AI trong âm nhạc: Các ứng dụng và công cụ như MusicBrainz Picard

Trí tuệ nhân tạo (AI) hướng đến việc tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc. Một khía cạnh quan trọng của con người là sự gắn kết với nghệ thuật, đặc biệt là âm nhạc. Âm nhạc có ảnh hưởng sâu sắc đến văn hóa và cảm xúc của chúng ta. Nhờ những tiến bộ của AI, máy móc giờ đây có thể tạo ra âm nhạc nghe như do con người sáng tác. Âm nhạc do AI tạo ra mở ra những khả năng mới cho sự hợp tác sáng tạo giữa con người và AI, đồng thời thay đổi cách chúng ta trải nghiệm và tương tác với âm nhạc.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách AI được sử dụng để tạo nhạc. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về mối liên hệ giữa AI và các công cụ gắn thẻ âm nhạc như MusicBrainz Picard, cũng như tác động của chúng đến nghệ sĩ, nhà sản xuất và toàn ngành giải trí.

AI âm thanh và tầm quan trọng#

AI có thể xử lý nhiều loại dữ liệu, bao gồm cả âm thanh. Dữ liệu âm thanh là sự kết hợp của các tần số sóng với cường độ khác nhau theo thời gian. Tương tự hình ảnh hoặc dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu âm thanh có thể được chuyển đổi thành định dạng mà các hệ thống AI có thể xử lý và phân tích. Sóng âm có thể được chuyển thành dữ liệu số để các model AI phân tích.

Một phương pháp thú vị khác là sử dụng phép biến đổi Fourier để chuyển sóng âm thành phổ đồ. Phổ đồ là dạng biểu diễn trực quan cho thấy các tần số âm thanh khác nhau thay đổi như thế nào theo thời gian. Các model AI có thể áp dụng kỹ thuật nhận dạng hình ảnh để phân tích và diễn giải dữ liệu âm thanh bằng cách xem phổ đồ như một hình ảnh. AI có thể nhận diện các mẫu và đặc trưng trong âm thanh, tương tự như khi xử lý dữ liệu hình ảnh.

Hình 1. Ví dụ về âm thanh được AI phân loại.

Việc sử dụng AI để phân tích, xử lý và tạo dữ liệu âm thanh mở ra nhiều ứng dụng. Dưới đây là một số ví dụ:

• Tạo và sáng tác nhạc: Tạo nhạc mới bằng cách học từ các tác phẩm hiện có và hỗ trợ nhạc sĩ xây dựng giai điệu, hòa âm và nhịp điệu.
• Cải thiện âm thanh và giảm nhiễu: Nâng cao chất lượng âm thanh bằng cách giảm tiếng ồn nền cho tổng đài, máy trợ thính và hoạt động chỉnh sửa âm thanh.
• Tóm tắt podcast: Tạo bản tóm tắt ngắn gọn cho các tập podcast để người nghe tiếp nhận nội dung dễ dàng hơn.
• Nhận diện cảm xúc qua giọng nói: Phát hiện cảm xúc trong lời nói để phục vụ dịch vụ khách hàng, theo dõi sức khỏe tâm thần và nghiên cứu trải nghiệm người dùng.

Tìm hiểu cách các công cụ tạo bài hát bằng AI hoạt động#

Các công cụ tạo bài hát bằng AI hoạt động bằng cách phân tích và học từ âm nhạc hiện có, tương tự như tạo ảnh. Cần phân biệt giữa việc dùng AI để hiểu âm nhạc và dùng AI để tạo nhạc. Hiểu âm nhạc bao gồm phân tích và nhận diện mẫu, còn tạo nhạc là sáng tác mới dựa trên những mẫu đã học.

Hình 2. So sánh việc dùng AI để hiểu âm nhạc với việc tạo nhạc bằng AI.

Quy trình tạo nhạc bằng AI bắt đầu bằng việc thu thập một tập dữ liệu âm nhạc lớn, bao gồm nhiều thể loại và phong cách. Sau đó, tập dữ liệu được chia thành các thành phần nhỏ hơn như nốt nhạc, hợp âm và nhịp điệu, rồi chuyển thành dữ liệu số để AI xử lý.

Có nhiều model AI tạo sinh khác nhau có thể được huấn luyện để tạo nhạc. Ví dụ, các model AI như Transformer và Bộ mã hóa tự động biến phân (VAE) có thể phối hợp để tạo nhạc. VAE có thể nén âm thanh đầu vào vào một không gian tiềm ẩn bằng cách nhóm các đoạn nhạc tương tự lại gần nhau, nhằm nắm bắt sự đa dạng và phong phú của âm nhạc. Sau đó, Transformer sử dụng không gian tiềm ẩn này để tạo nhạc mới bằng cách tìm hiểu các mẫu và tập trung vào những nốt quan trọng trong một chuỗi.

