Müzikte AI

Yapay zeka destekli müziğin olanakları yıllardır müzik endüstrisinin yüzeyinin altında mırıldanıyordu, ancak 2022'de ChatGPT'nin yayınlanmasına kadar AI çevresindeki daha geniş konuşmanın ana akıma yayılmaya başlaması değildi. Şu anda bazı müzisyenler ve müzik endüstrisi profesyonellerinin AI destekli müziğin olanaklarından etkilenen bir noktadayız, diğerleri ise bilinmeyene karşı dikkatlidir, özellikle de düzenleme hala bebeklik döneminde olduğunda. Müzik dağıtım şirketi Ditto tarafından yapılan bir araştırma, ankete katılan sanatçıların yaklaşık yüzde 60'ının müzik projelerinde AI kullandıklarını, yüzde 28'inin ise Müzik amacıyla AI kullanmayacaklarını söylüyor.

Berklee Müzik Koleji Müzik İşletme/Yönetim Bölümü'nün yardımcı başkanı Christopher Wears, AI müzik teknolojisinin bir savunucusudur. Hatta 2016 yılında Warner Music'in AI'ya neden yatırım yapması gerektiği konusunda bir yüksek lisans tezi yazdı (spoiler uyarısı: diğer tüm büyük etiketlerle birlikte yaptılar). Womes, Berklee'deki kurslarına AI'yı tanıttı ve öğrencilerin karışık tepkileri gördü.
“Bazı öğrencilerim AI'yı seviyor ve zaten farklı şekillerde kullanıyor, diğerleri bununla hiçbir şey yapmak istemiyor” diyor. “Konuşmalarda çok fazla ateşli tartışma var ve öğrencilerimi teknolojiyi benimsemeye ve yaratıcı süreçlerini geliştirmek için kullanmanın yeni yollarını bulmaya teşvik etmeye çalışıyorum.”

Benzer bir zihniyete sahip başka bir kurs yazarı ve eğitmeni, Berklee Koleji Müzik Koleji'nde şarkı yazma profesörü olan Ben Camp ve Masked'in Masked şarkılarının yazarıdır: şarkı yazımı başarısı için teknikler ve ipuçları. AI'nın Beatles'ın müziğinde eğitildiği ilk AI pop şarkılarından biri olan “Daddy's Car” ı duyduktan sonra 2016'dan beri AI müzik teknolojisi tarafından büyüleniyorlar.

Kamp ayrıca, Chatgpt veya herhangi bir büyük dil modelinden öğrendikleri tüm bilgileri kontrol ettikleri sürece öğrencilerine AI öğrenme fırsatı verir.

“Bence herkes kendi seçimlerini yapmak zorunda” diyor Camp. “Demek istediğim, hala Flip telefonları kullanan arkadaşlarım var çünkü tüm bilgilerini telefonlarında bulundurmaktan rahat değiller. Hala sabit hatları olan arkadaşlarım var. Bu yüzden 'Hey, herkes, bunu yapmalısın' demiyorum. Ama kesinlikle burada. Gitmiyor. Sadece daha iyi olacak. ”

İster müziğinizde aktif olarak AI kullanıyor olun, ister bazı şüpheleriniz olsun, AI'nın gelecekte müzik endüstrisinde önemli bir rol oynayacağı giderek daha açık hale geliyor. Far ve kamp uzmanlığıyla, şu anda mevcut olan araçlar da dahil olmak üzere müzik endüstrisindeki AI'nın mevcut durumunu tartışıyoruz.

AI müziği nedir?

AI müziğinin ne anlama geldiğini tanımlamadan önce, önce yapay zekayı tanımlayalım. İşte malların tanımı:
“Yapay zeka bir bilgisayarın zekası gibidir; Makinelerin problem çözme, öğrenme veya kalıpları tanıma gibi insan düşüncesini veya davranışını taklit etmesini sağlayan bir teknolojidir. ”

Müzik bağlamında, AI teknolojisi daha önce insanlar tarafından gerçekleştirilen müzik içeriğini üretebileceği, oluşturabileceği ve geliştirebileceği bir noktaya ulaştı. AI Music, baştan sona bir şarkıyı oluşturmaktan bir kompozisyonun belirli yönlerini yazmaya, bir prodüksiyon, ses klonlama ve daha fazlasına hakim olmaya kadar birçok biçim ve yardım türü alabilir. Ayrıca, yetenekleri bir Pandora'nın telif hakkı sorunları kutusu açan bu görevleri gerçekleştirebilen bazı özel AI müzik araçlarını da listeleyeceğiz.

Tarih

Yapay zekanın, transkripsiyon sorunu ile müzikteki kökenleri vardır: gerçekleştirildiği gibi müzikal notasyona bir performansı doğru bir şekilde kaydetmek. Père Gramelle'nin “Piyano Bant” şeması, Note Times ve süreleri otomatik olarak kaydetme modu, elle uygun müzikal gösterimlere kolayca kopyalanabilmeleri için ilk olarak 1752'de JF Unger ve J. Holfield tarafından uygulandı.
1957'de. Illiac I (Illinois Otomatik Bilgisayar), tamamen bilgisayar tarafından oluşturulan bir müzik parçası olan “String Quartet için Illiac Suite” i yarattı. Bilgisayar bu görevi besteci Lejaren Hiller ve matematikçi Leonard Isaacson tarafından gerçekleştirecek şekilde programlandı. : V-VII 1960 yılında Rus araştırmacı Rudolf Zaripov, URAL-1 bilgisayarı kullanarak dünyanın ilk algoritmik müzik kompozisyonu hakkındaki makalesini yayınladı.
1965 yılında mucit Ray Kurzweil, müzik kalıplarını tanıyabilecek ve onlardan yeni kompozisyonları sentezleyebilen yazılımlar geliştirdi. Bilgisayar ilk olarak bir sırrı var sınav şovunda ortaya çıktı.

1983'e gelindiğinde, Yamaha'nın Kansei müzik sistemi çekiş kazanmıştı ve 1989'da geliştirilmesi hakkında bir makale yayınlandı. Yazılım, daha yüksek seviyeli melodiler ve müzik karmaşıklıkları için transkripsiyon problemini temel olarak çözmek için müzik işleme ve yapay zeka tekniklerini kullandı. Bugün hala zor derin öğrenme problemleri olarak kabul edilmektedir ve mükemmel bir transkripsiyon hala bir araştırma konusudur.

1997 yılında, Müzikal Zeka Deneyleri (EMI) adı verilen yapay bir zeka programı, Bach tarzını taklit eden bir müzik parçası oluşturma görevinde bir insan bestecisinden daha iyi performans gösterdi. EMI daha sonra yaratıcısının adını taşıyan Emily Howell adlı daha sofistike bir algoritmanın temeli oldu.

2002 yılında, Fransız besteci ve bilgisayar bilimcisi François Pachet tarafından yönetilen Paris'teki Sony Bilgisayar Bilimleri Laboratuvarı'nda bir grup müzik araştırmacısı, canlı bir müzisyen durduktan sonra bir kompozisyonu yeniden başlatabilen benzersiz bir algoritma olan Continuator'ı geliştirdi.

Emily Howell, 2009 yılında Darkness, Light'tan ilk albümünü yayınlayarak Müzik AI'sını geliştirmeye devam etti. O zamandan beri çeşitli gruplar tarafından daha fazla AI eseri yayınlandı.
2010 yılında Iamus, kendi tarzında bir orijinal modern klasik müzik parçası yaratan ilk AI oldu: “Iamus 'Opus 1”. İspanya'daki Malaga Üniversitesi'nde (Malaga Üniversitesi) bulunan bilgisayar, çeşitli müzik tarzlarında tamamen orijinal bir müzik parçası oluşturabilir. Ağustos 2019'da, her biri kendi şarkı sözleri ve melodileri olan 12.197 MIDI şarkısından oluşan büyük bir veri kümesi, derin bir koşullu LSTM-GAN yöntemi kullanarak şarkı şarkı sözlerinden nöral olarak melodilerin fizibilitesini araştırmak için oluşturuldu.

Üretken AI'daki ilerlemelerle, basit metin açıklamalarından tam müzikal kompozisyonlar (şarkı sözleri dahil) oluşturabilecek modeller ortaya çıkmaya başladı. Bu alandaki iki önemli web uygulaması, Aralık 2023'te başlatılan Suno AI ve Nisan 2024'te takip edilen UDIO'dur.

Yazılım Uygulamaları

Palavra

Ge Wang ve Perry Cook tarafından Princeton Üniversitesi'nde geliştirilen Chuck, metin tabanlı, platformlar arası bir dildir. Müzikal parçalarda bulduğu teorik teknikleri çıkararak ve sınıflandırarak yazılım, öğrendiği tekniklere göre tamamen yeni parçaları sentezleyebilir. Teknoloji Slor (Stanford Laptop Orkestrası) ve Plork (Princeton Laptop Orkestrası) tarafından kullanılmaktadır.

