12 luglio 2024
Unisciti a noi per un approfondimento sul ruolo dell'AI nella musica, dall'analisi dei dati audio alla generazione di nuova musica. Esplora il suo impatto e le sue applicazioni nell'industria musicale.
L'Intelligenza Artificiale (IA) riguarda la ricreazione dell'intelligenza umana nelle macchine. Una parte importante dell'essere umano è la nostra connessione con le arti, specialmente la musica. La musica influenza profondamente la nostra cultura e le nostre emozioni. Grazie ai progressi dell'IA, le macchine possono ora creare musica che suona come se fosse stata composta da umani. La musica AI apre nuove possibilità per collaborazioni innovative tra umani e IA e trasforma il modo in cui viviamo e interagiamo con la musica.
In questo articolo, esploreremo come l'IA viene utilizzata per creare musica. Discuteremo anche la connessione tra l'IA e gli strumenti di tagging musicale come MusicBrainz Picard e il loro impatto su artisti, produttori e l'industria dell'intrattenimento in generale.
L'IA è in grado di gestire vari tipi di dati, incluso il suono. I dati sonori, spesso chiamati dati audio, sono una combinazione di frequenze d'onda a diverse intensità nel tempo. Proprio come le immagini o i dati di serie temporali, i dati audio possono essere trasformati in un formato che i sistemi di IA possono elaborare e analizzare. Le onde sonore possono essere convertite in dati numerici che possono essere analizzati dai modelli di IA.
Un altro metodo interessante è l'utilizzo delle trasformate di Fourier, che convertono le onde sonore in uno spettrogramma. Uno spettrogramma è una rappresentazione visiva che mostra come le diverse frequenze del suono variano nel tempo. I modelli di IA possono applicare tecniche di riconoscimento delle immagini per analizzare e interpretare i dati audio trattando questo spettrogramma come un'immagine. L'IA può identificare modelli e caratteristiche all'interno del suono, proprio come farebbe con i dati visivi.
L'utilizzo dell'AI per analizzare, manipolare e generare dati audio crea una vasta gamma di applicazioni. Ecco alcuni esempi:
I generatori di canzoni basati sull'IA funzionano analizzando e imparando dalla musica esistente, in modo simile alla generazione di immagini. È importante capire la differenza tra l'uso dell'IA per comprendere la musica e l'uso dell'IA per generarla. Comprendere la musica implica l'analisi e l'identificazione di modelli, mentre generare musica implica la creazione di nuove composizioni basate su tali modelli appresi.
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Il processo di generazione di musica con l'IA inizia con la raccolta di un ampio dataset di musica che include vari generi e stili. Il dataset viene quindi suddiviso in componenti più piccoli come note, accordi e ritmi, che vengono convertiti in dati numerici che l'IA può elaborare.
Esistono diversi modelli di IA generativa che possono essere addestrati per generare musica. Ad esempio, modelli di IA come i Transformer e i Variational Autoencoder (VAE) possono collaborare per generare musica. I VAE possono comprimere i suoni in ingresso in uno spazio latente, raggruppando strettamente insieme brani musicali simili per catturare la diversità e la ricchezza della musica. I Transformer utilizzano quindi questo spazio latente per generare nuova musica, comprendendo i pattern e concentrandosi sulle note importanti in una sequenza.
Una volta che un modello di IA è stato addestrato su questi dati, l'IA può generare nuova musica prevedendo la nota o l'accordo successivo in base a ciò che ha appreso. Può creare intere composizioni concatenando queste previsioni. La musica generata può essere ottimizzata per adattarsi a stili o preferenze specifiche.
Stiamo iniziando a vedere più generatori di musica che utilizzano questa tecnologia. Ecco alcuni esempi:
L'innovazione dell'IA sta creando nuove opportunità e sfide per musicisti, ascoltatori e produttori, portando a situazioni che potrebbero non aver sperimentato prima. È interessante vedere come ogni gruppo si sta adattando a questi progressi, utilizzando nuovi strumenti e affrontando le preoccupazioni sull'originalità e l'etica. Oltre a generare musica, l'IA ha altre potenzialità entusiasmanti nell'industria musicale, come migliorare le esibizioni dal vivo, ottimizzare la scoperta di musica e assistere nei processi di produzione. Diamo uno sguardo più da vicino a come l'IA sta influenzando musicisti, ascoltatori e produttori nell'industria musicale.
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L'IA sta cambiando il modo in cui i musicisti creano musica. Gli strumenti integrati con l'IA generativa possono aiutare a generare nuove melodie, progressioni di accordi e testi, rendendo più facile per i musicisti superare i blocchi creativi. L'IA è stata utilizzata anche per completare opere incompiute, come la nuova canzone dei Beatles "Now And Then", creata con la voce di John Lennon da una vecchia demo. Tuttavia, l'aumento della musica generata dall'IA che imita lo stile di artisti affermati solleva preoccupazioni sull'originalità. Ad esempio, artisti come Bad Bunny sono preoccupati che l'IA replichi le loro voci e i loro stili senza consenso.
