KI in der Musik: Anwendungen und Tools wie MusicBrainz Picard

Künstliche Intelligenz (KI) dreht sich darum, menschliche Intelligenz in Maschinen nachzubilden. Ein wichtiger Teil des Menschseins ist unsere Verbindung zur Kunst, insbesondere zur Musik. Musik beeinflusst unsere Kultur und Emotionen zutiefst. Dank Fortschritten in der KI können Maschinen heute Musik erschaffen, die klingt, als wäre sie von Menschen komponiert worden. KI-Musik eröffnet neue Möglichkeiten für innovative Kooperationen zwischen Mensch und KI und verändert die Art und Weise, wie wir Musik erleben und mit ihr interagieren.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie KI zur Erstellung von Musik genutzt wird. Wir werden auch die Verbindung zwischen KI und Musik-Tagging-Tools wie MusicBrainz Picard sowie deren Einfluss auf Künstler, Produzenten und die Unterhaltungsbranche insgesamt erörtern.

Link to this sectionSound-KI und ihre Bedeutung#

KI kann verschiedene Datentypen verarbeiten, einschließlich Ton. Tondaten, oft als Audiodaten bezeichnet, sind eine Mischung aus Wellenfrequenzen mit unterschiedlichen Intensitäten über die Zeit. Genau wie Bilder oder Zeitreihendaten können Audiodaten in ein Format umgewandelt werden, das KI-Systeme verarbeiten und analysieren können. Schallwellen können in numerische Daten konvertiert werden, die von KI-Modellen analysiert werden können.

Eine weitere interessante Methode ist die Verwendung von Fourier-Transformationen, die Schallwellen in ein Spektrogramm umwandeln. Ein Spektrogramm ist eine visuelle Darstellung, die zeigt, wie unterschiedliche Tonfrequenzen über die Zeit variieren. KI-Modelle können Techniken der Bilderkennung anwenden, um die Audiodaten zu analysieren und zu interpretieren, indem sie dieses Spektrogramm wie ein Bild behandeln. KI kann Muster und Merkmale innerhalb des Klangs identifizieren, ähnlich wie bei visuellen Daten.

Abb. 1. Ein Beispiel für die Klassifizierung von Klang durch KI.

Die Nutzung von KI zur Analyse, Manipulation und Generierung von Audiodaten schafft eine Reihe von Anwendungen. Hier sind einige Beispiele:

• Musikgenerierung und -komposition: Erstellung neuer Musik durch das Lernen aus bestehenden Kompositionen und die Unterstützung von Musikern bei Melodien, Harmonien und Rhythmen.
• Audioverbesserung und Rauschunterdrückung: Verbesserung der Audioqualität durch Reduzierung von Hintergrundgeräuschen für Callcenter, Hörgeräte und die Audiobearbeitung.
• Zusammenfassung von Podcasts: Erstellung prägnanter Zusammenfassungen von Podcast-Episoden für einen einfacheren Medienkonsum.
• Emotionserkennung in der Sprache: Erkennung von Emotionen in der Sprache für den Kundenservice, die mentale Gesundheitsüberwachung und die Untersuchung der User Experience.

Link to this sectionVerständnis der Funktionsweise von KI-Song-Generatoren#

KI-Song-Generatoren funktionieren, indem sie bestehende Musik analysieren und daraus lernen, ähnlich wie bei der Bildgenerierung. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen der Verwendung von KI zum Verstehen von Musik und der Verwendung von KI zu deren Generierung zu verstehen. Das Verstehen von Musik beinhaltet das Analysieren und Identifizieren von Mustern, während das Generieren von Musik das Erstellen neuer Kompositionen auf Basis dieser gelernten Muster bedeutet.

Abb. 2. Vergleich zwischen dem Verstehen von Musik mittels KI und KI-Musikgenerierung.

Der Prozess der KI-Musikgenerierung beginnt mit der Sammlung eines großen Datensatzes an Musik, der verschiedene Genres und Stile umfasst. Der Datensatz wird dann in kleinere Komponenten wie Noten, Akkorde und Rhythmen zerlegt, die in numerische Daten umgewandelt werden, die die KI verarbeiten kann.

Es gibt viele verschiedene generative KI-Modelle, die darauf trainiert werden können, Musik zu generieren. Zum Beispiel können KI-Modelle wie Transformer und Variational Autoencoders (VAEs) zusammenarbeiten, um Musik zu erzeugen. VAEs können Eingabeklänge in einen latenten Raum komprimieren, indem sie ähnliche Musikstücke eng gruppieren, um die Vielfalt und den Reichtum der Musik zu erfassen. Transformer nutzen dann diesen latenten Raum, um neue Musik zu generieren, indem sie Muster verstehen und sich auf wichtige Noten in einer Sequenz konzentrieren.