Juke kutusu

Jukedeck, insanların videolarda kullanılmak üzere orijinal, telifsiz müzik oluşturmak için yapay zeka kullanmasına izin veren bir web sitesiydi. Ekip, 2010 yılında müzik üreten teknolojiyi geliştirmeye başladı, 2012 yılında etrafında bir şirket kurdu ve 2015 yılında web sitesini halka açık bir şekilde başlattı. Başlangıçta, daha sonra yapay sinir ağları ile değiştirilen kural tabanlı bir algoritmik kompozisyon sistemiydi. Web sitesi 1 milyondan fazla müzik üretmek için kullanıldı ve onu kullanan markalar arasında Coca-Cola, Google, UKTV ve Londra'daki Doğal Tarih Müzesi vardı. 2019 yılında şirket baytanlık tarafından satın alındı.

Morpheus

Morpheus, AB Marie Skłodowska-Curie projesi tarafından finanse edilen Londra Kraliçe Mary Üniversitesi'nde Dorien Herremans ve Elaine Chu'nun bir araştırma projesidir. Sistem, mevcut desenli fragmanları, parça boyunca dinamik olarak değişen belirli bir ton stres seviyesiyle yeni parçalara dönüştürmek için değişken mahalle arama algoritmasına dayanan bir optimizasyon yaklaşımı kullanır. Bu optimizasyon yaklaşımı, üretilen müzikte uzun süreli yapıyı ve tekrarlayan temaları sağlamak için desen algılama tekniklerini entegre eder. Morpheus tarafından bestelenen parçalar hem Stanford hem de Londra'da konserlerde yapıldı.

Aiva

Şubat 2016'da Lüksemburg'da kurulan Aiva, her tür medya için film müziği üreten bir programdır. AIVA'nın arkasındaki algoritmalar derin öğrenme mimarilerine dayanmaktadır. Aiva ayrıca, 2018 albümü I AM AI için şarkıcı Taryn Southern ile işbirliği içinde Love Sick adlı bir pop melodisinin yanı sıra bir Rock Track ve Love Sick adlı bir pop melodisi oluşturmak için de kullanıldı.

Google Mor

Google'ın Macenta ekibi, 2016 yılında piyasaya sürülmesinden bu yana birkaç AI müzik uygulaması ve beyaz kağıt yayınladı. 2017'de, müzisyenlerin algoritmayı kullanmasını kolaylaştırmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir donanım müzik aleti olan NSynth algoritmasını ve Dataset'i yayınladılar. Enstrüman albümlerinde Grimes ve Yacht gibi önemli sanatçılar tarafından kullanılmıştır. 2018'de Piyano Genie adlı bir piyano doğaçlama uygulaması yayınladılar. Daha sonra, müzik yapımcılarının DAW'larında mevcut müzik geliştirmelerine izin veren 5 MIDI eklentisi olan Magenta Studio izlendi. 2023'te Makine Öğrenme Ekibi, GitHub'da geliştirdikleri tescilli bir metin jeneratörü olan MusicLM'yi tanımlayan teknik bir makale yayınladı.

Hikâye

Riffusion, Seth Forsgren ve Ike Martiros tarafından geliştirilen ve ses yerine ses desenlerini kullanarak müzik üreten bir sinir ağıdır. Spektrogramlarda metin ipuçlarından görüntüler oluşturmak için mevcut bir açık kaynak model olan stabil difüzyonun ince ayarlanması olarak oluşturuldu. Bu, ters dönüştürülmüş ve ses dosyalarına dönüştürülebilen görüntü dosyaları oluşturmak için metin ipuçlarını kullanan bir modelle sonuçlanır. Bu dosyalar sadece birkaç saniye uzunluğunda olmasına rağmen, model farklı dosyaları birbirine enterpolasyon yapmak için çıkışlar arasındaki gizli alanı da kullanabilir. Bu, IMG2IMG olarak bilinen kararlı difüzyon modelinin bir işlevselliği kullanılarak elde edilir. Ortaya çıkan müzik “De Otro Mundo” (diğer dünya) olarak tanımlanmıştır, ancak insan yapımı müziğin yerini alması pek olası değildir. Model 15 Aralık 2022'de piyasaya sürüldü ve kod GitHub'da da serbestçe kullanılabilir. Kararlı difüzyondan türetilen birçok modelden biridir. Rifüzyon, AI tabanlı metin-müzik jeneratörlerinin bir alt kümesi olarak sınıflandırılır. Aralık 2022'de Mubert, tanımlayıcı metni müzik döngülerine dönüştürmek için benzer şekilde stabil difüzyon kullandı. Ocak 2023'te Google, MusicLM adlı kendi metin-müzik jeneratörü hakkında bir makale yayınladı.

Spike Ai

Spike AI, Spike Stent tarafından oğlu Joshua Stent ve arkadaşı Henry Ramsey ile işbirliği içinde geliştirilen ve karıştırma sırasında netlik ve diğer yönler için önerilerde bulunan AI ile çalışan bir ses eklentisidir. İletişim, Spike Stent'in kişisel verileri üzerinde eğitilmiş bir sohbet botu ile gerçekleştirilir. Eklenti bir dijital ses iş istasyonuna entegre olur.

Müzik Uygulamaları

Yapay zeka, yaratıcı tarafından verilen ipuçlarına dayanan parça yinelemeleri üreterek yapımcıların müzik yaratma biçimlerini etkileme potansiyeline sahiptir. Bu ipuçları AI'nın sanatçının elde etmeye çalıştığı belirli bir stili takip etmesine izin verir.

AI ayrıca özellik çıkarma, kalıp tanıma ve müzik önerileri için kullanıldığı müzik analizinde de kullanılmıştır.

Kompozisyon

Yapay zekanın, bestecilerin/üreticilerin fikirlerini etkilediği ve endüstriyi yeni gelenler için daha erişilebilir hale getirme potansiyeline sahip olduğu için kompozisyon sektörü üzerinde büyük bir etkisi olmuştur. Müzikteki gelişimi ile, üreticilerle işbirliği içinde zaten kullanılmıştır. Sanatçılar bu yazılımı, AI'nın ihtiyaçlarına uygun özel gereksinimleri izlemesini isteyerek fikirler üretmeye ve müzik stillerini belirlemeye yardımcı olmak için kullanırlar. Teknolojinin kompozisyon üzerindeki gelecekteki etkileri arasında stillerin emülasyonu ve füzyonunun yanı sıra revizyon ve iyileştirme yer almaktadır. Bu tür yazılımların geliştirilmesi, yeni gelenlerin müzik endüstrisine girmesini kolaylaştırabilir. ChatGPT gibi yazılımlar üreticiler tarafından bu görevleri yerine getirmek için kullanılırken, Ozone11 gibi diğer yazılımlar, Mastering gibi zaman alıcı ve karmaşık görevleri otomatikleştirmek için kullanıldı.

Riskler ve Zarar

Müzisyenler, yapımcılar ve diğerleri yıllardır jeneratif olmayan AI araçlarını kullanıyor. Cher, çeyrek asırdan daha uzun bir süre önce “inan” ile otomatik ayarlamayı popülerleştirdi ve sayısız sanatçı o zamandan beri bunu tonlarını “düzeltmek” için kullandı. Kayıt etiketleri, sahip oldukları şarkıların lisanssız kullanımları için sosyal medyayı taramak için AI kullanırlar ve Shazam, sesi tanımak söz konusu olduğunda aynı şekilde çalışır. Mühendisler, karıştırma ve mastering sürecini kolaylaştırmak için kullanırlar. Daha yakın zamanlarda, Get yönetmeni Peter Jackson, teknolojiyi stüdyo konuşmalarını yeniden yapılandırmak ve Lost Beatles şarkısı oluşturmak için karışık bir kayıttan bireysel parçaları izole etmek için kullandı.

Ancak bu yardımcı araçlar ile Suno ve Udio gibi üretken AI uygulamaları arasında, sadece birkaç kelimeden tüm şarkıları oluşturabilen önemli bir fark var. Tüm yeni müzik AI'leri biraz farklı çalışır ve gelişmeye devam eder, ancak genellikle diğer üretken AI araçlarına benzer şekilde çalışırlar: büyük bir veri setini analiz ederler ve içinde bulunan kalıpları olasılıksal tahminler yapmak için kullanırlar.

Bunu ses için yapmak için geliştiriciler büyük bir şarkı koleksiyonu (lisans sahipleriyle anlaşmalar yoluyla ve/veya halka açık verileri izinsiz olarak kazıyarak) ve bunların ilişkili meta verilerini (sanatçılar ve şarkı başlıkları, türler, yıllar, açıklamalar, ek açıklamalar, ilgili herhangi bir şey toplarlar ve mevcut). Tüm bunlar genellikle bu verileri devasa bir ölçekte açıklayan küresel Güney'deki düşük ücretli işçiler tarafından mümkündür.

