L’IA dans la musique : applications et outils comme MusicBrainz Picard

L’intelligence artificielle (AI) vise à recréer l’intelligence humaine dans les machines. Une part importante de l’humanité réside dans notre relation 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 semble avoir été composée par des humains. La musique générée par l’IA ouvre de nouvelles possibilités de collaborations innovantes entre les humains et l’IA et transforme notre façon d’écouter la musique et d’interagir avec elle.

Dans cet article, nous allons explorer comment l’IA est utilisée pour créer de la musique. Nous aborderons également le lien entre l’IA et les outils d’identification musicale comme MusicBrainz Picard, ainsi que leur impact sur les artistes, les producteurs et l’industrie du divertissement dans son ensemble.

L’IA audio et son importance#

L’IA peut traiter différents types de données, notamment les sons. Les données sonores, souvent appelées données audio, sont un mélange de fréquences d’onde à différentes intensités au fil du temps. Tout comme les images ou les données de séries temporelles, les données audio peuvent être transformées dans un format que les systèmes d’IA peuvent traiter et analyser. Les ondes sonores peuvent être converties en données numériques analysables par des modèles d’IA.

Une autre méthode intéressante consiste à utiliser les transformées de Fourier, qui convertissent les ondes sonores en spectrogramme. Un spectrogramme est une représentation visuelle qui montre comment différentes fréquences sonores varient au fil du temps. Les modèles d’IA peuvent appliquer des techniques de reconnaissance d’image pour analyser et interpréter les données audio en traitant ce spectrogramme comme une image. L’IA peut identifier des motifs et des caractéristiques dans le son, comme elle le ferait avec des données visuelles.

Fig. 1 Exemple de classification d’un son par l’IA.

L’utilisation de l’IA pour analyser, manipuler et générer des données audio permet de nombreuses applications. En voici quelques exemples :

• Génération et composition musicales : création de nouvelles musiques en apprenant à partir de compositions existantes et en aidant les musiciens avec les mélodies, les harmonies et les rythmes.
• Amélioration audio et réduction du bruit : amélioration de la qualité audio grâce à la réduction du bruit de fond pour les centres d’appels, les appareils auditifs et le montage audio.
• Résumé de podcasts : génération de résumés concis d’épisodes de podcast pour faciliter la consommation de contenu.
• Détection des émotions dans la parole : détection des émotions dans la parole pour le service client, la surveillance de la santé mentale et la recherche sur l’expérience utilisateur.

Comprendre le fonctionnement des générateurs de chansons par IA#

Les générateurs de chansons par IA fonctionnent en analysant et en apprenant à partir de musiques existantes, de manière similaire à la génération d’images. Il est important de comprendre la différence entre utiliser l’IA pour comprendre la musique et l’utiliser pour en générer. Comprendre la musique consiste à analyser et à identifier des motifs, tandis que générer de la musique consiste à créer de nouvelles compositions à partir de ces motifs appris.

Fig. 2 Comparaison entre la compréhension de la musique par l’IA et la génération musicale par l’IA.

Le processus de génération musicale par IA commence par la collecte d’un vaste jeu de données musicales comprenant différents genres et styles. Le jeu de données est ensuite décomposé en composants plus petits, comme les notes, les accords et les rythmes, qui sont convertis en données numériques que l’IA peut traiter.

De nombreux modèles d’IA générative différents peuvent être entraînés pour générer de la musique. Par exemple, des modèles d’IA comme les Transformers et les autoencodeurs variationnels (VAEs) peuvent fonctionner ensemble pour générer de la musique. Les VAEs peuvent compresser les sons d’entrée dans un espace latent en regroupant étroitement les morceaux de musique similaires afin de capturer la diversité et la richesse de la musique. Les Transformers utilisent ensuite cet espace latent pour générer de nouvelles musiques en comprenant les motifs et en se concentrant sur les notes importantes d’une séquence.

Une fois qu’un modèle d’IA est entraîné sur ces données, l’IA peut générer de nouvelles musiques en prédisant la note ou l’accord suivant à partir de ce qu’elle a appris. Elle peut créer des compositions entières en enchaînant ces prédictions. La musique générée peut être ajustée pour correspondre à des styles ou des préférences spécifiques.

On voit apparaître de plus en plus de générateurs de musique utilisant cette technologie. En voici quelques exemples :

• MusicLM de Google : génère de la musique à partir d’invites textuelles, ce qui permet aux utilisateurs de préciser le genre, l’ambiance, les instruments et l’atmosphère générale.
• MusicGen de Meta : crée de la musique à partir de descriptions textuelles ou de mélodies existantes, en utilisant un outil appelé EnCodec pour traiter les données audio.
• Stable Audio 2.0 de Stability AI : produit des pistes audio et des effets sonores de haute qualité à partir d’entrées textuelles et audio, et peut créer des pistes complètes et transformer des échantillons audio en fonction d’invites.

L’impact de l’IA sur l’industrie musicale#

L’innovation en matière d’IA crée de nouvelles opportunités et de nouveaux défis pour les musiciens, les auditeurs et les producteurs, entraînant des situations inédites pour eux. Il est intéressant d’observer comment chaque groupe s’adapte à ces avancées, utilise de nouveaux outils et répond aux préoccupations liées à l’originalité et à l’éthique. En plus de générer de la musique, l’IA offre d’autres perspectives prometteuses dans l’industrie musicale, notamment l’amélioration des performances en direct, la découverte musicale et l’aide aux processus de production. Examinons de plus près les effets de l’IA sur les musiciens, les auditeurs et les producteurs de l’industrie musicale.

Fig. 3 L’impact de l’IA générative sur l’industrie musicale.

