12 juillet 2024
Rejoignez-nous pour une plongée en profondeur dans le rôle de l'IA dans la musique, de l'analyse des données audio à la création de nouvelles musiques. Explorez son impact et ses applications dans l'industrie musicale.
L'intelligence artificielle (IA) consiste à recréer l'intelligence humaine dans les machines. Un aspect important de l'être humain est notre lien avec les arts, en particulier la musique. La musique influence profondément notre culture et nos émotions. Grâce aux progrès de l'IA, les machines peuvent désormais créer de la musique qui sonne comme si elle avait été composée par des humains. La musique d'IA ouvre de nouvelles possibilités de collaborations innovantes entre l'homme et l'IA et transforme la façon dont nous vivons la musique et interagissons avec elle.
Dans cet article, nous examinerons comment l'IA est utilisée pour créer de la musique. Nous aborderons également le lien entre l'IA et les outils de marquage de la musique tels que MusicBrainz Picard, ainsi que leur impact sur les artistes, les producteurs et l'industrie du divertissement dans son ensemble.
L'IA peut traiter différents types de données, y compris le son. Les données sonores, souvent appelées données audio, sont un mélange de fréquences d'ondes à différentes intensités au fil du temps. Tout comme les images ou les données chronologiques, les données audio peuvent être transformées en un format que les systèmes d'IA peuvent traiter et analyser. Les ondes sonores peuvent être converties en données numériques qui peuvent être analysées par des modèles d'IA.
Une autre méthode intéressante consiste à utiliser les transformations de Fourier, qui convertissent les ondes sonores en un spectrogramme. Un spectrogramme est une représentation visuelle qui montre comment les différentes fréquences du son varient dans le temps. Les modèles d'IA peuvent appliquer des techniques de reconnaissance d'images pour analyser et interpréter les données audio en traitant ce spectrogramme comme une image. L'IA peut identifier des modèles et des caractéristiques dans le son, comme elle le ferait avec des données visuelles.
L'utilisation de l'IA pour analyser, manipuler et générer des données audio permet de créer toute une série d'applications. En voici quelques exemples :
Les générateurs de chansons par IA fonctionnent en analysant et en apprenant à partir de la musique existante, à l'instar de la génération d'images. Il est important de comprendre la différence entre l'utilisation de l'IA pour comprendre la musique et l'utilisation de l'IA pour la générer. Comprendre la musique implique d'analyser et d'identifier des modèles, tandis que générer de la musique implique de créer de nouvelles compositions basées sur ces modèles appris.
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Le processus de génération de musique par l'IA commence par la collecte d'un vaste ensemble de données musicales comprenant différents genres et styles. L'ensemble de données est ensuite décomposé en éléments plus petits tels que les notes, les accords et les rythmes, qui sont convertis en données numériques que l'IA peut traiter.
Il existe de nombreux modèles d'IA génératifs différents qui peuvent être entraînés à générer de la musique. Par exemple, des modèles d'IA tels que les transformateurs et les autoencodeurs variationnels (VAE) peuvent travailler ensemble pour générer de la musique. Les VAE peuvent comprimer les sons d'entrée dans un espace latent en regroupant les morceaux de musique similaires afin de capturer la diversité et la richesse de la musique. Les transformateurs utilisent ensuite cet espace latent pour générer de la nouvelle musique en comprenant les modèles et en se concentrant sur les notes importantes d'une séquence.
Une fois qu'un modèle d'IA a été formé sur ces données, l'IA peut générer de la nouvelle musique en prédisant la note ou l'accord suivant sur la base de ce qu'elle a appris. Elle peut créer des compositions entières en enchaînant ces prédictions. La musique générée peut être affinée pour correspondre à des styles ou à des préférences spécifiques.
Nous commençons à voir de plus en plus de générateurs de musique utiliser cette technologie. En voici quelques exemples :
L'innovation en matière d'IA crée de nouvelles opportunités et de nouveaux défis pour les musiciens, les auditeurs et les producteurs, qui se retrouvent dans des situations qu'ils n'ont peut-être jamais connues auparavant. Il est intéressant de voir comment chaque groupe s'adapte à ces progrès, utilise de nouveaux outils et fait face aux questions d'originalité et d'éthique. Outre la création musicale, l'IA présente d'autres possibilités intéressantes pour l'industrie de la musique, comme l'amélioration des spectacles en direct, la découverte de musique et l'assistance aux processus de production. Examinons de plus près l'impact de l'IA sur les musiciens, les auditeurs et les producteurs de l'industrie musicale.
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L'IA modifie la façon dont les musiciens créent de la musique. Les outils intégrés à l'IA générative peuvent aider à générer de nouvelles mélodies, des progressions d'accords et des paroles, ce qui permet aux musiciens de surmonter plus facilement les blocages créatifs. L'IA a également été utilisée pour compléter des œuvres inachevées, comme la nouvelle chanson des Beatles"Now And Then", créée avec la voix de John Lennon à partir d'une ancienne démo. Toutefois, l'essor de la musique générée par l'IA qui imite le style d'artistes établis soulève des questions quant à l'originalité. Par exemple, des artistes comme Bad Bunny s'inquiètent de voir l'IA reproduire leur voix et leur style sans leur consentement.