Sau khi model AI được huấn luyện trên dữ liệu này, AI có thể tạo nhạc mới bằng cách dự đoán nốt hoặc hợp âm tiếp theo dựa trên những gì đã học. AI có thể ghép các dự đoán này lại để tạo thành cả một tác phẩm. Có thể tinh chỉnh nhạc được tạo ra để phù hợp với phong cách hoặc sở thích cụ thể.

Chúng ta đang bắt đầu thấy ngày càng nhiều công cụ tạo nhạc sử dụng công nghệ này. Dưới đây là một số ví dụ:

• MusicLM của Google: Tạo nhạc dựa trên prompt văn bản, cho phép người dùng chỉ định thể loại, tâm trạng, nhạc cụ và sắc thái tổng thể.
• MusicGen của Meta: Tạo nhạc từ mô tả văn bản hoặc giai điệu có sẵn, sử dụng công cụ có tên EnCodec để xử lý dữ liệu âm thanh.
• Stable Audio 2.0 của Stability AI: Tạo các bản nhạc và hiệu ứng âm thanh chất lượng cao từ đầu vào văn bản và âm thanh, có khả năng tạo bản nhạc hoàn chỉnh và chuyển đổi mẫu âm thanh dựa trên prompt.

Tác động của AI đến ngành công nghiệp âm nhạc#

Đổi mới AI đang tạo ra những cơ hội và thách thức mới cho nhạc sĩ, người nghe và nhà sản xuất, dẫn đến những tình huống mà họ có thể chưa từng trải qua. Thật thú vị khi chứng kiến mỗi nhóm thích ứng với những tiến bộ này, sử dụng công cụ mới và giải quyết các mối lo ngại về tính nguyên bản và đạo đức như thế nào. Ngoài sáng tác nhạc, AI còn có tiềm năng thú vị khác trong ngành âm nhạc, chẳng hạn như nâng cao chất lượng biểu diễn trực tiếp, cải thiện khả năng khám phá âm nhạc và hỗ trợ quy trình sản xuất. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về tác động của AI đối với nhạc sĩ, người nghe và nhà sản xuất trong ngành âm nhạc.

Hình 3. Tác động của AI tạo sinh đến ngành công nghiệp âm nhạc.

Tác động đến nhạc sĩ#

AI đang thay đổi cách nhạc sĩ sáng tác nhạc. Các công cụ tích hợp AI tạo sinh có thể giúp tạo giai điệu, chuỗi hợp âm và lời bài hát mới, giúp nhạc sĩ dễ vượt qua tình trạng bí ý tưởng hơn. AI cũng đã được sử dụng để hoàn thiện các tác phẩm còn dang dở, chẳng hạn như bài hát mới "Now And Then" của The Beatles, được tạo bằng giọng hát của John Lennon từ một bản thu thử cũ. Tuy nhiên, sự gia tăng của nhạc do AI tạo ra bắt chước phong cách của các nghệ sĩ nổi tiếng làm dấy lên lo ngại về tính nguyên bản. Ví dụ, các nghệ sĩ như Bad Bunny lo ngại AI sao chép giọng hát và phong cách của họ mà không có sự đồng ý.

Ngoài việc sáng tác nhạc, AI và thị giác máy tính có thể giúp nhạc sĩ dàn dựng các buổi biểu diễn và video âm nhạc tốt hơn. Video âm nhạc gồm nhiều yếu tố khác nhau, trong đó có vũ đạo. Các model ước tính tư thế như Ultralytics YOLOv8 có thể nhận diện tư thế con người trong hình ảnh và video, đồng thời góp phần tạo ra các chuỗi vũ đạo đồng bộ với âm nhạc.

Một ví dụ điển hình khác về ứng dụng AI trong biên đạo là dự án "Dance to Music" của NVIDIA. Trong dự án này, nhóm đã sử dụng AI cùng quy trình hai bước để tạo ra các động tác nhảy mới đa dạng, nhất quán về phong cách và khớp với nhịp điệu. Trước tiên, ước tính tư thế và bộ phát hiện nhịp điệu theo chuyển động học được dùng để học nhiều động tác nhảy đúng nhịp từ một bộ sưu tập lớn video vũ đạo. Sau đó, một model AI tạo sinh được dùng để sắp xếp các động tác này thành bài biên đạo phù hợp với nhịp điệu và phong cách của nhạc. Các động tác nhảy được biên đạo bằng AI tạo thêm yếu tố hình ảnh thú vị cho video âm nhạc và giúp nghệ sĩ sáng tạo hơn.

Tác động đến người nghe#

Đối với người nghe, AI có thể cải thiện khả năng khám phá âm nhạc và trải nghiệm nghe nhạc. Các nền tảng như Spotify và Apple Music đang sử dụng AI để tuyển chọn playlist cá nhân hóa và đề xuất nhạc mới dựa trên thói quen nghe nhạc của người dùng. Khi bạn khám phá nghệ sĩ và thể loại mới trên những nền tảng này, thường là AI đang hoạt động.

