Erstellen Sie Musik mit KI und Deep Learning – PrimaFelicitas

Künstliche Intelligenz (KI) hat eine neue Welle personalisierter Musikerlebnisse mit unzähligen Songs hervorgebracht, die bereits auf Apple Music, Spotify und SoundCloud gestreamt werden. Die auf KI und Deep Learning basierende Musiksoftware erhält eine Warteliste für neue Benutzer. Darüber hinaus können einige Tools sogar Instrumente aus Text generieren, Benutzern einen Startschlag oder Inspiration bieten, Benutzern beim Bearbeiten von Melodien helfen und vieles mehr. 

Allerdings sind Computer schon seit Jahrzehnten an der Musikproduktion beteiligt. Was hat sich dann in letzter Zeit geändert? Wie haben künstliche Intelligenz und Deep Learning die gesamte Branche verändert? Im folgenden Blog diskutieren wir das Konzept der künstlichen Intelligenz (KI), welche Vorteile und Herausforderungen sie für die Musikindustrie bietet und welche KI-Tools heutzutage am häufigsten zum Erstellen von Musik eingesetzt werden. 

Künstliche Intelligenz und Deep Learning – Was ist das?

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet einen Zweig der Informatik, der umfassende Datensätze kombiniert, um die Problemlösung zu erleichtern. Es umfasst verschiedene Teilbereiche wie maschinelles Lernen und Deep Learning, die häufig mit künstlicher Intelligenz in Verbindung gebracht werden. Deep Learning spielt in zahlreichen KI-Anwendungen und -Diensten eine Schlüsselrolle, da es die Automatisierung verbessert und die Ausführung analytischer und physischer Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ermöglicht. 

Mit KI wird oft das Projekt beschrieben, Systeme zu schaffen, die über intellektuelle Fähigkeiten verfügen, die denen des Menschen ähneln, einschließlich Argumentation, Bedeutungsfindung, Verallgemeinerung und Lernen aus früheren Erfahrungen. 

KI-Systeme funktionieren, indem sie große Mengen gekennzeichneter Trainingsdaten integrieren, die Daten untersuchen, um Korrelationen und Muster zu identifizieren, und diese Muster nutzen, um Vorhersagen über zukünftige Bedingungen zu treffen. KI-Tools tauchen in der Musikindustrie auf und bieten Funktionen wie KI-Track-Assistenzanalyse und allgemeine Klangverbesserung.    

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Welchen Nutzen haben KI und Deep Learning für die Musikindustrie?

Von der Erstellung von Liedern und der Musikproduktion bis hin zu Marketing und Vertrieb verändert KI jeden Aspekt dieser geschätzten Kunstform. Mithilfe von KI und Deep-Learning-Algorithmen werden Vorschläge angepasst, neue Musikauswahlen vorgeschlagen und Wiedergabelisten zusammengestellt. Darüber hinaus wird KI eingesetzt, um die Qualität von Streaming-Diensten zu verbessern. Beispielsweise können KI-gesteuerte Tools Hintergrundgeräusche identifizieren und eliminieren, Bitraten optimieren und Latenzzeiten minimieren.

KI verfügt über einen erheblichen Vorteil bei der Musikproduktion, da sie in der Lage ist, große Datenmengen zu analysieren und so Muster zu erkennen und Trends vorherzusagen. Diese Funktion hilft Musikproduzenten und Vermarktern dabei, Musik zu veröffentlichen, die eher bei ihrem Zielpublikum Anklang findet.

In der Zukunft, Künstliche Intelligenz kann bei der Erstellung von Virtual-Reality-Konzerten und immersiven Erlebnissen Anwendung finden. Darüber hinaus wird KI weiterhin zur Weiterentwicklung neuartiger Musik-Streaming-Plattformen und -Dienste beitragen. KI-basierte Tools können Benutzerverhalten und -präferenzen analysieren, aufkommende Trends erkennen und Empfehlungen für Verbesserungen abgeben. Durch den Einsatz von KI können Musik-Streaming-Plattformen ihre Servicequalität verbessern und den Benutzern ein personalisierteres Erlebnis bieten.