Oltre alla creazione di musica, l'IA e la computer vision possono aiutare i musicisti a realizzare performance e video musicali migliori. Un video musicale è composto da molti elementi diversi, e uno di questi è il ballo. I modelli di stima della posa come Ultralytics YOLOv8 possono comprendere le pose umane in immagini e video e svolgere un ruolo nella creazione di sequenze di danza coreografate sincronizzate con la musica.
Un altro buon esempio di come l'IA può essere utilizzata per la coreografia è il progetto "Dance to Music" di NVIDIA. In questo progetto, hanno utilizzato l'IA e un processo in due fasi per generare nuovi passi di danza che fossero diversi, coerenti con lo stile e in linea con il ritmo. In primo luogo, la stima della posa e un rilevatore cinematico del ritmo sono stati utilizzati per apprendere vari movimenti di danza a tempo da una vasta collezione di video di danza. Quindi, un modello di IA generativa è stato utilizzato per organizzare questi movimenti di danza in una coreografia che corrispondesse al ritmo e allo stile della musica. I passi di danza coreografati dall'IA aggiungono un elemento visivo interessante ai video musicali e aiutano gli artisti a essere più creativi.
Per gli ascoltatori, l'IA può migliorare l'esperienza di scoperta e ascolto della musica. Piattaforme come Spotify e Apple Music utilizzano l'IA per curare playlist personalizzate e consigliare nuova musica in base alle abitudini di ascolto degli utenti. Quando scopri nuovi artisti e generi su queste piattaforme, quella è la magia dell'IA.
Anche la realtà virtuale (VR) potenziata dall'IA sta migliorando l'esperienza dei concerti dal vivo. Ad esempio, Travis Scott utilizza la VR per creare performance virtuali che raggiungono un pubblico globale. Tuttavia, l'abbondanza di musica generata dall'IA su piattaforme come TikTok può rendere la scoperta di nuova musica un compito arduo. Potrebbe rendere difficile per i nuovi artisti distinguersi.
I produttori traggono vantaggio dall'IA in diversi modi. Gli strumenti di IA che assistono nella correzione dell'intonazione, nel mixing e nel mastering semplificano il processo di produzione. Gli strumenti e i sintetizzatori virtuali basati sull'IA, come Watson Beat di IBM, possono creare nuovi suoni e texture che ampliano le possibilità creative.
L'IA sulle piattaforme di streaming non è solo un vantaggio per gli ascoltatori; aiuta anche i produttori creando un pubblico più ampio. Tuttavia, proprio come i musicisti sono preoccupati, la capacità dell'IA di imitare lo stile di artisti affermati solleva questioni etiche e legali sullo sfruttamento delle voci e degli stili unici degli artisti. Ciò ha portato a controversie legali, come cause da parte delle principali compagnie musicali come Universal, Sony e Warner contro startup di IA come Suno e Udio per aver presumibilmente utilizzato opere protette da copyright per addestrare i loro modelli senza autorizzazione.
Abbiamo brevemente esplorato alcune applicazioni dell'IA nella musica comprendendo il suo impatto sui diversi stakeholder del settore musicale. Ora, cerchiamo di capire un'applicazione più specifica dell'IA nella musica: gli strumenti di gestione musicale potenziati dall'IA come MusicBrainz Picard. Questi strumenti sono incredibilmente utili per organizzare e gestire le librerie di musica digitale.
Identificano e taggano automaticamente i file musicali con metadati accurati, come nomi degli artisti, titoli degli album e numeri di traccia. MusicBrainz Picard semplifica la gestione e l'organizzazione delle raccolte musicali. Una delle tecnologie chiave integrate in MusicBrainz Picard è l'impronta audio AcoustID. Queste impronte identificano i file musicali in base al loro contenuto audio effettivo, anche se i file sono privi di metadati.
Perché è così importante? Grandi organizzazioni come BBC, Google, Amazon, Spotify e Pandora si affidano ai dati di MusicBrainz per migliorare i loro servizi relativi alla musica. I metadati creati da strumenti come MusicBrainz Picard sono fondamentali per gli sviluppatori che creano database musicali, applicazioni di tagging o altri software relativi alla musica. La spina dorsale dell'IA sono i dati e, senza strumenti come Picard, sarebbe molto difficile avere i dati puliti e accurati necessari per l'analisi e lo sviluppo di applicazioni. È affascinante che gli strumenti potenziati dall'IA utilizzino l'IA e contribuiscano a creare i dati necessari per le applicazioni di IA, formando un ciclo vantaggioso di miglioramento e innovazione.
Abbiamo discusso delle ondate che l'IA nella musica sta creando. Anche il panorama legale che circonda la musica generata dall'IA è in evoluzione. Le normative attuali, come quelle dell'U.S. Copyright Office, stabiliscono che le opere generate interamente dall'IA non possono essere protette da copyright in quanto prive di paternità umana. Tuttavia, se un essere umano contribuisce in modo significativo al processo creativo, l'opera può beneficiare della protezione del copyright. Mentre l'IA continua a integrarsi nell'industria musicale, le discussioni legali ed etiche in corso saranno vitali per affrontare queste sfide. Guardando al futuro, l'IA ha un enorme potenziale nella musica, combinando tecnologia e creatività umana per espandere le possibilità nella creazione e produzione musicale.
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