Geliştiriciler daha sonra bu veri setini bir makine öğrenimi modeli için hazırlar, bu da (kısaca) her biri sayısal bir “ağırlık” atanan geniş bir bağlantı ağıdır. İnsanlar daha sonra, veri kümesindeki kalıpları gözlemlemeyi öğreterek ve tahminlerini puanlayarak modele geri bildirim sağlayarak modeli “eğitir”. Bu desenlere dayanarak, model kısa bir ses veya metin işaretini alabilir ve bundan sonra ne olacağını ve sonra bundan sonra ne olacağını tahmin edebilir.

Geliştiriciler, aynı girdilerden daha dinlenebilir ve öngörülebilir sonuçlar üretmek için ağırlıkları değiştirir. Yapay zeka ile çalışan müzik jeneratörleri iki teknoloji dizisini birleştiriyor: profesyonellerin onlarca yıldır stüdyolarda kullandığı müzikal araçlar ve günlük kullanıcıların güçlerini kullanmalarına izin veren büyük dil modelleri. Herhangi bir AI müzik jeneratörü sadece eğitildiği veriler kadar iyidir. Bu sistemler büyük miktarda veri gerektirir ve önyargılı bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir model, bu önyargıları çıktısında yeniden üretecektir. Kimin sesleri bu büyük müzik kutusuna dahildir ve kimler dışarıda bırakılır? Bugünün AI modelleri, özellikle kayıt teknolojisinden önce gelen ve Batılı olmayan kökenli müzik geleneklerinden büyük müzik alanlarını dışlama eğilimindedir. Şu anda tasarlandığı gibi, yenilikçi veya ilginç olsun, bir tür veya stil içinde olağandışı herhangi bir şeyden daha stereotipik sesler üretme olasılıkları daha yüksektir. Üretken AI sistemleri sıradanlığa eğilimlidir, ancak saçaklarda aşkın müzik bulunur.

“Müzisyenler, dünya kültürlerinin ve dillerinin çoğunu hariç tutan seçici veri kümelerinde eğitilmiş öngörücü modellere güvenmeye başlarsa, insan yaratıcılığı ve çeşitliliğinde ne kaybedilecek?” Rutgers Üniversitesi'nin kritik AI girişimi başkanı Lauren Me Goodlad bana söyledi.

Yasal açıdan bakıldığında, AI modellerini izleyen müzisyenler, New York Times, Getty ve AI şirketlerine dava açan diğer yayıncılar ve içerik oluşturucularla aynı endişelere sahiptir: verilerin provenansı. Bazı şirketler modellerini sadece lisanslı veriler üzerinde eğitmeye dikkat etse de, diğerleri kamuya açık alandaki herhangi bir şeyin bu amaç için adil kullanım altında olduğunu savunarak ellerini alabilecekleri her şeyi kullanıyor. ABD'deki baskın müzik ticaret organı olan RIAA, şimdi Suno ve Udio'ya “telif hakkı ihlali… büyük ölçekte” davası açıyor. (Açıklama: Vox Media, Openai ile ortaklık anlaşmaları imzalayan birkaç yayıncıdan biridir. Raporumuz editor olarak bağımsız kalır.)

Anketler genellikle çoğu insanın kamu verilerini izlemeden kopyalayan AI şirketlerini onaylamadığını göstermektedir. Ancak masada bir dizi yüksek profilli dava olsa da, yasal sistemin, onları telafi etmek yerine, insan yaratıcılığını izinsiz olarak madenciliğe nasıl etkileyeceği henüz belli değil. Bu uygulamalar yakında kesilmezse, en az titiz oyuncular hızla güç kazanır ve onunla birlikte gelen süslü lobiciler ve avukatlar. (Deliklilik: Sadece makineler için değil!) Bu sorunlar şimdi baskı yapıyor çünkü zamanla çözülmesi zorlaşıyor ve alandaki bazıları geri çekiliyor. Ed Newton-Rex, geçen sonbaharda AI destekli bir müzik ve ses jeneratörü olan Stable Audio'yu başlattığında STABLITE AI'da ses başkan yardımcısıydı.

Veri toplama konusundaki tutumu üzerinde şirketten sadece birkaç ay sonra ayrıldı: Newton-Rex'in ekibi sadece lisanslı veriler konusunda istikrarlı bir ses eğitimi aldı, ancak şirketin liderliği ABD telif hakkı ofisine kamuya açık bir yorum yaptı. , adil kullanımla korunan mevcut içeriğin dönüştürücü ve sosyal olarak faydalı kullanımı. ” Lisanssız kazıma ile mücadele etmek için Newton-Rex, AI şirketleri tarafından kullanılan veri kümelerini doğrulayan ve onaylayan adil eğitimli kurdu. Şimdilik, kâr amacı gütmeyen kuruluş yalnızca bir şirketin veri kümesindeki içeriğin düzgün bir şekilde lisanslanıp lisans olup olmadığını onaylayabilir. Bir gün, daha ince detayları (sanatçının bu tür kullanıma açıkça rıza göstermesi veya sadece göz atmadığı gibi) ve önyargıyı azaltma gibi diğer konuları dikkate alabilecek.

Koro ve piyano müziğinin müzisyeni ve bestecisi olarak bunu alan için bir dönüm noktası olarak görüyor. Newton-Rex, “Üretken AI modelleri genellikle eğitim verileriyle rekabet ediyor” dedi. “Dürüst olmak gerekirse, insanların sadece müzik dinlemek için sınırlı bir zamanı var. Sınırlı bir telif hakkı havuzu var. Ve böylece bu sistemlerden daha fazla müzik yaratılırsa, insan müzisyenlere o kadar az gider. ”

FTC Başkanı Lina Khan'ın geçen ay belirttiği gibi, bir kişinin bir AI şirketinin kopyalandığı içerik veya bilgi yaratması durumunda ve daha sonra AI jeneratörü tarafından üretilen içerik veya bilgiler orijinal üretici ile rekabet eder “Piyasadan çıkarmak ve yönlendirmek için İş… bu, antitröst yasalarını ihlal eden haksız bir rekabet yöntemi olabilir ”.
Marc Ribot, bu yılın başlarında uygulamaya karşı çıkan bir sanatçı hakları ittifakı beyanını imzalayan 200'den fazla müzisyenden biridir ve Müzik İşçileri Alliance'ın AI Yönlendirme Komitesinin aktif bir üyesidir. 1970'lerden beri pratik bir gitarist olan Ribot, teknolojinin endüstriyi nasıl şekillendirdiğini gördü ve kayıt bütçelerinin onlarca yıldır sürekli küçülmesini izledi.

Ribot, “Teknolojinin kendisine hiçbir şekilde, şekil veya formda değilim” diyor. 90'larda yaptığı ana kayıtları kaybettikten sonra, kendisi son karışımdan bireysel izleri izole etmek için AI kullandı. Ancak mevcut anı, sahip olan firmaların onu düzenlemek için çok büyük hale gelmesinden önce teknolojiye karşı geri itmek için kritik bir fırsat olarak görüyor.
Ribot, “Yararlı ve felaket arasındaki gerçek bölme çizgisi çok basit” dedi. “Her şey müzik yapımcılarının ya da başka her şeyin [eğitim verileri olarak] girilip girmediğiyle ilgili, gerçek, işlevsel bir rıza hakkına sahip olup olmadığı. [AI müzik jeneratörleri] Ne tükettiklerini tükürür ve çoğu zaman içinde büyük telif hakkıyla korunan malzeme parçaları olan şeyler üretir. Çıktı bu. Ama yapmasalar bile, çıktı ihlal etmese bile, girişin kendisi ihlal ediyor. ”

Ribot, müzisyenlerin AI'ya uzun zamandır kayıtsız olduklarını, ancak son birkaç yıldır geçen yılki SAG-Aftra ve Yazarlar Guild of America grevleri tarafından körüklenen “dijital sömürü konularına yönelik tutumlarda sismik bir değişim” gördü. ve gözetim kapitalizminin ve sivil özgürlüklerin daha iyi anlaşılması.

Müzisyenler birbirlerini sadece birkaç yıl önce yarışmacı olarak görmüş olsa da - pasta küçülse bile, hala zengin olabilecek birkaç sanatçı var - AI, tüm endüstri için en şanslı olmayanlara bile fayda sağlamayabilecek bir tehdit oluşturuyor. onlara.

AI ne yapabilir ve yapabilir

Yapay Zeka tarafından oluşturulan ilk müzik örneklerinden biri 1956'ya kadar uzanmaktadır: Illiac I bilgisayarı tarafından bestelenen ve Illinois Üniversitesi tarafından Urbana-Champaign profesörleri Lejaren Hiller ve Leonard Isaacson'da programlanan bir parça.

