A inteligência artificial (IA) trouxe uma nova onda de experiências musicais personalizadas com inúmeras músicas já transmitidas no Apple Music, Spotify e SoundCloud. O software musical baseado em IA e Deep Learning está recebendo uma lista de espera para novos usuários. Além disso, algumas ferramentas podem até gerar instrumentos a partir de texto, fornecer aos usuários uma batida inicial ou inspiração, ajudá-los a editar músicas e muito mais. 

No entanto, os computadores estão envolvidos na criação de música há décadas. Então o que mudou recentemente? Como a inteligência artificial e o aprendizado profundo mudaram toda a indústria? No blog a seguir, discutiremos o conceito de inteligência artificial (IA), como ela é benéfica e desafiadora para a indústria musical e quais são algumas das principais ferramentas de IA usadas para criar música atualmente. 

Inteligência Artificial e Aprendizado Profundo – O que são?

inteligência artificial (IA) refere-se a um ramo da ciência da computação que combina conjuntos de dados abrangentes para facilitar a resolução de problemas. Abrange vários subcampos, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que são comumente associados à inteligência artificial. A aprendizagem profunda desempenha um papel fundamental em múltiplas aplicações e serviços de IA, melhorando a automação e permitindo a execução de tarefas analíticas e físicas sem a necessidade de intervenção humana. 

A IA é frequentemente usada para descrever o projeto de criação de sistemas que possuem capacidades intelectuais semelhantes às dos humanos, incluindo raciocínio, descoberta de significado, generalização e aprendizagem com experiências anteriores. 

Os sistemas de IA funcionam incorporando grandes quantidades de dados de formação rotulados, examinando os dados para identificar correlações e padrões e aproveitando esses padrões para fazer previsões sobre condições futuras. As ferramentas de IA estão surgindo na indústria musical e fornecem recursos como análise de assistência de faixa de IA e aprimoramento geral do som.    

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Como a IA e o Deep Learning são benéficos para a indústria musical?

Desde a criação de canções e produção musical até ao marketing e distribuição, a IA está a transformar todos os aspectos desta tão apreciada forma de arte. Algoritmos de IA e aprendizado profundo são utilizados para personalizar sugestões, propor novas seleções de músicas e selecionar playlists. Além disso, a IA é empregada para melhorar a qualidade dos serviços de streaming. Por exemplo, ferramentas orientadas por IA podem identificar e eliminar ruído de fundo, otimizar taxas de bits e minimizar a latência.

A IA possui uma vantagem significativa na criação musical através da sua capacidade de analisar grandes volumes de dados, permitindo a identificação de padrões e previsão de tendências. Esse recurso ajuda produtores musicais e profissionais de marketing a lançar músicas com maior probabilidade de repercutir no público-alvo.

No futuro, inteligência artificial pode encontrar aplicação na criação de concertos de realidade virtual e experiências imersivas. Além disso, a IA continuará a contribuir para o avanço de novas plataformas e serviços de streaming de música. As ferramentas baseadas em IA podem analisar o comportamento e as preferências do usuário, identificar tendências emergentes e oferecer recomendações para melhorias. Aproveitando a IA, as plataformas de streaming de música podem melhorar a qualidade do serviço e fornecer aos usuários uma experiência mais personalizada.

Empresas líderes como Spotify e Pandora aproveitaram a inteligência artificial para gerar playlists personalizadas para seus usuários. Estas empresas também empregam IA para apoiar a promoção de artistas novos e emergentes. O Spotify, por exemplo, possui uma equipe de cientistas de dados que utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para sugerir músicas com base nos hábitos de audição dos usuários. A Apple Music, um concorrente proeminente do Spotify, envolveu-se numa rivalidade feroz que se revelou mutuamente benéfica. Ambas as empresas acumularam um número significativo de assinantes pagos.

Quais são os modelos de geração musical?

• MelodiaRNN: MelodyRNN é um modelo de rede neural recorrente (RNN) baseado em LSTM (Long Short-Term Memory). Este modelo compreende múltiplas configurações arquitetônicas de redes neurais, permitindo a modificação da faixa de afinação em um arquivo MIDI ou a implementação de abordagens de treinamento como a técnica de 'atenção' mencionada acima.

  Esta ferramenta, desenvolvida pela Magenta, fornece um conjunto de comandos para criar um conjunto de dados a partir de um arquivo MIDI. Ele coleta melodias de cada faixa, o que ajuda a treinar o modelo. O código desta ferramenta é totalmente open source. Eles treinaram três modelos desde o início durante a fase de desenvolvimento, cada um empregando um tipo diferente de melodia: melodias de jazz, canções em lote e canções infantis.