Führende Unternehmen wie Spotify und Pandora haben künstliche Intelligenz genutzt, um maßgeschneiderte Playlists für ihre Benutzer zu erstellen. Diese Unternehmen setzen KI auch ein, um die Förderung neuer und aufstrebender Künstler zu unterstützen. Spotify verfügt beispielsweise über ein Team von Datenwissenschaftlern, die mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen Songs vorschlagen, die auf den Hörgewohnheiten der Benutzer basieren. Apple Music, ein prominenter Konkurrent von Spotify, hat eine heftige Rivalität geführt, die sich als für beide Seiten vorteilhaft erwiesen hat. Beide Unternehmen haben eine beträchtliche Anzahl zahlender Abonnenten.

Welche Musikgenerationsmodelle gibt es?

• MelodyRNN: MelodyRNN ist ein auf LSTM (Long Short-Term Memory) basierendes RNN-Modell (Recurrent Neural Network). Dieses Modell umfasst mehrere architektonische Konfigurationen neuronaler Netzwerke, die die Änderung des Tonhöhenbereichs in einer MIDI-Datei oder die Implementierung von Trainingsansätzen wie der oben genannten „Aufmerksamkeits“-Technik ermöglichen.

  Dieses von Magenta entwickelte Tool bietet eine Reihe von Befehlen zum Erstellen eines Datensatzes aus einer MIDI-Datei. Es sammelt Melodien von jedem Track, was beim Trainieren des Modells hilft. Der Code dieses Tools ist vollständig Open Source. Sie trainierten von Beginn an während der Entwicklungsphase drei Modelle, die jeweils eine andere Art von Melodie verwendeten: Jazzmelodien, Batch-Songs und Kinderlieder.

• Musiktransformator: Magenta hat außerdem ein Modell namens Music Transformer entwickelt, das Transformatoren zur Musikproduktion nutzt. Dieses Modell kann fast 60 Sekunden Audio in Form von MIDI-Dateien erzeugen und übertrifft damit LSTM-basierte Modelle hinsichtlich der Kohärenz.

  Im Gegensatz zu typischen Transformer-Ansätzen, bei denen Aufmerksamkeitsvektoren eine absolute Beziehung zwischen Token aufbauen, verwenden die Aufmerksamkeitsschichten in diesem Algorithmus relative Aufmerksamkeit. Das bedeutet, dass das Modell die Beziehung zwischen Token anhand ihrer Nähe zueinander vorhersagt.

• MuseNet: MuseNet, ein OpenAI-Programm, erzeugt MIDI-Dateien mithilfe von Transformatoren. Diese Melodien können entweder von Grund auf neu erstellt werden oder als Begleitung zu einer bestehenden Melodie.

  Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass MuseNet die volle Aufmerksamkeit und nicht die relative Aufmerksamkeit verwendet. Dies ermöglicht die Erstellung längerer Musikstücke mit verbesserter melodischer Kohärenz, die bis zu 4 Minuten dauern. Dies kann jedoch die kurzfristige Kohärenz gefährden.

• MusicVAE: Weiter zu MusicVAE: Es verwendet einen hierarchisch wiederkehrenden Variations-Autoencoder, eine Deep-Learning-Technik, die zum Erlernen latenter Darstellungen und zum Generieren von Musikpartituren verwendet wird. In der folgenden Erklärung werden wir uns mit den verschiedenen Komponenten dieser Architektur befassen und anschauliche Beispiele liefern. Zuvor ist es wichtig, das Konzept eines Autoencoders zu verstehen.

Was sind die Herausforderungen von KI in der Musikindustrie?