Son yılların teknolojik sıçramalarının ardından, Holly Herndon, ARCA, Yacht, Taryn Southern ve Brian Eno gibi sanatçılar şimdi yaratıcı uygulamalarını denemek için üretken AI kullanıyorlar. AI'nın “halüsinasyonlar” ve diğer saçma sonuçlar üretme eğilimi, diğer bağlamlarda tehlikeli olsa da, müzikte bir ilham kaynağı olabilir. Tıpkı diğer ses teknolojilerinin uyumsuzluklarıyla tanımlandığı gibi-CD bozulma, 8 bit sıkıştırma, çatlamış insan sesi onu yayan boğaz için çok güçlü, “onları kaydetmeyi amaçlayan ortam için çok önemli olaylar” Brian olarak Eno yıl içinde şişmiş eklerle yazıyor-au-üretilen müzik en belirgin olduğunda en değerli olabilir. Bilgisayar bilimi alanında doktora yapan bir müzisyen olan Ivan Paz, kendi canlı performansları için AI sistemleri geliştiriyor.

Boş bir ekranla başlayarak, gerçek zamanlı olarak kod yazıyor (izleyicinin okuması için görüntüleniyor) ve beklenmedik, sarsıcı veya sadece düz bir felaket olabilen seslere yanıt vererek modeli eğitiyor. Sonuç biraz bir enstrüman çalmak gibi, aynı zamanda başka bir müzisyenle doğaçlama gibi. Paz, “Algoritmanız çok düşük bir seviyede çalışıyorsa, bir müzik enstrümanı oynuyormuş gibi hissediyorsunuz çünkü aslında sentezin parametrelerini değiştiriyorsunuz” dedi. “Ama algoritma bir müzik parçasının şeklini belirliyorsa, o zaman bir sonraki adımda ne olacağını belirleyen bir ajanla oynamak gibi.”

Bu yılın başlarında Barcelona'daki Çağdaş Kültür Merkezi'ndeki bir sergi için Paz, şarkıcı Maria Arnal ile sesi için bir tınıcı oluşturma modeli oluşturmak için çalıştı. Ziyaretçilerden kısa şarkı parçacıkları söylemelerini istediler; Model daha sonra yeni bir şarkı sesi yaratmak için bu sesleri Arnal'larla karıştırdı. Başka bir projede, Paz'ın meslektaşı Shelley Knotts, çalışmalarında tekrarlamayı önlemek için kendi bestelerinde bir model eğitti: müziğini kalıpları tespit etmek için analiz ediyor, ancak en olası hareketini önermek yerine, daha az olası bir devam öneriyor.

Yapay zekanın müzikal evrimindeki bir sonraki adım işleme hızına düşebilir. Bazı modellerde canlı kodlama mümkündür, ancak diğerleri canlı bir şovda oluşturmak için müziği oluşturmak için çok uzun sürer. Sentezleyiciler gibi elektronik aletler başlangıçta akustik sesleri taklit etmek için tasarlanmış ve zaman içinde kendi benzersiz karakterlerini geliştirmiştir. Paz, üretken yapay zekanın nihai potansiyelini, şu anda hayal edemeyeceğimiz yeni sesler yaratmak olarak görüyor. AI'nın bir sanatçıya yardımcı olduğu bu bağlamda AI, bir müzisyeni bir dijital tuner veya gecikme pedalından daha fazla “değiştirme” olasılığı daha yüksek değildir.

Bununla birlikte, müzik endüstrisinin diğer köşeleri daha yıkıcı amaçlar için AI'yi benimsemektedir. Yapay zeka bir insandan daha iyi müzik yaratmayabilir (ve asla yapamaz), artık kabul edilebilir müzik çok daha hızlı ve daha büyük bir ölçekte yaratabilir - ve “kabul edilebilir” genellikle bir parçanın temizlenmesi gereken tek çubuktur.

Çoğu zaman, müzik duyduğunuzda, onu kimin yarattığını bilmiyorsunuz. Bir reklamda duyduğunuz jingle. Bir film veya TV şovu, podcast veya video oyununda ortam skoru. Bir hip-hop üreticisi bir vuruşa örnekler. Bu, endüstrinin üretken AI tarafından yükselmesi muhtemel bir kısmıdır. Bloomberg, öğretmenlerin müzik öğretim yardımcıları oluşturmak için suno kullandıklarını bildiriyor. Gizmodo, AI ile çalışan başka bir müzik jeneratörü olan Adobe'nin Project Music Genai Control için hedef kitlesinin, podcasters ve youtuber'lar gibi arka plan müziği hızlı ve ucuz bir şekilde yapmak isteyen insanlar olduğunu ve ruh halini, tonunu ve uzunluğunu belirtme yeteneği olduğunu belirtiyor. bir parça.
İster beğeni, hatta farkına varın, bu tür müzikler tarihsel olarak insanlar tarafından yaratılmıştır. Ancak otomatik AI müzik üretimi bu müzisyenlere işlerine mal olabilir - ve birçoğu bu geliri daha yaratıcı bir şekilde tatmin edici, ancak daha az finansal olarak uygulanabilir arayışlarını desteklemek için kullanır. Sahnede asla bir AI müzisyeni görebilirsiniz, ancak teknoloji nedeniyle muhtemelen daha az insan müzisyen göreceksiniz.

Kendi adına, müzik endüstrisindeki etkili oyuncular, AI'nın işlerinin temel dayanağı olacağına zaten inanıyorlar - faydaları kimin alacağı konusunda endişeleniyorlar. Spotify, dava açma riskiyle karşı karşıya kalmadıkça AI tarafından oluşturulan müziği kısıtlamaz. Universal Music Group (UMG) ve YouTube, UMG sanatçılarıyla AI araçları geliştirmek için YouTube Music AI İnkübatörünü başlattı. Bu arada UMG, yaratıcı alanlarda AI kullanımı için etik çerçeveler kurmayı amaçlayan İnsan Sanat Kampanyası Koalisyonunda ASCAP, BMI, RIAA ve AFL-CIO da dahil olmak üzere 150'den fazla organizasyondan biridir. Teknolojiyi yasaklamak istemiyorlar, ancak sonuçlarda bir pay istiyorlar.

Her gün akış hizmetlerine yüklenen 100.000'den fazla yeni parça ile dijital akış platformları, kullanıcılarının oynadığı insan yapımı, telifsiz parçaların payını azaltmak için güçlü bir teşvike sahiptir. Sadece Spotify geçen yıl 9 milyar dolarlık telif hakları ödedi. Dünyanın en büyük müzik akışı şirketi, ücretsiz parçaların kullanılabilirliğini ve görünürlüğünü tarihsel olarak artırdı ve bunu yapmaya devam edebilir. Yapay zeka ile çalışan müzik jeneratörleri, gerçek, telif kazanan sanatçıları popüler çalma listelerinden çıkarabilen, bu geliri sanatçılardan ve platformun kendisine doğru kaydırabilecek ücretsiz müzik oluşturmanın kolay bir yoludur.

Yerleşik sanatçılar için yeni bir güç ve yeni bir tehlike var. Bir vuruştan sonra, ülke yıldızı Randy Travis, şarkı söylemek için konuşmakta zorlanıyor, ancak mevcut kataloğunda eğitilmiş AI'nın yardımıyla vokallerini dijital olarak yeniden üretebilir.

Bu arada, anonim bir yapımcı inandırıcı bir Drake/The Weeknd işbirliği yaratabilir ve milyonlarca akarsu oluşturabilir. Mayıs ayında yapımcı Metro Boomin, Drake'in Kendrick Lamar ile gerçek hayattaki sığır eti sırasında ateş altına girdi. Metro Boomin, herkesin kullanması için AI tarafından üretilen örneklerle bir ritim yayınladı, daha sonra Drake örnekledi ve devreye girdi ve yeni parçayı akış hizmetlerine bıraktı. Metro Boomin'in remiks ettiği orijinal parçayı oluşturmak için Udio'yu kullanan Kral Willonius, katkılarının haklarını korumak için bir avukat tuttu.
Bu son örnekler, hızlı bir şekilde yapılan müziğin nasıl yapılabilir müziği iyi bir şekilde kalabalık olabileceğini gösteriyor. Akış ekonomisinde hacim ve hız her şeydir: sanatçılar kalite değil miktar üretmeye teşvik edilir.

