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 génération de nouvelle musique. 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 ressemble à celle composée par des humains. La musique IA ouvre de nouvelles possibilités de collaborations innovantes entre les humains et l'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 de marquage musical tels que MusicBrainz Picard, ainsi que leur impact sur les artistes, les producteurs et l'industrie du divertissement en général.
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 données de séries 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 transformées de Fourier, qui convertissent les ondes sonores en spectrogramme. Un spectrogramme est une représentation visuelle qui montre comment différentes fréquences sonores varient dans le 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, tout comme elle le ferait avec des données visuelles.
L'utilisation de l'IA pour analyser, manipuler et générer des données audio crée un éventail d'applications. Voici quelques exemples :
Les générateurs de chansons basés sur l'IA fonctionnent en analysant et en apprenant de la musique existante, de la même manière que la génération d'images. Il est important de comprendre la différence entre l'utilisation de l'IA pour comprendre la musique et son utilisation pour la générer. La compréhension de la musique implique l'analyse et l'identification de motifs, tandis que la génération de musique implique la création de nouvelles compositions basées sur ces motifs 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 qui comprend divers 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 générative différents qui peuvent être entraînés pour générer de la musique. Par exemple, les modèles d'IA tels que les Transformers et les Autoencodeurs Variationnels (VAE) peuvent travailler ensemble pour générer de la musique. Les VAE 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 la nouvelle musique 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 la nouvelle musique en prédisant la note ou l'accord suivant en fonction de ce qu'elle a appris. Elle peut créer des compositions entières en reliant ces prédictions. La musique générée peut être affinée pour correspondre à des styles ou des préférences spécifiques.
Nous commençons à voir davantage de générateurs de musique utilisant cette technologie. 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, ce qui entraîne des situations qu'ils n'ont peut-être jamais connues auparavant. Il est intéressant de voir comment chaque groupe s'adapte à ces avancées, en utilisant de nouveaux outils et en gérant les préoccupations concernant l'originalité et l'éthique. Outre la génération de musique, l'IA offre d'autres possibilités intéressantes dans l'industrie musicale, comme l'amélioration des performances en direct, l'amélioration de la découverte de musique et l'aide aux processus de production. Examinons de plus près l'incidence de l'IA sur les musiciens, les auditeurs et les producteurs de l'industrie musicale.
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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, 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 tirée d'une ancienne démo. Cependant, l'essor de la musique générée par l'IA qui imite le style d'artistes établis soulève des inquiétudes quant à l'originalité. Par exemple, des artistes comme Bad Bunny s'inquiètent de ce que l'IA reproduise leurs voix et leurs styles sans leur consentement.
Au-delà de la création musicale, l'IA et la vision par ordinateur peuvent aider les musiciens à réaliser de meilleures performances et des clips vidéo. Un clip vidéo est composé 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 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 qui correspondent au rythme. Tout d'abord, l'estimation de pose et un détecteur de rythme cinématique 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 correspondait 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.
Pour les auditeurs, l'IA peut améliorer la découverte de musique et l'expérience d'écoute. Les plateformes comme Spotify et Apple Music utilisent l'IA pour organiser 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 genres sur ces plateformes, c'est la magie de l'IA.
La réalité virtuelle (VR) basée sur l'IA améliore également les expériences de concerts en direct. Par exemple, Travis Scott utilise la VR pour créer des performances virtuelles qui touchent un public mondial. Cependant, l'abondance de musique générée par l'IA sur des plateformes comme TikTok peut rendre la découverte de musique accablante. Cela peut rendre difficile la distinction pour les nouveaux artistes.
Les producteurs bénéficient de l'IA de plusieurs manières. Les outils d'IA qui aident à la correction de la hauteur tonale, au mixage et au mastering rationalisent le processus de production. Les instruments virtuels et les synthétiseurs basés sur 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. Cependant, tout comme les musiciens sont concernés, la capacité de l'IA à imiter le style d'artistes établis soulève des questions éthiques et juridiques quant à l'exploitation des voix et des styles uniques des artistes. Cela a donné lieu à des litiges, tels que des poursuites de grandes sociétés de musique 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.
Nous avons brièvement exploré quelques 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 de la musique améliorés par l'IA comme MusicBrainz Picard. Ces outils sont incroyablement utiles pour organiser et gérer les bibliothèques de musique numérique.
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 piste. MusicBrainz Picard facilite l'organisation des collections musicales. L'une des principales technologies intégrées à MusicBrainz Picard est l'empreinte audio AcoustID. Ces empreintes identifient les fichiers musicaux en fonction de leur contenu audio réel, même si les fichiers sont dépourvus de métadonnées.
Pourquoi est-ce si important ? De grandes organisations 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 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 aident à créer les données nécessaires aux applications d’IA, formant ainsi un cycle bénéfique d’amélioration et d’innovation.
Nous avons discuté des vagues que l'IA dans la musique est en train de créer. Le paysage juridique entourant la musique générée par l'IA est également en pleine évolution. Les réglementations actuelles, telles que celles de l'U.S. Copyright Office, stipulent que les œuvres entièrement générées par l'IA ne peuvent pas être protégées par le droit d'auteur car elles manquent d'auteur humain. Toutefois, si un être humain contribue de manière significative au processus créatif, l'œuvre peut être admissible à la protection du 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. Pour l'avenir, l'IA a un potentiel énorme dans la musique, combinant la technologie et la créativité humaine pour élargir les possibilités dans la création et la production musicales.
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