Impact sur les musiciens#

L’IA change la manière dont les musiciens créent de la musique. Les outils intégrant 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 achever des œuvres inachevées, comme la nouvelle chanson des Beatles, « Now And Then », créée à partir de la voix de John Lennon enregistrée sur une ancienne démo. Cependant, l’essor de la musique générée par IA qui imite le style d’artistes établis soulève des inquiétudes concernant l’originalité. Par exemple, des artistes comme Bad Bunny craignent que l’IA reproduise 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 concevoir de meilleures performances et de meilleurs clips musicaux. Un clip musical se compose de nombreux éléments différents, dont la danse. Les modèles d’estimation de pose comme Ultralytics YOLOv8 peuvent comprendre les poses humaines dans les images et les vidéos et contribuer à créer des séquences de danse chorégraphiées et synchronisées avec la musique.

Le projet « Dance to Music » de NVIDIA est un autre bon exemple d’utilisation de l’IA pour la chorégraphie. Dans ce projet, l’IA et un processus en deux étapes ont été utilisés pour générer de nouveaux mouvements de danse variés, cohérents avec le style et synchronisés avec le rythme. Dans un premier temps, l’estimation de pose et un détecteur cinématique du rythme ont servi à apprendre différents mouvements de danse sur le temps à partir d’une vaste collection de vidéos de danse. Ensuite, un modèle d’IA générative a organisé ces mouvements en une chorégraphie correspondant au rythme et au style de la musique. Les mouvements de danse chorégraphiés par l’IA ajoutent un élément visuel intéressant aux clips musicaux et aident les artistes à être plus créatifs.

Impact sur les auditeurs#

Pour les auditeurs, l’IA peut améliorer la découverte musicale et l’expérience d’écoute. Des plateformes comme Spotify et Apple Music utilisent l’IA pour créer des playlists personnalisées et recommander de nouvelles musiques en fonction des habitudes d’écoute des utilisateurs. Lorsque tu découvres de nouveaux artistes et genres sur ces plateformes, c’est la magie de l’IA.

La réalité virtuelle (VR) alimentée par l’IA améliore également l’expérience des concerts en direct. Par exemple, Travis Scott utilise la VR pour créer des performances virtuelles accessibles à un public mondial. Cependant, l’abondance de musique générée par IA sur des plateformes comme TikTok peut rendre la découverte musicale accablante. Il peut alors être difficile pour les nouveaux artistes de se démarquer.

Fig. 4 L’IA rend possibles les concerts en réalité virtuelle (VR).

Impact sur les producteurs#

Les producteurs bénéficient de l’IA de plusieurs façons. Les outils d’IA qui facilitent la correction de hauteur, le mixage et le mastering simplifient 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 de nouvelles textures qui élargissent les possibilités créatives.

L’IA présente sur les plateformes de streaming n’est pas seulement avantageuse pour les auditeurs ; elle aide également les producteurs en élargissant leur audience. Toutefois, comme les musiciens, ils s’inquiètent du fait que la capacité de l’IA à imiter le style d’artistes établis soulève des questions éthiques et juridiques concernant l’exploitation de leurs voix et styles uniques. Cela a donné lieu à des litiges juridiques, notamment aux [poursuites](https://ultralytics-translation-1.invalid engagées par de grandes entreprises musicales comme Universal, Sony et Warner contre des start-up d’IA comme Suno et Udio, qui les accusent d’avoir utilisé des œuvres protégées par le droit d’auteur pour entraîner leurs modèles sans autorisation.

Gérer les bibliothèques musicales avec des outils intégrant l’IA comme MusicBrainz Picard#

Nous avons brièvement exploré certaines applications de l’IA dans la musique en examinant son impact sur les différents acteurs de l’industrie musicale. Intéressons-nous maintenant à une application plus spécifique de l’IA dans la musique : les outils de gestion musicale améliorés par l’IA comme MusicBrainz Picard. Ces outils sont extrêmement utiles pour organiser et gérer les bibliothèques musicales numériques.

Fig. 5 Les bibliothèques musicales peuvent être gérées à l’aide de l’IA.

Ils identifient et étiquettent automatiquement les fichiers musicaux avec des métadonnées précises, comme les noms des artistes, les titres des albums et les numéros des pistes. MusicBrainz Picard facilite l’organisation des collections musicales. Les empreintes audio AcoustID constituent l’une des principales technologies intégrées à MusicBrainz Picard. Ces empreintes identifient les fichiers musicaux à partir de leur contenu audio réel, même lorsque les fichiers ne possèdent pas de métadonnées.

Pourquoi est-ce si important ? Des organisations majeures comme 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 comme MusicBrainz Picard sont essentielles aux développeurs qui créent des bases de données musicales, des applications d’étiquetage ou d’autres logiciels liés à la musique. Les données sont au cœur de l’IA 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 tout en contribuant à créer les données nécessaires aux applications d’IA, formant ainsi un cycle bénéfique d’amélioration et d’innovation.

Remarques finales sur l’IA dans la musique#

Nous avons abordé les bouleversements provoqués par l’IA dans la musique. Le cadre juridique entourant la musique générée par IA évolue également. Les réglementations actuelles, telles que celles du Bureau du droit d’auteur des États-Unis, stipulent que les œuvres générées entièrement par l’IA ne peuvent pas être protégées par le droit d’auteur, car elles ne possèdent pas d’auteur humain. Toutefois, si un humain contribue de manière significative au processus créatif, l’œuvre peut bénéficier de la protection du droit d’auteur. À mesure que l’IA s’intègre à l’industrie musicale, les discussions juridiques et éthiques en cours seront essentielles pour relever ces défis. À l’avenir, l’IA offre un potentiel considérable dans la musique, en associant la technologie à la créativité humaine pour élargir les possibilités de création et de production musicales.

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