Müzisyen Jamie Brooks, “[Gelecekteki AI tarafından üretilen bir hit] insanların geri dönüp rekor dönemin büyük sürümleriyle devam ettikleri şekilde çalıştıkları bir şey olmayacak” dedi. Brooks, kendi adı altında kayıtlar ve Elite Jimnastik ve Varsayılan Cinsers gruplarıyla ve haber bülteninde müzik endüstrisi hakkında bloglar yayınladı. “Ama yine de katılım yaratıyor ve bu yüzden Spotify grafiklerinin üstünde olan her şeyin sürmesi gerektiği bir dünya, bu sadece o gün eğlenceli ve bir daha asla düşünmemeli, tüm bu şirketler için iyi bir şey olurdu . Para kazanmak için sanat olmaları gerekmiyor.

“Bugünün teknolojisinin çoğu, amatörlüğü teşvik edebilecek öncelikle taklit etmek veya basitleştirmek için var. Dosya paylaşımı, zorlayıcı rekoru toplamayı sabit sürücüye ve modemi olan herkes için erişilebilir hale getirdi, cep telefonu kameraları kalabalığın herkesin şovu belgelemesine izin verdi ve şimdi ses akışı bize ruh halimize ve reklam kohortlarımıza göre uyarlanmış tüm dinamik çalma listelerini sunuyor. Üretken AI, kadın olmayanlar için müzik oluşturmayı da kolaylaştırabilir. Bu, ne kadar müzik duyduğumuzu değil, aynı zamanda bir bütün olarak formla olan ilişkimizi kökten değiştirebilir. Bir hit şarkı oluşturmak viral bir tweet yazmaktan daha fazla çaba gerektirmiyorsa, şu anda sosyal medyada bulunan yaratıcı enerjinin çoğu, istemlere dayalı müzik üretmeye yönlendirilebilir.

Brooks bunu gerileyen bir fenomen olarak görüyor, hemen aşırı zamansız derinliği vurguluyor, grafikleri sesli memeler ve en sofistike dinleyicilere yönelik çığır açan single'larla dolduruyor, tıpkı hava dalgalarının bir zamanlar “Ball Game to the Ball Game to the Ball , ”Hiç beyzbol oyununa gitmemiş iki kişi tarafından yazılmıştır.

Brooks, “Bu hizmetlerin müziği zorlayacağı yön bu” dedi. “Yaratıcılıkla ilgili olmayacak. Bu modellerin çalışma şekli ve algoritmik beslemeler arasında, hepsi geçmişin sadece büyük bir deposu. Kayıtları sesle ileriye taşımayacak. Amerikan pop kültürünün merkezinden çöp kutusuna kadar kayıtları hızlandıracak. ”

Telif Hakkı ve AI Müzik

Müzik endüstrisinde AI'yı çevreleyen en tartışılan konulardan biri, özellikle algoritma mevcut telif hakkıyla korunan materyal kullanılarak eğitilmişse, AI tarafından üretilen işten para kazanan endişeler. Mart 2023'te ABD Telif Hakkı Ofisi AI ile ilgili telif hakkı sorunlarını araştırmak için bir girişim başlattı. Kamp, düzenleyicilerin içeri girip bir yama oluşturacağından emindir, ancak sanatçıların altında faaliyet gösterdiği ABD telif hakkı sistemi nedeniyle sorunun çözülmesinin zor olduğundan endişe ediyor.

Camp, “Nihayetinde modern telif hakkı sistemimize yol açan bir dizi yasa ve emsal, şu anda müzikte olup bitenlere uymuyor” diyor. “Yaratıcıların yazarlık olması, kredilendirilmesi ve telafi edilmesi gerektiğine inanıyorum. Ama yine de, bunu yaptığımız tüm sistem çok modası geçmiş. ”

AI müziği hala yasal gri bir alanda, sanatçıların yapay zeka teknolojisini kullanarak müzikal yaratıcılık potansiyelini sınırlamadan yapay zeka tarafından işlerinin veya benzerliklerinin kullanılmasına izin verildiği, telafi edildiği ve rıza gösterdiği sorusunu gündeme getiriyor. Bir dereceye kadar, sanat diğer sanatın türevidir ve ilham nedir ve hırsızlık şu anda bulanıktır. Bazı plak şirketleri savaşmaya başlıyor.

Mayıs 2023'te Universal Music Group, AI tarafından üretilen müziğin kullanımını engellemek için akış hizmetlerini çağırdı ve sanatçılarının müziğini algoritmasını eğitmek için kullandığını ve gerekirse yasal işlem yapacağını söyledi. Spotify, platformunda AI tarafından üretilen müziğin yüzde 7'sini kaldırarak on binlerce şarkıya eşitti. Temmuz 2023'te UMG, Kongre'yi yaratıcıları AI destekli telif hakkı ihlalinden korumak için ülke çapında bir politika çıkarmaya çağırdı. Plak şirketi, AI'nın sorumlu kullanımını savunan bir kuruluş olan insan sanat kampanyasına katılan 40 üyeden biridir.

Amerika Birleşik Devletleri'nde, mevcut yasal çerçeve, insan yaratıcı sürecinden farklılıklarına rağmen geleneksel telif hakkı yasalarını AI'ya uygulama eğilimindedir. Bununla birlikte, sadece AI tarafından yaratılan müzik eserleri telif hakkı tarafından korunmamaktadır. Telif Hakkı Ofisi'nin uygulama özetinde, telif hakkı ofisi, “insan yazarlığından yoksun işler” için telif hakkı vermeyeceğini ve “Ofis, bir makine tarafından oluşturulan işleri veya sadece rastgele veya otomatik olarak çalışan bir mekanik süreçle kaydedmeyeceğini belirtti. bir insan yazarın yaratıcı girdisi veya müdahalesi. ” Şubat 2022'de, Telif Hakkı İnceleme Kurulu, AI tarafından üretilen bir sanat eseri için bir telif hakkı başvurusunu, “bir telif hakkı iddiasını sürdürmek için gerekli insan yazarlığından yoksun” olduğu gerekçesiyle reddetti.

Avrupa Birliği'ndeki (AB) durum ABD'deye benzer, çünkü yasal çerçevesi aynı zamanda telif hakkıyla korunan çalışmalara insan katılımının rolünü vurgulamaktadır. Avrupa Birliği Fikri Mülkiyet Ofisi'ne ve Avrupa Birliği Adalet Mahkemesi'nin son içtihatlarına göre, özgünlük kriteri, bir çalışmanın, yaratılış sırasında yapılan yaratıcı seçimlerle kanıtlanan yazarın kimliğini yansıtan yazarın kendi entelektüel yaratımı olmasını gerektirir. , belirli bir insan katılımı seviyesi gerektirir. Avrupa Birliği'nin Horizon 2020 Araştırma ve İnovasyon Programı tarafından finanse edilen yeniden yaratılan Avrupa projesi, müzik de dahil olmak üzere AI tarafından üretilen içeriğin yarattığı zorlukları, telif hakkı kurallarına saygı duyarken inovasyonu teşvik eden yasal kesinlik ve dengeli koruma sunuyor. Aiva'nın tanıması, müzikal kompozisyon alanında yazarlık ve telif hakkı konusundaki geleneksel görüşlerden önemli bir ayrılışa işaret ederek AI sanatçılarının müzik yayınlamasına ve telif hakları almasına izin veriyor. Bu tanıma, Aiva'yı müzik prodüksiyonunda AI'nın resmi olarak tanınmasında öncü haline getiriyor.

İstikrar AI, Openai ve Google gibi grupların yapay zekadaki son gelişmeler, AI müziği de dahil olmak üzere üretken teknolojilere karşı çok sayıda telif hakkı ihlali davasının açılmasına yol açmıştır. Bu davalar başarılı olursa, bu teknolojileri güçlendiren makine öğrenimi modellerinin veri kümeleri kamu malı ile sınırlı olacaktır.

Drake ve The Weeknd

Ses klonlaması için çok fazla yasal emsal olmasa da, ünlüler için imajlarının, isimlerinin ve seslerinin ihlali olarak tanıtım hakkına girebilir. Geçen yılın önemli bir örneği, Ghostwriter adında bir Tiktoker'ın AI ve Drake ve Weeknd arasında “kolumda kalp” olarak adlandırılan sahte bir düet oluşturmak için kullandığı zamandı. Şarkı o zamandan beri kaldırıldı, ancak sürümler hala internette yüzüyor.

“Bir yandan bunun orijinal bir çalışma olduğunu iddia edebilirsiniz” diyor Wears. “Öte yandan, AI, açık izni olmadan kataloğunu analiz ederek Drake'in tarzında şarkı sözleri yazmayı öğrendiği için bir ihlal biçimi olarak görülebilir. Başka bir endişe, sanatçıların isimlerinin ve benzerliklerinin yetkisiz kullanımıdır. ”

AI kullanarak birinin adını ve benzerliğini kopyalayabilme, müzik endüstrisini ve bir bütün olarak eğlence endüstrisini rahatsız ediyor. Mevcut SAG-Aftra grevinin ana taleplerinden biri, yaratıcıların AI jeneratörlerini eğitmek için çalışmalarını ve aktörleri, benzerlik ve seslerinin rıza olmadan kopyalanmasından korumaktan korumaktır.

