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

L'intelligence artificielle (IA) consiste à recréer l'intelligence humaine dans les machines. Une partie importante de notre humanité réside dans 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 semble avoir été composée par des humains. La musique assistée par IA ouvre de nouvelles possibilités pour des collaborations innovantes entre humains et IA, et transforme la façon dont nous vivons et interagissons avec la musique.

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'étiquetage musical comme MusicBrainz Picard, ainsi que leur impact sur les artistes, les producteurs et l'industrie du divertissement dans son ensemble.

Link to this sectionL'IA sonore et son importance#

L'IA peut traiter divers 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 séries temporelles, 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 analysables par des modèles d'IA.

Une autre méthode intéressante consiste à utiliser des transformées de Fourier, qui convertissent les ondes sonores en spectrogramme. Un spectrogramme est une représentation visuelle montrant comment différentes fréquences sonores varient au cours du 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 motifs et des caractéristiques dans le son, tout comme elle le ferait avec des données visuelles.

Fig 1. Un exemple de son classé par l'IA.

L'utilisation de l'IA pour analyser, manipuler et générer des données audio crée une gamme d'applications. En voici quelques exemples :

• Génération et composition musicale : Créer de la nouvelle musique en apprenant à partir de compositions existantes et en aidant les musiciens avec des mélodies, des harmonies et des rythmes.
• Amélioration audio et réduction du bruit : Améliorer la qualité audio en réduisant le bruit de fond pour les centres d'appels, les appareils auditifs et le montage audio.
• Synthèse de podcasts : Générer des résumés concis d'épisodes de podcast pour une consommation de contenu plus facile.
• Détection d'émotions dans la parole : Détecter les émotions dans la parole pour le service client, le suivi de la santé mentale et la recherche sur l'expérience utilisateur.

Link to this sectionComprendre comment fonctionnent les générateurs de chansons par IA#

Les générateurs de chansons par IA fonctionnent en analysant et en apprenant à partir de musique existante, 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 la générer. Comprendre la musique implique d'analyser et d'identifier des motifs, tandis que générer de la musique implique de créer de nouvelles compositions basées sur 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 ensemble de données musicales incluant divers genres et styles. L'ensemble 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.

Il existe de nombreux modèles d'IA générative différents qui peuvent être entraînés pour générer de la musique. Par exemple, des modèles d'IA comme les Transformers et les Variational Autoencoders (VAEs) peuvent travailler ensemble pour générer de la musique. Les VAE peuvent compresser les sons d'entrée dans un espace latent en regroupant étroitement des morceaux de musique similaires pour capturer la diversité et la richesse de la musique. Les Transformers utilisent ensuite cet espace latent pour générer une nouvelle musique en comprenant les modèles et en se concentrant sur les notes importantes dans une séquence.

Une fois qu'un modèle d'IA est entraîné sur ces données, l'IA peut générer une nouvelle musique en prédisant la note ou l'accord suivant basé sur 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.

Nous commençons à voir davantage de générateurs de musique utilisant cette technologie. En voici quelques exemples :

• MusicLM de Google : Génère de la musique basée sur des invites textuelles, permettant aux utilisateurs de spécifier le genre, l'ambiance, les instruments et le rendu global.
• 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 texte et audio, capable de créer des pistes complètes et de transformer des échantillons audio basés sur des invites.

Link to this sectionL'impact de l'IA sur l'industrie musicale#

L'innovation en IA crée de nouvelles opportunités et des défis pour les musiciens, les auditeurs et les producteurs, menant à des situations qu'ils n'ont peut-être jamais vécues auparavant. Il est intéressant de voir comment chaque groupe s'adapte à ces avancées, utilise de nouveaux outils et navigue à travers les préoccupations concernant l'originalité et l'éthique. En plus de générer de la musique, l'IA possède un autre potentiel passionnant dans l'industrie musicale, comme l'amélioration des concerts, l'optimisation de la découverte musicale et l'assistance aux processus de production. Examinons de plus près comment l'IA affecte les musiciens, les auditeurs et les producteurs dans l'industrie musicale.

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

Link to this sectionImpact sur les musiciens#

L'IA change 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, rendant plus facile pour les musiciens de surmonter 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 extraite d'une vieille démo. Cependant, la montée de la musique générée par IA qui imite le style d'artistes établis soulève des préoccupations concernant l'originalité. Par exemple, des artistes comme Bad Bunny s'inquiètent de l'IA reproduisant leurs voix et leurs styles sans consentement.