Au-delà de la création musicale, l'IA et la vision par ordinateur peuvent aider les musiciens à améliorer leurs performances et leurs vidéos musicales. Un clip musical se compose de nombreux éléments différents, dont la danse. Les modèles d'estimation de la pose tels que Ultralytics YOLOv8 peuvent comprendre les poses humaines dans les images et les vidéos et jouer un rôle dans la création de séquences de danse chorégraphiées synchronisées avec la musique.
Le projet"Dance to Music" de NVIDIA est un autre bon exemple de la façon dont l'IA peut être utilisée pour la chorégraphie. Dans ce projet, l'IA et un processus en deux étapes ont été utilisés pour générer de nouveaux mouvements de danse diversifiés, cohérents avec le style et en phase avec le rythme. Tout d'abord, l'estimation de la pose et un détecteur cinématique de rythme ont été utilisés pour apprendre divers mouvements de danse sur le rythme à partir d'une vaste collection de vidéos de danse. Ensuite, un modèle d'IA génératif a été utilisé pour organiser ces mouvements de danse en une chorégraphie qui correspond au rythme et au style de la musique. Les mouvements de danse chorégraphiés par l'IA ajoutent un élément visuel intéressant aux vidéos musicales et aident les artistes à être plus créatifs.
Pour les auditeurs, l'IA peut améliorer la découverte et l'écoute de la musique. Des plateformes comme Spotify et Apple Music utilisent l'IA pour créer des listes de lecture personnalisées et recommander de nouvelles musiques en fonction des habitudes d'écoute des utilisateurs. Lorsque vous découvrez de nouveaux artistes et de nouveaux genres sur ces plateformes, c'est la magie de l'IA.
La réalité virtuelle (RV) alimentée par l'IA améliore également l'expérience des concerts en direct. Par exemple, Travis Scott utilise la RV pour créer des performances virtuelles qui touchent un public mondial. Toutefois, l'abondance de musique générée par l'IA sur des plateformes telles que TikTok peut rendre la découverte musicale difficile. Les nouveaux artistes pourraient avoir du mal à se démarquer.
Les producteurs bénéficient de l'IA de plusieurs façons. Les outils d'IA qui aident à la correction de la hauteur, au mixage et au mastering rationalisent le processus de production. Les instruments virtuels et les synthétiseurs alimentés par l'IA, comme Watson Beat d'IBM, peuvent créer de nouveaux sons et textures qui élargissent les possibilités créatives.
L'IA sur les plateformes de streaming n'est pas seulement un avantage pour les auditeurs ; elle aide également les producteurs en créant un public plus large. Toutefois, tout comme les musiciens, la capacité de l'IA à imiter le style d'artistes établis soulève des questions éthiques et juridiques concernant l'exploitation des voix et des styles uniques des artistes. Cela a donné lieu à des litiges juridiques, tels que des poursuites engagées par de grandes sociétés musicales comme Universal, Sony et Warner à l'encontre de startups d'IA comme Suno et Udio, qui auraient utilisé sans autorisation des œuvres protégées par le droit d'auteur pour entraîner leurs modèles.
Nous avons brièvement exploré certaines applications de l'IA dans la musique en comprenant son impact sur les différentes parties prenantes de l'industrie musicale. Voyons maintenant une application plus spécifique de l'IA dans la musique : Les outils de gestion musicale améliorés par l'IA, tels que MusicBrainz Picard. Ces outils sont extrêmement utiles pour organiser et gérer les bibliothèques musicales numériques.
Ils identifient et étiquettent automatiquement les fichiers musicaux avec des métadonnées précises, telles que les noms d'artistes, les titres d'albums et les numéros de pistes. MusicBrainz Picard facilite l'organisation des collections musicales. L'une des technologies clés intégrées à MusicBrainz Picard est celle des empreintes audio AcoustID. Ces empreintes identifient les fichiers musicaux sur la base de leur contenu audio réel, même si les fichiers sont dépourvus de métadonnées.
Pourquoi est-ce si important ? De grandes organisations telles que la BBC, Google, Amazon, Spotify et Pandora s'appuient sur les données de MusicBrainz pour améliorer leurs services liés à la musique. Les métadonnées créées par des outils tels que MusicBrainz Picard sont essentielles pour les développeurs qui créent des bases de données musicales, des applications de marquage ou d'autres logiciels liés à la musique. L'épine dorsale de l'IA, ce sont les données, et sans des outils comme Picard, il serait très difficile de disposer des données propres et précises nécessaires à l'analyse et au développement d'applications. Il est fascinant de constater que les outils améliorés par l'IA utilisent l'IA et contribuent à créer les données nécessaires aux applications de l'IA, formant ainsi un cycle bénéfique d'amélioration et d'innovation.
Nous avons évoqué les vagues que fait l'IA dans le domaine de la musique. Le paysage juridique entourant la musique générée par l'IA évolue également. Les réglementations actuelles, telles que celles du Bureau américain du droit d'auteur, stipulent que les œuvres entièrement générées par l'IA ne peuvent pas être protégées par le droit d'auteur, car elles n'ont pas d'auteur humain. Toutefois, si un être humain contribue de manière significative au processus de création, l'œuvre peut bénéficier d'une protection par le droit d'auteur. Alors que l'IA continue de s'intégrer dans l'industrie musicale, les discussions juridiques et éthiques en cours seront essentielles pour relever ces défis. À l'avenir, l'IA a un potentiel énorme dans la musique, combinant la technologie avec la créativité humaine pour élargir les possibilités de création et de production musicales.
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