AI ile Etik Sorunlar

Telif hakkı, AI'yi çevreleyen birçok etik sorundan sadece bir tanesidir ve bu teknolojinin ve gelişiminin sonuçsuz olmadığını hatırlamak önemlidir.

Acil bir endişe, bir veri kümesinin eğitilmesinde önyargıdır. Bir örnek, 2022'de Capitol Music Group ile imzalayan ancak daha sonra ırksal stereotipleri sürdüren sözleşmeyi bırakan rapçi FN Meka'dır.

Camp, “Büyük sorunlardan biri çöp ve çöp dışarı çıkıyor” diyor. “Bu dil modellerini veya bu görüntü jeneratörlerini veya bu müzik jeneratörlerini doğal olarak önyargılı, doğal olarak ırkçı veriler üzerinde eğitiyorsanız, o zaman istediğimiz her şey bu stereotipleri sürdürecek. İyi verilerimiz olduğundan ve onu izlediğimizden emin olmalıyız. ”

Verilerin de zararları olmadan izlenmesi de. Bir diğer etik endişe, bir dizi rahatsız edici içerik hakkında insan geri bildirimi sağlamayı içeren “takviye öğrenimi” olarak adlandırılan eğitim sürecidir. The Wall Street Journal Podcast'in son bölümünde, dergi, diğerlerinin yanı sıra Chatgpt'in çok yüksek zihinsel sağlık pahasına “yanlış” ı ayırt etmesine yardımcı olan bir Kenyalı veri çalışanı yer alıyor.

Camp, “Temel olarak, bir başparmak ya da başparmak veriyor,” diyor Camp. “Bu uygunsuz bir yanıt mı? Çok şiddetli mi yoksa grafik mi yoksa rahatsız edici mi? Openai, Kenya'daki insanlara yapılan çalışmaların bu yanıtları okumak için saatte 2 dolar ödedi. Bu yüzden işe gelmek ve en korkunç, psikolojik olarak rahatsız edici metnlerden bazılarını okumak için saatte 2 dolar ödendiğinizi düşünün ve bunu 10 saat boyunca yapıyorsunuz ve sonra eve gidiyorsunuz ve hepsi kafanızda dönüyor. Yani şu anda sosis yapılması gibi birçok kusur var. ”

Müzik Deepfakes

Müzikte AI'nın daha yeni geliştiği bir gelişme, başka bir sanatçının sesine veya stiline benzemek için mevcut bir şarkının şarkı sözlerini veya müzik tarzını taklit etmek için ses derin dişlerinin kullanılmasıdır. Bu, özellikle sanatsal kimlik bağlamında, teknolojinin yasallığı ve kullanım etiği hakkında birçok endişe yaratmıştır. Ayrıca, bu eserler için kimin kredilendirildiği sorusunu da gündeme getirmiştir. AI'nın kendi yazarlığına sahip olamadığından, mevcut spekülasyon, genel olarak makine öğrenimi teknolojileri hakkında daha fazla karar verilinceye kadar net bir cevap olmayacağını göstermektedir. En son önleyici tedbirler, üreticilerin sanatçıların seslerini ve stillerini kopyalamasına izin vermek için telif haklarını ve kredi ilişkilerini dikkate alan Google ve Universal Music Group tarafından geliştirilmeye başlamıştır.

"Kolumdaki kalp"

2023'te, GhostWriter977 olarak bilinen bir sanatçı, ilgili sanatçılardan bir dizi vokal parçayı derin bir öğrenme algoritmasına besleyerek Drake ve Weeknd'in seslerini klonlayan “Kolumda Kalpte Kalp” adlı müzikal bir derinlik yarattı. Orijinal sözlerle orijinal referans vokalleriyle eşleştirilebilen her sanatçının sesleri. Parça, Grammy'nin En İyi Rap Şarkısı ve Yılın Şarkısı için düşünülmesi için gönderildi. Viral oldu ve Tiktok'ta popülerlik kazandı ve izleyicilerden olumlu bir yanıt aldı ve Nisan 2023'te Apple Music, Spotify ve YouTube'da resmi sürümüne yol açtı. Birçoğu parçanın tamamen AI yazılımı tarafından yazıldığına inanıyordu, ancak yapımcı Şarkı yazımı, yapım ve orijinal vokaller (dönüşümden önce) hala onun tarafından yapıldı. Şarkı daha sonra Grammy'nin dikkate alınması gereksinimlerini karşılamadığı için Grammy adaylık listesinden kaldırıldı. Parça, Universal Music Group tarafından tüm müzik platformlarından kaldırıldı. Şarkı, yapay zeka kullanan ses klonlaması için bir dönüm noktasıydı ve o zamandan beri, binlerce olmasa da popüler şarkıcı ve rapçilerden yüzlerce kişi için modeller oluşturuldu.

"Bu nereden geldi"

2013 yılında ülke şarkıcısı Randy Travis, şarkı söyleyemeyen bir felç geçirdi. Bu arada, vokalist James Dupré onun adına gezdi ve şarkılarını yaptı. Travis ve uzun süredir yapımcı Kyle Lehning, Mayıs 2024'te Travis'in vuruşundan bu yana ilk yeni şarkısı “Where That From” adlı yeni bir şarkı yayınladı. Kayıt, Dupré'nin kayıtlarıyla birlikte 40'tan fazla mevcut vokal kaydından derlenen Travis'in vokal sesini yeniden yaratmak için yapay zeka teknolojisi kullanıyor.

AI Müzikal Araçlar

Artık AI'nın ne olduğunu ve bazı büyük dezavantajlarını ele aldığımıza göre, var olan AI müzikal araçlarını tartışabiliriz. Boston'daki Berklee Müzik Koleji kampüsünde düzenlenen yıllık bir müzik konferansı olan Berklee Onsite 2023'te Wares, bilmek için birkaç AI müzik aracı paylaştı; Bazıları şu anda öğrenmeye başlayabilirsiniz ve bazıları sadece öğrenmek isteyebilirsiniz.

Bandlab Songstarter

Bandlab'ın Songstarter uygulaması, bir tür seçmenize, şarkı sözleri (ve emoji) girmenizi sağlayan AI destekli bir şarkı oluşturucudur ve ücretsiz fikirler üretecektir. Daha sonra bu fikirleri kendiniz yapmak için stüdyo özelliklerine götürebilirsiniz. İlk ilhamlara ihtiyacınız varsa bir şarkıya başlamak için harika bir yoldur.

Ortalama

En popüler AI destekli görüntü jeneratörlerinden biri olan Mid-Jigourn, albüm sanatı, şarkı kapakları, posterler, spotify döngüleri, mağaza görüntüleri ve daha fazlası oluşturmak için kullanılabilir. Onu diğer bazı AI ile çalışan görüntü jeneratörlerinden ayıran şey, müzik projeleri için daha uygun olabilecek gerçeküstü, rüya benzeri stilidir. Programın kullanımı kolaydır, ancak kesin bir öğrenme eğrisi vardır. Birçok yeni teknoloji programı gibi, dalış yapmadan önce birkaç öğretici izlediğinizden emin olun.

Monolit'i karıştırın

Mix Monolith eklentisi, Ayaic'in karışımınızı bile çıkaracak otomatik bir karıştırma sistemidir. Mix Online makalesinde, geliştirici, “Amacı otomatik olarak bitmiş bir karışım oluşturmak değil, parçalar arasında temel kazanç ilişkileri kurmak ve uygun kazanç ayarlamalarını sağlamaktır” diyor.

Landr Ai Mastering

Landr's AI Mastering Aracı, parçanızı sürükleyip programa bırakmanıza olanak tanır, bu da onu analiz eder ve stil ve hacim için basit seçenekler sunar. Bu iki seçeneği seçtikten sonra, program parçanızda ustalaşır ve dosya türü ve dağıtım yöntemi için daha fazla seçenek sunar. Landr, programlarıyla karıştırılmış 20 milyondan fazla piste sahiptir.

Aiva

Aiva, tarihten 30.000'den fazla ikonik puan konusunda eğitilmiş bir yapay zeka programıdır. Modern sinemadan yirminci yüzyıl sinemasına, Tango'dan Caz'a kadar birkaç farklı önceden ayarlanmış müzik stili arasından seçim yapabilirsiniz. Daha sonra anahtar imza, zaman imzası, tempo, enstrümantasyon, süre ve daha fazlasını girme seçeneğiniz vardır. Ne gireceğinizi bilmiyorsanız, Aiva bunu sizin için yapacaktır. Son olarak, bir parça oluşturabilir, enstrümantasyonu özelleştirebilir ve çeşitli dosya türleri yükleyebilirsiniz. Bir abone olarak, oluşturduğunuz her şey için tam bir telif hakkı lisansınız var.