Sobald ein KI-Modell auf diesen Daten trainiert wurde, kann die KI neue Musik generieren, indem sie die nächste Note oder den nächsten Akkord basierend auf dem Gelernten vorhersagt. Sie kann ganze Kompositionen erstellen, indem sie diese Vorhersagen aneinanderreiht. Die generierte Musik kann feinabgestimmt werden, um spezifischen Stilen oder Vorlieben zu entsprechen.

Wir sehen immer mehr Musikgeneratoren, die diese Technologie verwenden. Hier sind einige Beispiele:

• MusicLM von Google: Generiert Musik basierend auf Texteingaben und ermöglicht es Benutzern, Genre, Stimmung, Instrumente und die allgemeine Atmosphäre festzulegen.
• MusicGen von Meta: Erstellt Musik aus Textbeschreibungen oder bestehenden Melodien unter Verwendung eines Tools namens EnCodec zur Verarbeitung von Audiodaten.
• Stable Audio 2.0 von Stability AI: Produziert qualitativ hochwertige Audiotracks und Soundeffekte aus Text- und Audioeingaben; es ist in der Lage, vollständige Tracks zu erstellen und Audio-Samples basierend auf Eingabeaufforderungen zu transformieren.

Link to this sectionDer Einfluss von KI auf die Musikindustrie#

KI-Innovationen schaffen neue Möglichkeiten und Herausforderungen für Musiker, Zuhörer und Produzenten, was zu Situationen führt, die sie so vielleicht noch nicht erlebt haben. Es ist interessant zu sehen, wie jede Gruppe sich an diese Fortschritte anpasst, neue Tools nutzt und Bedenken hinsichtlich Originalität und Ethik abwägt. Neben der Musikgenerierung hat KI weiteres spannendes Potenzial in der Musikbranche, etwa bei der Verbesserung von Live-Auftritten, der Musikentdeckung und der Unterstützung in Produktionsprozessen. Lass uns einen genaueren Blick darauf werfen, wie sich KI auf Musiker, Zuhörer und Produzenten in der Musikindustrie auswirkt.

Abb. 3. Der Einfluss generativer KI auf die Musikindustrie.

Link to this sectionEinfluss auf Musiker#

KI verändert die Art und Weise, wie Musiker Musik erschaffen. Tools, die generative KI integrieren, können dabei helfen, neue Melodien, Akkordfolgen und Songtexte zu generieren, was es für Musiker einfacher macht, kreative Blockaden zu überwinden. KI wurde auch verwendet, um unvollendete Werke zu vervollständigen, wie den neuen Song der Beatles "Now And Then", der mit John Lennons Gesang aus einer alten Demo erstellt wurde. Allerdings wirft der Anstieg KI-generierter Musik, die den Stil etablierter Künstler nachahmt, Bedenken hinsichtlich der Originalität auf. Zum Beispiel sind Künstler wie Bad Bunny besorgt darüber, dass KI ihre Stimmen und Stile ohne Zustimmung repliziert.

Jenseits des Musikschaffens können KI und Computer Vision Musikern dabei helfen, bessere Auftritte und Musikvideos zusammenzustellen. Ein Musikvideo besteht aus vielen verschiedenen Elementen, und eines dieser Elemente ist Tanz. Pose-Estimation-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können menschliche Posen in Bildern und Videos verstehen und eine Rolle bei der Erstellung choreografierter Tanzsequenzen spielen, die mit der Musik synchronisiert sind.

Ein weiteres gutes Beispiel dafür, wie KI für Choreografien verwendet werden kann, ist das "Dance to Music"-Projekt von NVIDIA. In diesem Projekt nutzten sie KI und einen zweistufigen Prozess, um neue Tanzbewegungen zu generieren, die vielfältig sind, stilistisch konsistent bleiben und zum Takt passen. Zuerst wurden Pose Estimation und ein kinematischer Beat-Detektor verwendet, um verschiedene rhythmusgenaue Tanzbewegungen aus einer großen Sammlung von Tanzvideos zu lernen. Dann wurde ein generatives KI-Modell eingesetzt, um diese Tanzbewegungen zu einer Choreografie zu organisieren, die zum Rhythmus und Stil der Musik passte. KI-choreografierte Tanzbewegungen verleihen Musikvideos ein interessantes visuelles Element und helfen Künstlern, kreativer zu sein.

Link to this sectionEinfluss auf Zuhörer#

Für Zuhörer kann KI die Musikentdeckung und das Hörerlebnis verbessern. Plattformen wie Spotify und Apple Music nutzen KI, um personalisierte Playlists zu kuratieren und neue Musik basierend auf den Hörgewohnheiten der Benutzer zu empfehlen. Wenn du auf diesen Plattformen neue Künstler und Genres entdeckst, ist das die Magie der KI.

