KI in der Musik: Anwendungen und Tools wie MusicBrainz Picard

Künstliche Intelligenz (KI) dreht sich ganz darum, menschliche Intelligenz in Maschinen nachzubilden. Ein wichtiger Teil des Menschseins ist unsere Verbindung zur Kunst, insbesondere zur Musik. Musik beeinflusst unsere Kultur und unsere Emotionen zutiefst. Dank Fortschritten in der KI können Maschinen nun Musik erstellen, die klingt, als wäre sie von Menschen komponiert worden. KI-Musik eröffnet neue Möglichkeiten für innovative Kooperationen zwischen Menschen 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.

Sound-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 verschiedene Frequenzen von Schall im Laufe der 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 Schounds identifizieren, ganz ähnlich wie bei visuellen Daten.

Abb. 1: Ein Beispiel für die Klassifizierung von Ton 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 Call-Center, Hörgeräte und die Videobearbeitung.
• Zusammenfassung von Podcasts: Erstellung prägnanter Zusammenfassungen von Podcast-Episoden für einen einfacheren Medienkonsum.
• Emotionserkennung aus Sprache: Erkennung von Emotionen in Sprache für den Kundenservice, die mentale Gesundheitsüberwachung und die User-Experience-Forschung.

Verständnis der Funktionsweise von KI-Song-Generatoren#

KI-Songgeneratoren funktionieren, indem sie bestehende Musik analysieren und daraus lernen, ähnlich wie bei der Bilderzeugung. Es ist wichtig, den Unterschied zu verstehen zwischen der Verwendung von KI zum Verstehen von Musik und der Verwendung von KI zu ihrer Generierung. Das Verstehen von Musik beinhaltet das Analysieren und Identifizieren von Mustern, während das Generieren von Musik das Erstellen neuer Kompositionen basierend auf diesen gelernten Mustern bedeutet.

Abb. 2: Vergleich zwischen dem Verstehen von Musik durch KI und der 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 Transformers und Variational Autoencoders (VAEs) zusammenarbeiten, um Musik zu erzeugen. VAEs können Eingabeklänge in einen latenten Raum komprimieren, indem sie ähnliche Musikstücke eng zusammenfassen, um die Vielfalt und Fülle der Musik einzufangen. Transformers nutzen diesen latenten Raum dann, 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.

Der Einfluss von KI auf die Musikindustrie#

KI-Innovationen schaffen neue Möglichkeiten und Herausforderungen für Musiker, Hörer und Produzenten, was zu Situationen führt, die sie zuvor vielleicht noch nicht erlebt haben. Es ist interessant zu sehen, wie sich jede Gruppe an diese Fortgeschritte anpasst, neue Werkzeuge nutzt und Bedenken hinsichtlich Originalität und Ethik bewältigt. Neben dem Generieren von Musik hat KI weiteres spannendes Potenzial in der Musikindustrie, wie das Aufwerten von Live-Auftritten, die Verbesserung der Musikentdeckung und die Unterstützung bei Produktionsprozessen. Schauen wir uns genauer an, wie sich KI auf Musiker, Hörer und Produzenten in der Musikindustrie auswirkt.

Abb. 3: Die Auswirkungen generativer KI auf die Musikindustrie.

Einfluss auf Musiker#

KI verändert die Art und Weise, wie Musiker Musik machen. Tools mit integrierter generativer KI können dabei helfen, neue Melodien, Akkordfolgen und Liedtexte zu erstellen, wodurch es für Musiker einfacher wird, kreative Blockaden zu überwinden. KI wurde auch verwendet, um unvollendete Werke fertigzustellen, wie etwa den neuen Song der Beatles „Now And Then“, der mit dem Gesang von John Lennon aus einem alten Demo erstellt wurde. Allerdings wirft der Aufstieg von KI-generierter Musik, die den Stil etablierter Künstler nachahmt, Bedenken hinsichtlich der Originalität auf. Zum Beispiel machen sich Künstler wie Bad Bunny Sorgen darüber, dass KI ihre Stimmen und Stile ohne Zustimmung repliziert.