Au-delà de la création musicale, l'IA et la vision par ordinateur peuvent aider les musiciens à élaborer de meilleures performances et clips musicaux. Un clip vidéo se compose de nombreux éléments différents, et l'un d'eux est la danse. Les modèles d'estimation de pose comme 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.

Un autre bon exemple de la façon dont l'IA peut être utilisée pour la chorégraphie est le projet "Dance to Music" de NVIDIA. Dans ce projet, ils ont utilisé l'IA et un processus en deux étapes pour générer de nouveaux mouvements de danse qui sont diversifiés, cohérents en style et calés sur le rythme. D'abord, l'estimation de pose et un détecteur de rythme cinématique ont été utilisés pour apprendre divers mouvements de danse en rythme à partir d'une grande collection de vidéos de danse. Ensuite, un modèle d'IA générative a été utilisé pour organiser ces mouvements de danse dans une chorégraphie correspondant au rythme et au style de la musique. Les mouvements de danse chorégraphiés par IA ajoutent un élément visuel intéressant aux clips musicaux et aident les artistes à être plus créatifs.

Link to this sectionImpact sur les auditeurs#

Pour les auditeurs, l'IA peut améliorer l'expérience de découverte et d'écoute musicale. Des plateformes comme Spotify et Apple Music utilisent l'IA pour organiser des playlists personnalisées et recommander de la nouvelle musique basée sur les habitudes d'écoute des utilisateurs. Quand 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 les expériences de concert en direct. Par exemple, Travis Scott utilise la VR pour créer des performances virtuelles qui atteignent des audiences mondiales. Cependant, l'abondance de musique générée par IA sur des plateformes comme TikTok peut rendre la découverte musicale écrasante. Cela peut rendre difficile pour les nouveaux artistes de se démarquer.

Fig 4. L'IA rend les expériences de concert en réalité virtuelle (VR) possibles.

Link to this sectionImpact sur les producteurs#

Les producteurs bénéficient de l'IA de plusieurs manières. Les outils d'IA qui aident à la correction de hauteur, au mixage et au mastering rationalisent le processus de production. Les instruments virtuels et 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 aussi les producteurs en créant une audience plus large. Cependant, tout comme les musiciens sont préoccupés, la capacité de l'IA à imiter le style d'artistes établis soulève des problèmes éthiques et juridiques concernant l'exploitation des voix et styles uniques des artistes. Cela a entraîné des litiges juridiques, tels que des poursuites de la part de grandes maisons de disques comme Universal, Sony et Warner contre des startups d'IA comme Suno et Udio pour avoir prétendument utilisé des œuvres protégées par le droit d'auteur pour entraîner leurs modèles sans autorisation.

Link to this sectionGérer les bibliothèques musicales avec des outils intégrés à l'IA comme MusicBrainz Picard#

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. Maintenant, comprenons 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 incroyablement utiles pour organiser et gérer les bibliothèques musicales numériques.

Fig 5. Les bibliothèques musicales peuvent être gérées en utilisant l'IA.

Ils identifient et étiquettent automatiquement les fichiers musicaux avec des métadonnées précises, telles que les noms des artistes, les titres des albums et les numéros de piste. MusicBrainz Picard facilite le maintien des collections musicales bien organisées. L'une des technologies clés intégrées dans MusicBrainz Picard est les empreintes acoustiques AcoustID. Ces empreintes identifient les fichiers musicaux basés sur leur contenu audio réel, même si les fichiers manquent 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 cruciales pour les développeurs construisant des bases de données musicales, des applications d'étiquetage ou d'autres logiciels liés à la musique. L'épine dorsale de l'IA est la donnée, et sans des outils comme Picard, il serait très difficile d'avoir les données propres et précises nécessaires à l'analyse et au développement d'applications. Il est fascinant de voir que les outils améliorés par l'IA utilisent l'IA et aident à créer les données nécessaires aux applications d'IA, formant ainsi un cycle bénéfique d'amélioration et d'innovation.

Link to this sectionNotes finales sur l'IA dans la musique#

Nous avons discuté des vagues que l'IA provoque dans la musique. Le paysage juridique entourant la musique générée par IA évolue également. Les réglementations actuelles, comme celles du U.S. Copyright Office, stipulent que les œuvres générées entièrement par l'IA ne peuvent pas être protégées par le droit d'auteur car elles manquent d'auteur humain. Cependant, si un humain contribue de manière significative au processus créatif, l'œuvre peut être éligible à la 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 vitales pour naviguer dans ces défis. En regardant vers l'avenir, l'IA a un potentiel énorme dans la musique, combinant technologie et créativité humaine pour étendre les possibilités de création et de production musicale.

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