KI-gestützte Virtual Reality (VR) verbessert ebenfalls das Live-Konzerterlebnis. Zum Beispiel nutzt Travis Scott VR, um virtuelle Auftritte zu schaffen, die ein globales Publikum erreichen. Jedoch kann die Fülle an KI-generierter Musik auf Plattformen wie TikTok die Musikentdeckung überwältigend machen. Es könnte für neue Künstler schwierig werden, herauszustechen.

Abb. 4. KI macht Virtual-Reality (VR)-Konzerterlebnisse möglich.

Link to this sectionEinfluss auf Produzenten#

Produzenten profitieren auf verschiedene Weise von KI. KI-Tools, die bei der Tonhöhenkorrektur, beim Abmischen und beim Mastering helfen, rationalisieren den Produktionsprozess. KI-gestützte virtuelle Instrumente und Synthesizer, wie IBMs Watson Beat, können neue Klänge und Texturen erzeugen, die den kreativen Spielraum erweitern.

KI auf Streaming-Plattformen ist nicht nur ein Vorteil für Zuhörer; sie hilft auch Produzenten, indem sie ein breiteres Publikum erschließt. Doch ebenso wie Musiker besorgt sind, wirft die Fähigkeit der KI, den Stil etablierter Künstler nachzuahmen, ethische und rechtliche Fragen über die Ausbeutung der einzigartigen Stimmen und Stile der Künstler auf. Dies hat zu rechtlichen Streitigkeiten geführt, wie etwa Klagen von großen Musikunternehmen wie Universal, Sony und Warner gegen KI-Startups wie Suno und Udio, weil diese angeblich urheberrechtlich geschützte Werke ohne Erlaubnis zum Training ihrer Modelle verwendet haben.

Link to this sectionMusikbibliotheken verwalten mit KI-integrierten Tools wie MusicBrainz Picard#

Wir haben kurz einige Anwendungen von KI in der Musik untersucht, indem wir deren Einfluss auf verschiedene Akteure der Musikbranche beleuchtet haben. Lass uns nun eine spezifischere Anwendung von KI in der Musik verstehen: KI-erweiterte Musikverwaltungstools wie MusicBrainz Picard. Diese Tools sind unglaublich nützlich, um digitale Musikbibliotheken zu organisieren und zu verwalten.

Abb. 5. Musikbibliotheken können mittels KI verwaltet werden.

Sie identifizieren und taggen Musikdateien automatisch mit genauen Metadaten, wie Künstlernamen, Albumtiteln und Titelnummern. MusicBrainz Picard macht es einfacher, Musiksammlungen gut organisiert zu halten. Eine der Schlüsseltechnologien, die in MusicBrainz Picard integriert sind, sind AcoustID-Audio-Fingerabdrücke. Diese Fingerabdrücke identifizieren Musikdateien anhand ihres tatsächlichen Audioinhalts, selbst wenn den Dateien Metadaten fehlen.

Warum ist das so wichtig? Große Organisationen wie die BBC, Google, Amazon, Spotify und Pandora verlassen sich auf MusicBrainz-Daten, um ihre musikbezogenen Dienste zu verbessern. Die Metadaten, die von Tools wie MusicBrainz Picard erstellt werden, sind entscheidend für Entwickler, die Musikdatenbanken, Tagger-Anwendungen oder andere musikbezogene Software erstellen. Das Rückgrat der KI sind Daten, und ohne Tools wie Picard wäre es sehr schwierig, die sauberen, genauen Daten zu erhalten, die für Analysen und die Anwendungsentwicklung erforderlich sind. Es ist faszinierend, dass KI-erweiterte Tools KI nutzen und dabei helfen, die für KI-Anwendungen benötigten Daten zu erstellen, was einen vorteilhaften Zyklus aus Verbesserung und Innovation bildet.

Link to this sectionAbschließende Bemerkungen zu KI in der Musik#

Wir haben die Wellen diskutiert, die KI in der Musik schlägt. Auch die rechtliche Landschaft rund um KI-generierte Musik entwickelt sich weiter. Aktuelle Vorschriften, wie die des U.S. Copyright Office, legen fest, dass Werke, die vollständig von KI generiert wurden, nicht urheberrechtlich geschützt werden können, da ihnen die menschliche Urheberschaft fehlt. Wenn jedoch ein Mensch wesentlich zum kreativen Prozess beiträgt, kann das Werk für einen Urheberrechtsschutz infrage kommen. Während sich KI weiterhin in die Musikbranche integriert, werden fortlaufende rechtliche und ethische Diskussionen entscheidend sein, um diese Herausforderungen zu meistern. Mit Blick auf die Zukunft hat KI ein enormes Potenzial in der Musik, indem sie Technologie mit menschlicher Kreativität verbindet, um die Möglichkeiten bei der Musikschöpfung und Produktion zu erweitern.

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