• Transformador de música: Magenta também desenvolveu um modelo intitulado Music Transformer, que utiliza transformadores para produzir música. Este modelo pode gerar quase 60 segundos de áudio na forma de arquivos MIDI, superando os modelos baseados em LSTM em termos de coerência.

  Ao contrário das abordagens típicas de transformadores, onde os vetores de atenção constroem um relacionamento absoluto entre tokens, as camadas de atenção neste algoritmo usam atenção relativa. Isso significa que o modelo prevê o relacionamento entre os tokens com base na proximidade entre eles.

• MuseNet: MuseNet, um programa OpenAI, produz arquivos MIDI usando transformadores. Essas melodias podem ser criadas do zero ou como acompanhamento de uma melodia existente.

  Uma diferença importante é que o MuseNet usa atenção total em vez de atenção relativa. Isso permite a criação de peças musicais mais longas com coerência melódica aprimorada, com duração de até 4 minutos. No entanto, pode comprometer a coerência a curto prazo.

• MúsicaVAE: Passando para MusicVAE, ele utiliza um autoencoder variacional recorrente hierárquico, que é uma técnica de aprendizado profundo usada para aprender representações latentes e gerar partituras musicais. Na explicação a seguir, nos aprofundaremos nos vários componentes desta arquitetura e forneceremos exemplos ilustrativos. Antes disso, é fundamental compreender o conceito de autoencoder.

Quais são os desafios da IA ​​na indústria musical?

A IA e a aprendizagem profunda na música apresentam vários desafios. A questão principal é as implicações éticas e legais da música gerada artificialmente. A questão é “Quem detém os direitos autorais das faixas musicais geradas pela IA?”. É uma música original gerada por IA ou deveria ser um trabalho derivado baseado em música existente? Outro desafio pode ser que possa ser utilizado por maus atores e jogadores antiéticos para imitar artistas e usam suas vozes de maneira maliciosa. 

A seguir estão alguns desafios que a IA pode impor à indústria musical:

• Perda de conexão humana: A dependência excessiva de música gerada por IA ou de performances virtuais pode diminuir a conexão humana encontrada na música ao vivo e na criação musical colaborativa.
• Perturbação da indústria musical: As tecnologias de IA têm o potencial de perturbar as funções tradicionais da indústria musical, impactando as oportunidades de emprego e alterando a criatividade, especialmente nas funções de composição, composição e músico de estúdio.
• Falta de emoção humana e criatividade: A música gerada por IA pode não ter a profundidade emocional e a criatividade autêntica que os músicos humanos trazem para o seu trabalho, resultando potencialmente em composições estereotipadas e previsíveis. Isso pode levar à falta de diversidade e inovação na indústria.

5 ferramentas de IA para produção musical

• Magenta: Magenta Studio, um conjunto de plug-ins de música, utiliza técnicas avançadas de aprendizado de máquina para gerar música. Ele pode funcionar como um aplicativo independente ou como um plugin do Ableton Live.
• Suíte de Produtor Orb: Orb Producer Suite capacita os produtores a criar melodias, linhas de baixo e sons de sintetizador wavetable com tecnologia de ponta, resultando em padrões e loops musicais ilimitados.
• Amper: Amper requer uma contribuição mínima para gerar música original, atendendo a criadores de conteúdo de todos os tipos com composições, performances e gravações exclusivas, sem usar material pré-criado ou música licenciada.
• AIVA: AIVA compõe trilhas sonoras emocionantes para anúncios, videogames ou filmes, além de oferecer variações de músicas existentes. O mecanismo musical do aplicativo simplifica a produção de vídeo, eliminando a necessidade de licenciamento de música.
• MuseNet: MuseNet, gerenciado pela OpenAI, gera músicas com até 10 instrumentos e em 15 estilos. Atualmente, oferece consumo de música gerado por IA, mas não a capacidade de criar músicas personalizadas.

Considerações finais

A IA possui a capacidade de trazer mudanças substanciais à indústria musical. Embora existam inúmeras vantagens potenciais na incorporação da IA ​​na produção musical, vários desafios devem ser enfrentados. À medida que a indústria musical continua a evoluir, será fascinante testemunhar como a IA continua a influenciar a criação, produção e distribuição musical. 

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