인공 지능(AI)은 이미 Apple Music, Spotify 및 SoundCloud에서 스트리밍 중인 수많은 노래를 통해 개인화된 음악 경험의 새로운 물결을 가져왔습니다. AI와 딥러닝 기반의 음악 소프트웨어가 신규 사용자를 위한 대기자 명단을 받고 있습니다. 또한 일부 도구는 텍스트에서 악기를 생성하고, 사용자에게 시작 비트나 영감을 제공하고, 사용자가 곡을 편집하는 데 도움을 주는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 

그러나 컴퓨터는 수십 년 동안 음악 제작에 참여해 왔습니다. 그렇다면 최근에는 어떤 변화가 있었나요? 인공지능과 딥러닝이 업계 전체를 어떻게 변화시켰나요? 다음 블로그에서는 인공지능(AI)의 개념, 그것이 음악 산업에 어떻게 유익하고 도전적인지, 그리고 요즘 음악을 만드는 데 사용되는 몇 가지 최고의 AI 도구는 무엇인지 논의할 것입니다. 

인공지능과 딥러닝 – 그게 무엇인가요?

인공 지능 (AI)는 문제 해결을 촉진하기 위해 포괄적인 데이터 세트를 결합하는 컴퓨터 과학의 한 분야를 말합니다. 인공지능과 흔히 연관되는 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 하위 분야를 포괄한다. 딥 러닝은 여러 AI 애플리케이션 및 서비스에서 핵심적인 역할을 하여 자동화를 강화하고 사람의 개입 없이 분석 및 물리적 작업을 실행할 수 있도록 해줍니다. 

AI는 추론, 의미 발견, 일반화, 이전 경험을 통한 학습 등 인간과 유사한 지적 능력을 보유한 시스템을 만드는 프로젝트를 설명하는 데 자주 사용됩니다. 

AI 시스템은 방대한 양의 레이블이 지정된 훈련 데이터를 통합하고, 데이터를 검사하여 상관 관계와 패턴을 식별하고, 이러한 패턴을 활용하여 미래 조건을 예측하는 방식으로 작동합니다. AI 도구는 음악 산업에서 등장하고 있으며 AI 트랙 지원 분석 및 전반적인 사운드 향상과 같은 기능을 제공합니다.    

프리마 펠리 키 타스 는 시장에서 잘 알려진 이름으로 다음과 같은 Web 3.0 기술을 기반으로 한 프로젝트를 제공하여 전 세계 소비자에게 서비스를 제공합니다. AI, 머신러닝, IoT, 블록체인. 우리의 전문가 팀이 귀하의 훌륭한 아이디어를 실현시켜 드리겠습니다. 혁신적인 솔루션.

AI와 딥러닝이 음악 산업에 어떻게 도움이 되나요?

노래 창작과 음악 제작부터 마케팅 및 배포에 이르기까지 AI는 이 소중한 예술 형식의 모든 측면을 변화시키고 있습니다. AI와 딥 러닝 알고리즘은 제안을 맞춤화하고, 새로운 음악을 제안하고, 재생 목록을 선별하는 데 활용됩니다. 또한 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해 AI가 사용됩니다. 예를 들어 AI 기반 도구는 배경 소음을 식별 및 제거하고, 비트 전송률을 최적화하고, 대기 시간을 최소화할 수 있습니다.

AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 추세를 예측할 수 있는 능력을 통해 음악 창작에 상당한 이점을 가지고 있습니다. 이 기능은 음악 제작자와 마케팅 담당자가 의도한 청중의 공감을 불러일으킬 가능성이 높은 음악을 발표하는 데 도움이 됩니다.

앞으로, 인공 지능 가상 현실 콘서트 및 몰입형 경험 제작에 적용할 수 있습니다. 또한 AI는 계속해서 새로운 음악 스트리밍 플랫폼과 서비스 발전에 기여할 것입니다. AI 기반 도구는 사용자 행동과 선호도를 분석하고, 새로운 추세를 파악하고, 개선 사항을 권장할 수 있습니다. 음악 스트리밍 플랫폼은 AI를 활용하여 서비스 품질을 향상하고 사용자에게 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

Spotify 및 Pandora와 같은 선두 기업은 인공 지능을 활용하여 사용자를 위한 맞춤형 재생 목록을 생성했습니다. 이들 회사는 또한 AI를 활용하여 신인 아티스트의 홍보를 지원합니다. 예를 들어 Spotify는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 사용자의 청취 습관을 기반으로 노래를 제안하는 데이터 과학자 팀을 자랑합니다. Spotify의 주요 경쟁자인 Apple Music은 상호 이익이 되는 것으로 입증된 치열한 경쟁을 벌였습니다. 두 회사 모두 상당한 수의 유료 가입자를 확보했습니다.

음악 세대 모델은 무엇입니까?

• 멜로디RNN: MelodyRNN은 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 순환 신경망(RNN) 모델입니다. 이 모델은 다중 신경망 아키텍처 구성으로 구성되어 있어 MIDI 파일의 피치 범위를 수정하거나 앞서 언급한 '주의' 기술과 같은 훈련 접근 방식을 구현할 수 있습니다.

  Magenta가 개발한 이 도구는 MIDI 파일에서 데이터 세트를 생성하기 위한 명령 세트를 제공합니다. 각 트랙에서 멜로디를 수집하여 모델을 훈련하는 데 도움이 됩니다. 이 도구의 코드는 완전히 오픈 소스입니다. 그들은 개발 단계부터 처음부터 재즈 멜로디, 배치 노래, 동요 등 서로 다른 종류의 멜로디를 사용하는 세 가지 모델을 훈련했습니다.