KI und Deep Learning in der Musik stellen mehrere Herausforderungen dar. Das Hauptproblem ist die ethischen und rechtlichen Implikationen künstlich erzeugter Musik. Die Frage lautet: „Wem gehört das Urheberrecht an von KI generierten Musiktiteln?“ Handelt es sich um KI-generierte Originalmusik oder sollte es sich um eine abgeleitete Arbeit handeln, die auf bestehender Musik basiert? Eine weitere Herausforderung könnte darin bestehen, dass dies möglich ist von schlechten Schauspielern und unethischen Spielern genutzt, um Künstler nachzuahmen und ihre Stimmen auf böswillige Weise missbrauchen. 

Im Folgenden sind einige Herausforderungen aufgeführt, die KI für die Musikindustrie mit sich bringen könnte:

• Verlust der menschlichen Verbindung: Eine übermäßige Abhängigkeit von KI-generierter Musik oder virtuellen Darbietungen kann die menschliche Verbindung schwächen, die bei Live-Musik und kollaborativem Musikschaffen zu finden ist.
• Störung der Musikindustrie: KI-Technologien haben das Potenzial, traditionelle Rollen in der Musikindustrie zu verändern, sich auf Beschäftigungsmöglichkeiten auszuwirken und die Kreativität zu verändern, insbesondere in den Rollen Songwriting, Komponieren und Session-Musiker.
• Mangel an menschlicher Emotion und Kreativität: KI-generierter Musik fehlt möglicherweise die emotionale Tiefe und authentische Kreativität, die menschliche Musiker in ihre Arbeit einbringen, was möglicherweise zu formelhaften und vorhersehbaren Kompositionen führt. Dies könnte zu einem Mangel an Vielfalt und Innovation in der Branche führen.

5 KI-Tools zum Produzieren von Musik

• Magenta: Magenta Studio, eine Reihe von Musik-Plugins, nutzt fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens, um Musik zu generieren. Es kann als eigenständige Anwendung oder als Ableton Live-Plugin funktionieren.
• Orb Producer Suite: Mit der Orb Producer Suite können Produzenten Melodien, Basslinien und Wavetable-Synthesizer-Sounds mit modernster Technologie erstellen, was zu unbegrenzten musikalischen Mustern und Loops führt.
• Amper: Amper erfordert nur minimalen Input, um Originalmusik zu generieren, und richtet sich an Content-Ersteller aller Art mit einzigartigen Kompositionen, Darbietungen und Aufnahmen, ohne vorab erstelltes Material oder lizenzierte Musik zu verwenden.
• MwSt: AIVA komponiert emotionale Soundtracks für Werbung, Videospiele oder Filme und bietet auch Variationen bestehender Songs an. Die Musik-Engine der App vereinfacht die Videoproduktion, da keine Musiklizenzierung erforderlich ist.
• MuseNet: MuseNet, verwaltet von OpenAI, generiert Songs mit bis zu 10 Instrumenten und in 15 Stilen. Derzeit bietet es KI-generierten Musikkonsum, jedoch nicht die Möglichkeit, benutzerdefinierte Musik zu erstellen.

Abschließende Gedanken

KI besitzt die Fähigkeit, wesentliche Veränderungen in der Musikindustrie herbeizuführen. Obwohl die Integration von KI in die Musikproduktion zahlreiche potenzielle Vorteile bietet, müssen verschiedene Herausforderungen bewältigt werden. Während sich die Musikindustrie weiterentwickelt, wird es faszinierend sein zu beobachten, wie KI weiterhin die Entstehung, Produktion und den Vertrieb von Musik beeinflusst. 

PrimaFelicitas ist eine führende KI und Web3-Beratung und -Entwicklung Unternehmen, das Projekte auf Basis von KI, Web3, maschinellem Lernen und IoT liefert. Wir stellen sicher, dass Ihre KI-basierte Software benutzerfreundlich ist und die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe erfüllt.

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