI, menghasilkan lagu dengan hingga 10 instrumen dan 15 gaya. Saat ini, ia menawarkan konsumsi musik yang dihasilkan AI, namun tidak menawarkan kemampuan untuk membuat musik khusus.

Pesan terakhir

AI memiliki kapasitas untuk membawa perubahan besar pada industri musik. Meskipun terdapat banyak keuntungan potensial dari penggunaan AI dalam produksi musik, terdapat berbagai tantangan yang harus diatasi. Seiring dengan terus berkembangnya industri musik, akan sangat menarik untuk menyaksikan bagaimana AI terus memengaruhi penciptaan, produksi, dan distribusi musik. 

Prima Felicitas adalah AI terkemuka dan Konsultasi dan pengembangan Web3 perusahaan yang memberikan proyek berdasarkan AI, Web3, Pembelajaran Mesin, dan IoT. Kami memastikan perangkat lunak berbasis AI Anda mudah digunakan dan memenuhi kebutuhan audiens target Anda.

Jangan ragu untuk membagikan detail proyek Anda dengan menghubungi kami langsung melalui tautan di bawah:

Tampilan Posting: 13

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: 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