• 뮤직 트랜스포머: Magenta는 또한 트랜스포머를 사용하여 음악을 제작하는 Music Transformer라는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 일관성 측면에서 LSTM 기반 모델을 능가하는 거의 60초 분량의 오디오를 MIDI 파일 형식으로 생성할 수 있습니다.

  어텐션 벡터가 토큰 간의 절대적인 관계를 구축하는 일반적인 변환기 접근 방식과 달리 이 알고리즘의 어텐션 레이어는 상대적인 어텐션을 사용합니다. 이는 모델이 서로의 근접성을 기반으로 토큰 간의 관계를 예측한다는 것을 의미합니다.

• 뮤즈넷: OpenAI 프로그램인 MuseNet은 변환기를 사용하여 MIDI 파일을 생성합니다. 이러한 멜로디는 처음부터 새로 만들거나 기존 멜로디에 대한 반주로 만들 수 있습니다.

  한 가지 주요 차이점은 MuseNet이 상대적 주의보다는 전체 주의를 사용한다는 것입니다. 이를 통해 최대 4분 동안 지속되는 향상된 멜로디 일관성을 갖춘 더 긴 음악을 만들 수 있습니다. 그러나 이는 단기적인 일관성을 위태롭게 할 수 있습니다.

• 뮤직VAE: MusicVAE로 넘어가면 잠재 표현을 학습하고 악보를 생성하는 데 사용되는 딥 러닝 기술인 계층적 순환 변이 자동 인코더를 활용합니다. 다음 설명에서는 이 아키텍처의 다양한 구성 요소를 자세히 살펴보고 예시를 제공합니다. 그 전에 오토인코더의 개념을 이해하는 것이 필수적입니다.

음악 산업에서 AI의 과제는 무엇입니까?

음악 분야의 AI와 딥 러닝은 몇 가지 과제를 제시합니다. 주요 문제는 인공적으로 생성된 음악의 윤리적, 법적 의미. 문제는 “AI가 생성한 음악 트랙의 저작권은 누구에게 있습니까?”입니다. AI가 만든 음악은 원본인가요, 아니면 기존 음악을 기반으로 한 파생 작품이어야 하나요? 또 다른 과제는 다음과 같습니다. 나쁜 행위자와 비윤리적인 플레이어가 예술가를 흉내내기 위해 활용합니다. 그리고 그들의 목소리를 악의적인 방식으로 사용합니다. 

다음은 AI가 음악 산업에 부과할 수 있는 몇 가지 과제입니다.

• 인간관계의 상실: AI가 생성한 음악이나 가상 공연에 과도하게 의존하면 라이브 음악 및 공동 음악 창작에서 발견되는 인간적 연결이 약화될 수 있습니다.
• 음악 산업의 붕괴: AI 기술은 전통적인 음악 산업의 역할을 혼란에 빠뜨리고 취업 기회에 영향을 미치며 특히 작곡, 작곡 및 세션 뮤지션 역할에서 창의성을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
• 인간의 감정과 창의성의 부족: AI로 생성된 음악은 인간 음악가가 작업에 가져오는 감정적 깊이와 진정한 창의성이 부족하여 잠재적으로 형식적이고 예측 가능한 작곡이 될 수 있습니다. 이는 업계의 다양성과 혁신의 부족으로 이어질 수 있습니다.

음악 제작을 위한 5가지 AI 도구

• 마젠타: 음악 플러그인 세트인 Magenta Studio는 고급 머신러닝 기술을 활용하여 음악을 생성합니다. 독립형 애플리케이션 또는 Ableton Live 플러그인으로 작동할 수 있습니다.
• 오브 프로듀서 스위트: Orb Producer Suite는 프로듀서가 최첨단 기술을 사용하여 멜로디, 베이스라인, 웨이브테이블 신디사이저 사운드를 생성할 수 있도록 지원하여 무한한 음악 패턴과 루프를 만들어냅니다.
• Amper: Amper는 사전 제작된 자료나 라이선스 음악을 사용하지 않고 독창적인 작곡, 연주 및 녹음으로 모든 종류의 콘텐츠 제작자에게 서비스를 제공하는 독창적인 음악을 생성하기 위해 최소한의 입력을 필요로 합니다.
• 아이바: AIVA는 광고, 비디오 게임, 영화의 감성적인 사운드트랙을 작곡하는 동시에 기존 노래의 변형도 제공합니다. 앱의 음악 엔진은 음악 라이선스가 필요하지 않아 비디오 제작을 단순화합니다.
• 뮤즈넷: OpenAI가 관리하는 MuseNet은 최대 10가지 악기와 15가지 스타일로 노래를 생성합니다. 현재는 AI로 생성된 음악 소비를 제공하지만 맞춤형 음악을 만드는 기능은 제공하지 않습니다.

마무리

AI는 음악 산업에 실질적인 변화를 가져올 수 있는 역량을 보유하고 있습니다. 음악 제작에 AI를 통합하면 수많은 잠재적인 이점이 있지만 다양한 과제를 해결해야 합니다. 음악 산업이 계속 발전함에 따라 AI가 음악 창작, 제작, 배포에 계속해서 어떤 영향을 미치는지 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다. 

프리마 펠리 키 타스 선도적인 AI이며 Web3 컨설팅 및 개발 AI, Web3, Machine Learning, IoT 기반의 프로젝트를 제공하는 회사입니다. 우리는 귀하의 AI 기반 소프트웨어가 사용자 친화적이고 대상 고객의 요구를 충족하는지 확인합니다.

아래 링크를 통해 직접 연락하여 프로젝트 세부 정보를 공유해 주세요.

게시물 조회수 : 13

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: 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