Müzisyenler için chatgpt

En çok kullanılan AI araçlarından biri olan Openai'nin chatgpt, müzisyenler için çeşitli kullanımlara sahiptir. Şirket şu anda Federal Ticaret Komisyonu tarafından soruşturma altında, bu nedenle ChatGPT ile hangi bilgileri paylaştığınız konusunda önlem almalı ve ChatGPT'den aldığınız gerçekleri doğrulamalısınız.

Bunu göz önünde bulundurarak, program sizi gerçekten müzik yapmaktan uzaklaştıran görevlere harcadığınız zamanı azaltma potansiyeline sahiptir. Ürünler ve Camp, piyasaya sürülmesinden bu yana ChatGPT ile denemeler yapıyor ve müzisyenlerin ve müzik profesyonellerinin yararlı bulabileceği bazı ipuçları var.

Sosyal Medya Stratejisi

Sosyal medya amatör bir müzisyen için büyük bir zaman lavabosu olabilir ve ChatGPT yükü hafifletmeye yardımcı olabilir. Womes, Chatgpt'e ne tür bir sanatçı olduğunuzu, hangi müzik türünü çaldığınızı ve hobilerinizin ve ilgi alanlarınızın ne olduğunu söyleyerek başlayabileceğinizi söylüyor. Ardından, Tiktok, Instagram, Facebook veya kullandığınız herhangi bir sosyal medya platformunda önümüzdeki 30 gün için 30 parça içerik isteyebilirsiniz. Sadece sosyal medya içeriği fikirleri talep etmekle kalmaz, aynı zamanda chatgpt'ten de optimize edilmiş altyazılar ve hashtagler oluşturmasını isteyebilirsiniz.

Tur için teknik biniciler

Tura giderken, müzisyenler genellikle şovlarını çıkarmak için gereken tüm ayrıntıları özetleyen teknik bir binici oluşturmak için birini işe alacaklar. Bu, ekipman, sahne kurulumu, ses mühendisliği, aydınlatma, misafirperverlik, konser sözleşmeleri, tur güzergahları, mekan seçenekleri, bilet fiyatları ve daha fazlasını içerebilir. Oses, Chatgpt'in bu Tech Rider'ı yazan kişi olabileceğini ve son zamanlarda teknolojiyi kullanarak turlarını planlamak için grupla birlikte çalışabileceğini söyledi.

"Backline gereksinimleri, ayrıntılı bir giriş listesi ve hatta belirli mikrofon önerileri içeren teknoloji binicilerini oluşturarak, hepsi birkaç basit ipucuna dayanarak başladık. “Daha sonra Kuzeydoğu'daki tur güzergahı, biletler için ne kadar ücret almamız gerektiğini ve grubun hayran kitlesinin eşsiz ilgi alanlarına ve demografik özelliklerine dayanan mal fikirleri istedik. Günler alacak bir saatin altında yapıldı. ”

Şarkı Sözleri Yazma

Şarkı şarkı sözleri yazma, ilham almanız gerekir veya bazı kelime önerileri kullanmak istiyorsanız, ChatGPT yararlı bir şarkı yazma aracı olabilir. Camp, ChatGpt kullanarak şarkı fikirleri oluşturmak için eski Berklee öğrencisi Julia Perry (onlarla Berklee şimdi AI ve müzik hakkında bir makale için röportaj yapan) ile çalışma örneğini veriyor.

Camp, “Evrenin nasıl sihir olduğu ve evren hakkındaki bu derin, bilinmeyen gerçeği nasıl ifade etmek istediğinden bahsediyorduk” diyor. “Ve temelde söylediği her şeyi iki veya üç paragrafa yoğunlaştırdım ve [Chatgpt] dedim, bana bu şarkı için 20 açılış satırı verdim.”

Yeni bir şarkı için başlangıç ​​noktası olarak 20 seçenekten birini kullandılar.

İçerik Yazma

ChatGPT, bir basın bülteni, birden fazla karakter uzunluğuna sahip bir biyografi, bir albüm yayın stratejisi, bir blog yazısı, web sitesi kopyası, e -posta ve daha fazlası yazıyor olsun, çeşitli içerik yazma ve metin yazma görevlerine yardımcı olabilir.

Anlaşmalar ve sözleşmeler

İdeal bir dünyada, bir avukatın tüm anlaşmalarınızı ve sözleşmelerinizi yazması ve gözden geçirmesi gerekir, ancak bu her zaman gerçekçi veya uygun fiyatlı değildir. Bazı durumlarda, chatgpt'in hiçbir şeyi olmak yerine bir anlaşma yapmasını isteyebilirsiniz. Bu, yönetim anlaşmaları, grup anlaşmaları, bölünmüş sayfalar, performans anlaşmaları ve daha fazlası için kullanılabilir. Ama yine de, bir eğlence avukatı mümkün olduğunda her zaman tercih edilir.

İnsanlar nerede?

AI üretken müziğin mevcut durumu, gerçek nesilden daha karışık ve eşleştirmedir. Gerçekten bir haraç grubu değil, canlanmaya geniş bir yaklaşım. Sadece eğitim verilerinde olanlardan sesler üretebilir ve bu öğeleri yeni şekillerde birleştirebilir, karıştırabilir ve kırabilirken, bunun ötesinde gerçekten deney yapamaz.

Müzisyenler, oynatılabilecek sınırlı sayıda not olduğunu veya tüm seslerin sadece bir frekans ve dalga boyu meselesi olduğunu ve bu nedenle tamamen müzikal terimlerle yapılabileceklerin sadece sınırlı bir kısmı olduğunu söyleyecektir. Ancak müzikte sadece bazı akorlar veya ritimler düzenlemekten daha fazlası var, tıpkı tarifler oluşturmak için sonlu bir malzeme ve teknik listesinden seçmekten daha fazlası var.

Ribo, denemeleri ve farklı etkilerden yararlanma ve onları yeni bir şeye karıştırma yeteneği ile bilinen bir gitaristtir. İlk bakışta, bu, üretken AI'nın savunucuları tarafından öne sürülen değer önerisine çok benziyor, ancak aynı şeyi yapan bir insan ve bir makine arasında temel farklılıklar olduğunu söylüyor.

Ribot, “Birinden alıntı yapmadan 12 bar blues solodan geçemiyorum,” dedi. “Bunu yapmak için insan haklarının ayrıcalığını vermeliyiz. Çizgiyi ne zaman geçtiğimi bilmekte oldukça iyiyim. Charlie Parker şarkısının bu kısmını Charlie Parker şarkısı olmadan alıntı yapabileceğimi biliyorum ve bunu kötü bir şekilde berbat edebileceğimi biliyorum ve bu harika olacak. ”
Ribot'un 1990 albümü Rootless Cosmopolitans, Jimi Hendrix'in “The Wind Cries Mary” nin bir kapağını içeriyor. Hendrix'e saygı duyan Ribot'un versiyonu soyut, sözler cızırtılı bir gitarın üzerine havladı, gitar tonu dışındaki orijinal şarkıya çok az benzerlik taşıyor, Hendrix'in melodisi, akorları ve ritmini atlıyor. Yine de, Ribot bunu albümde bir kapak olarak listeledi ve her satış veya akışta mekanik bir telif hakkı ödüyor.
Ribot, “Bu sistemin korunması gerekiyor ve savaşmaya değer” dedi. “Bir kayıtta otururken asgari ücret ödemiyoruz. Performans ederken bile hiçbir garantimiz yok. [Telif Hakkı] tam anlamıyla sahip olduğumuz tek ekonomik hak. ”

Ribot'un söylemsel uygulaması uzun bir geleneğin bir parçasıdır: bir ortam olarak müzik, daha önce gelenlere, hala büyüyebilecek ve değişebilir ve sadece geri dönüştürülmemek için bir farkındalık ve saygı ile tanımlanır. “Müzikte değişimi yönlendiren şey, insanların ruh halindeki değişiklikler, ihtiyaçları ve olasılıkları ve neyi sevdikleri ve onları kızdıran şeydir. İnsanlar duyguları, olayları ve hayatlarının doluluğunu almayı öğrenebilir ve onları gitarlarında veya piyanolarında temsil edebilirler. Deneyim genişledikçe, tarih uzatıldıkça ve ifade ve fikirlere ihtiyaç duyan bantlar ortaya çıktıkça alanı genişletir. ”

Tarihsel olarak, müzisyenler ve izleyiciler arasında özgünlük ve insanlık anlamına gelen kutsal bir sözleşme olmuştur. ERAS Turu'na katılan milyonlarca Taylor Swift hayranından birçoğu size kişisel hayatının ayrıntılı bir açıklamasını verebilir. Aynı şey Beyoncé, Harry Styles, Elton John veya en büyük tur sanatçılarının izleyicileri için de geçerli. Stadyumları satmak için gerçek bir kişiye ihtiyacınız var. Maskelenmediklerinde sanatçıları tanıyacaklarını düşünmeseler de, kimse maskeli şarkıcıyı bile izlemezdi.