Über das Erstellen von Musik hinaus können KI und Computer Vision Musikern dabei helfen, bessere Auftritte und Musikvideos zusammenzustellen. Ein Musikvideo besteht aus vielen verschiedenen Elementen, und eines davon ist das Tanzen. Pose estimation models wie Ultralytics YOLOv8 können menschliche Posen in Bildern und Videos verstehen und eine Rolle dabei spielen, choreografierte Tanzsequenzen zu erstellen, die mit der Musik synchronisiert sind.

Ein weiteres gutes Beispiel dafür, wie KI für Choreografie eingesetzt werden kann, ist das Projekt „Dance to Music“ von NVIDIA. In diesem Projekt verwendeten sie KI und einen zweistufigen Prozess, um neue Tanzbewegungen zu generieren, die vielfältig und stilkonsistent sind und zum Takt passen. Zuerst wurden Pose Estimation und ein kinematischer Beat-Detektor verwendet, um verschiedene taktgenaue Tanzbewegungen aus einer großen Sammlung von Tanzvideos zu erlernen. Dann wurde ein generatives KI-Modell verwendet, um diese Tanzbewegungen zu einer Choreografie zusammenzustellen, die zum Rhythmus und Stil der Musik passte. KI-choreografierte Tanzbewegungen fügen Musikvideos ein interessantes visuelles Element hinzu und helfen Künstlern, kreativer zu sein.

Einfluss auf Zuhörer#

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

KI-gestützte Virtual Reality (VR) verbessert zudem Konzerterlebnisse. Zum Beispiel nutzt Travis Scott VR, um virtuelle Auftritte zu kreieren, die ein globales Publikum erreichen. Allerdings kann die Fülle an KI-generierter Musik auf Plattformen wie TikTok die Musikentdeckung überwältigend machen. Dies kann es für neue Künstler schwierig machen, aufzufallen.

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

Einfluss 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 Hörer, sondern hilft Produzenten auch dabei, ein größeres Publikum zu erreichen. Genau wie Musiker sind jedoch auch Produzenten besorgt: Die Fähigkeit der KI, den Stil etablierter Künstler nachzuahmen, wirft ethische und rechtliche Fragen hinsichtlich der Ausbeutung der einzigartigen Stimmen und Stile von Künstlern auf. Dies hat zu rechtlichen Streitigkeiten geführt, wie etwa Klagen großer Musikkonzerne wie Universal, Sony und Warner gegen KI-Start-ups wie Suno und Udio, weil diese angeblich urheberrechtlich geschützte Werke zum Training ihrer Modelle ohne Erlaubnis verwendet haben.

Musikbibliotheken 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 mit 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 von Tools wie MusicBrainz Picard erstellten Metadaten sind entscheidend für Entwickler, die Musikdatenbanken, Tagger-Anwendungen oder andere musikbezogene Software entwickeln. 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-gestützte Tools KI nutzen und dabei helfen, die für KI-Anwendungen benötigten Daten zu erstellen, wodurch ein wohltuender Kreislauf aus Verbesserung und Innovation entsteht.

Abschließende Bemerkungen zu KI in der Musik#

Wir haben die Wellen besprochen, die KI in der Musik schlägt. Die rechtliche Landschaft rund um KI-generierte Musik entwickelt sich ebenfalls weiter. Aktuelle Vorschriften, wie die des U.S. Copyright Office, besagen, dass vollständig durch KI generierte Werke nicht urheberrechtlich geschützt werden können, da ihnen eine menschliche Urheberschaft fehlt. Wenn jedoch ein Mensch wesentlich zum kreativen Prozess beiträgt, kann das Werk Anspruch auf Urheberrechtsschutz haben. Da sich KI weiterhin in die Musikindustrie integriert, werden laufende rechtliche und ethische Diskussionen von entscheidender Bedeutung sein, um diese Herausforderungen zu meistern. Mit Blick auf die Zukunft hat KI in der Musik ein enormes Potenzial, das Technologie mit menschlicher Kreativität verbindet, um die Möglichkeiten in der Musikschaffung und -produktion zu erweitern.

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