Müziği kasıtlı olarak dinlediğimizde, genellikle hermeneutik olarak dinliyoruz, sanki şarkı diğer insanların deneyimlerini ve perspektiflerini anlamak için daha geniş bir alan haline geliyormuş gibi. Nirvana'yı düşünün. Grunge'ın estetik sapması modern stüdyo teknolojisine tam olarak bir araya geldiğinden, Nevermind sadece göründüğü için değil, Kurt Cobain'in kişisel arkı - bir endişeli banliyö çocuğunun meteorik yükselişi ve trajik erken ölümü nedeniyle büyük bir izleyici buldu. Rock Superstar, insanlarla resmedilen açıkça zorlayıcı (bazı) pop-yıldız konvansiyonları ile.

Grup, onlara ilham veren müzisyenleri - Pixies, Gap Band ve diğerleri - kabul ederken, Nirvana'nın kayıtları nihayetinde Cobain, grup arkadaşları ve işbirlikçileri tarafından yapılan seçimlerin benzersiz ürünü, deneyimlerinin ve ideallerinin bir ifadesi ve yansımasıdır. . Sanat, tanım gereği, insan karar vermesinin ürünüdür.

Bazı AI tarafından üretilen müzikler, diğer müzikal süreç biçimleri gibi, hala insan unsurunu koruyor: Ivan Paz ve Shelley Knotts gibi sanatçılar otomatik modellere büyük ölçüde güveniyorlar, sistemi yaratıyorlar, nasıl çalıştığı hakkında sayısız karar veriyorlar ve ne yapacağına karar veriyorlar. ürettiği seslerle yapın.
Ancak, birkaç kelimeden biraz daha fazlasını alan ve onlardan tüm şarkıları üreten insan müzisyenlerini tehdit eden AI müziği, doğal olarak sınırlıdır, çünkü verilerinden sadece içe ve geriye bakabilir, asla dışarıya ve dolayısıyla asla ileriye doğru ilerleyemez. Gitar yüzyıllar önce icat edildi, ancak 1940'larda Rahibe Rosetta Tharpe'nin en parlak döneminde müzik üzerinde eğitilmiş bir AI modelinin bir elektro gitardan benzeyen bir şey üretmesi pek olası değil. Hip-hop, diğer sanatçıların çalışmalarını (bazen orijinal sanatçının sevmediği formlarda veya bağlamlarda) örneklemeye ve yeniden paketlemeye dayanan bir müzik tarzıdır, ancak 1973'ten önce müzik üzerinde eğitilmiş bir model gibi bir şey yaratamaz O.

İnsanların müzik dinlemesinin sayısız nedeni var, ancak insanların bunu yapmasının birçok nedeni var. İnsanlar binlerce yıldır birbirlerine ses çıkarıyorlar ve çoğu zaman ondan geçimini hayal etmek aptalca olurdu - kaydetmek yerine, onu yükseltmeyi düşünmek bile imkansız olurdu. İnsanlar yine de müzik yaptı.

Burada AI'dan önce bir gerilim var. Bir yandan, plak şirketleri ve dijital akış platformları, müzik pazarının her şeyden önce tanınma istediğine, paranın çoğu yerleşik sanatçıların kataloglarının satışlarından geliyor ve bir raporda bu satışların 70'i açıkladığını gösteriyor. 2021'de ABD Müzik Pazarı'nın yüzdesi. Grafik toplular giderek daha benzer geliyor. Akış platformu algoritmaları genellikle aynı şarkıları tekrar tekrar besler.

Öte yandan, sürpriz, yenilik, ihlal için içsel bir insan ihtiyacı var. Her insan için farklı. Büyük bir şirketin - temelde ölçek ve gözetim hedefleri, bir bütün olarak ve birey için kullanıcılarından farklıdır ve kullanıcı tabanı ne kadar büyük olursa, o kadar fazla otomatikleştirme eğilimindedir. Ne AI müzik jeneratörleri ne de dinamik olarak oluşturulan çalma listeleri ne de algoritmik olarak öngörücü sistem doğası gereği iyi veya kötü değildir: sonuçlar tamamen onları kimin çalıştırdığına ve hangi amaçla bağlıdır.

Ama ne olursa olsun, hiçbir şirketin müzik konusunda tekel olmayacak. Hiçbir tür yapmaz. Kuşlar yapar. Arılar yapar. Denizdeki balinalar yapar. Bazıları, insan kulağına oldukça güzel. Ancak tüm bu doğal melodi ile bile, tüm müzik insanlar zaten yarattı ve AI'nın kendini yaratmaya veya yaratmaya yardımcı olacağı tüm müzikler, insanın kendimizi yaratma ve ifade etme isteği devam ediyor. Müzik, ticarileşme dışındaki nedenlerle dünyamızda var.

Çoğu zaman, sebep oldukça basit: bir kişi veya grup insan var olması gerektiğine karar verdi ve sonra bunu yaptı. Makineler ne kadar sonik çamur pompalamasın, var olmaya devam edecektir.

Kucaklamak mı yoksa direnmek mi?

Yapay zeka ve diğer gelişmekte olan teknolojiler söz konusu olduğunda tekrarlayan temalardan biri, gelecekte müzik endüstrisinin (ve çoğu endüstrinin) büyük bir parçası olacakları ve onları görmezden gelmenin endüstrinin gelecekteki liderlerine yardımcı olmayacağıdır.

“Yapay zeka öğrencilerimin daha üretken olmalarına ve yaratıcı süreçlerini desteklemelerine yardımcı olabilir ve onlar için en önemli olanlara odaklanmalarına izin verebilir, bu da müzik yaratan ve gerçekleştiren veya yeni iş fikirleri keşfediyor” diyor Wears. “Ancak, sorumlu bir eğitimci olarak, öğrencilerimin bu araçlara çok bağımlı olmadığından emin olmalıyım ve sürekli olarak eleştirel düşünme becerilerini geliştirmeye yardımcı olmak için AI kullanmanın yollarını arıyorum.”

Camp, AI gelişmeye devam ettikçe insanları rahat ettikleri şeyi yapmaya teşvik eder ve teşvik eder.

Camp, “Gezegende olduğunuzu ilerletmek için güncel kalmak ve teknolojiyi kullanmak istiyorsanız, kesinlikle katılıyorum, o zaman evet, katılın” diyor Camp. “Ama dediğim gibi, sabit hatları kullanan arkadaşlarım var. Vinil kayıt almayı tercih eden arkadaşlarım var. AI burada. Büyük bir etkisi var. Bunu kullanmak zorunda değilsiniz, ama birçok insan seçmeyi tercih ediyor. ”

Berklee Online'da AI

Son zamanlarda Berklee Online, ARIA: AI. Proje, Berklee Online'da Destek ve Ses Teknolojisi Direktörü Gabriel Raifer Cohen ve Berklee Müzik Koleji mezunu tarafından yönetiliyor.

Raifer Cohen, “Hesap makineleri, bilgisayarlar, internet ve ondan önceki arama motorları gibi, Genai burada kalmak için burada” diyor. “Tüm bu araçların hazır olduğu gerçeğini görmezden gelmek, öğrenciler için bir kötülüktür. . . . Öğrencilere bu teknolojileri güçlendirme araçları olarak en iyi ve sorumlu bir şekilde kullanmayı öğretmek, onlarla savaşmaya çalışmaktan daha değerli bir çaba olabilir. ”

Ve AI'nın müzik endüstrisinin geleceğinde önemli bir rol oynaması, bu yeni teknolojiyi eleştiremeyeceğimiz veya güvenlik önlemlerini savunamayacağımız anlamına gelmez. “Aynı zamanda, Etik olarak farkında ve proaktif kalırken, sivrilişin yayılmasına ve Genai'nin akılsız kullanımı ile körüklenen yaratıcı duyarsızlığa direnmeliyiz” diyor. “Bu konuda kolay bir şey yok, ancak AI'daki gelişmelerin potansiyel olarak dönüştürücü eğitim deneyimleri için fırsatlar açtığını düşünmeliyiz.” Raifer Cohen, Aria Girişimi'nin bir parçası olarak Berklee Online'ın bu yeni araçları keşfetmeye devam edeceğini ve sadece test edildikten ve iyice incelendikten sonra okulun bunları sınıfta uygulamayı düşüneceğini söylüyor. Raifer Cohen, “Nihayetinde, öğrenciler ve öğretmenler, izleyiciler ve içerik oluşturucular için tüm bu güçlü araçların sadece bu olduğunu unutmamalıyız” diyor.