Thực tế ảo (VR) ứng dụng AI cũng đang cải thiện trải nghiệm hòa nhạc trực tiếp. Ví dụ, Travis Scott sử dụng VR để tạo các buổi biểu diễn ảo tiếp cận khán giả toàn cầu. Tuy nhiên, lượng nhạc do AI tạo ra quá lớn trên các nền tảng như TikTok có thể khiến việc khám phá âm nhạc trở nên quá tải. Điều này có thể khiến các nghệ sĩ mới khó nổi bật.

Hình 4. AI giúp tạo nên trải nghiệm hòa nhạc thực tế ảo (VR).

Tác động đến nhà sản xuất#

AI mang lại nhiều lợi ích cho nhà sản xuất. Các công cụ AI hỗ trợ chỉnh cao độ, phối âm và hoàn thiện bản thu giúp tinh giản quy trình sản xuất. Nhạc cụ ảo và bộ tổng hợp âm thanh ứng dụng AI, chẳng hạn như Watson Beat của IBM, có thể tạo ra âm thanh và sắc thái mới, mở rộng khả năng sáng tạo.

AI trên các nền tảng streaming không chỉ mang lại lợi ích cho người nghe mà còn giúp nhà sản xuất tiếp cận lượng khán giả rộng hơn. Tuy nhiên, cũng như mối lo ngại của các nhạc sĩ, khả năng bắt chước phong cách của nghệ sĩ nổi tiếng của AI làm dấy lên các vấn đề đạo đức và pháp lý liên quan đến việc khai thác giọng hát và phong cách độc đáo của nghệ sĩ. Điều này đã dẫn đến các tranh chấp pháp lý, chẳng hạn như các vụ kiện do những công ty âm nhạc lớn như Universal, Sony và Warner khởi kiện các startup AI như Suno và Udio, cáo buộc các startup này sử dụng tác phẩm có bản quyền để huấn luyện model mà không được phép.

Quản lý thư viện nhạc bằng các công cụ tích hợp AI như MusicBrainz Picard#

Chúng ta vừa tìm hiểu sơ lược một số ứng dụng AI trong âm nhạc qua tác động của AI đối với các bên liên quan trong ngành. Giờ hãy xem xét một ứng dụng cụ thể hơn của AI trong âm nhạc: các công cụ quản lý âm nhạc được tăng cường bằng AI như MusicBrainz Picard. Những công cụ này hữu ích trong việc sắp xếp và quản lý thư viện nhạc số.

Hình 5. Có thể quản lý thư viện nhạc bằng AI.

Các công cụ này tự động nhận diện và gắn thẻ tệp nhạc bằng siêu dữ liệu chính xác như tên nghệ sĩ, tên album và số thứ tự bản nhạc. MusicBrainz Picard giúp việc sắp xếp bộ sưu tập nhạc trở nên dễ dàng hơn. Một trong những công nghệ chính được tích hợp vào MusicBrainz Picard là dấu vân tay âm thanh AcoustID. Các dấu vân tay này nhận diện tệp nhạc dựa trên nội dung âm thanh thực tế, ngay cả khi tệp không có siêu dữ liệu.

Tại sao điều này lại quan trọng đến vậy? Các tổ chức lớn như BBC, Google, Amazon, Spotify và Pandora dựa vào dữ liệu MusicBrainz để cải thiện dịch vụ liên quan đến âm nhạc. Metadata do các công cụ như MusicBrainz Picard tạo ra đóng vai trò thiết yếu đối với nhà phát triển xây dựng cơ sở dữ liệu âm nhạc, ứng dụng gắn thẻ hoặc phần mềm liên quan đến âm nhạc khác. Dữ liệu là nền tảng của AI, và nếu không có những công cụ như Picard, sẽ rất khó có được dữ liệu sạch, chính xác cần thiết cho hoạt động phân tích và phát triển ứng dụng. Các công cụ được tăng cường bằng AI như vậy cũng giúp tạo ra dữ liệu cần thiết cho ứng dụng AI, hình thành một vòng tuần hoàn có lợi thúc đẩy cải tiến và đổi mới.

Lời kết về AI trong âm nhạc#

AI đang định hình lại âm nhạc, và bối cảnh pháp lý xoay quanh âm nhạc do AI tạo ra cũng đang thay đổi theo. Các quy định hiện hành, chẳng hạn như quy định của Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ, nêu rõ tác phẩm hoàn toàn do AI tạo ra không thể được bảo hộ bản quyền vì không có tác giả là con người. Tuy nhiên, nếu con người đóng góp đáng kể vào quá trình sáng tạo, tác phẩm có thể đủ điều kiện được bảo hộ bản quyền. Khi AI tiếp tục được tích hợp vào ngành âm nhạc, các cuộc thảo luận liên tục về pháp lý và đạo đức sẽ đóng vai trò thiết yếu trong việc giải quyết những thách thức này. Nhìn về phía trước, AI có tiềm năng đáng kể trong âm nhạc, kết hợp công nghệ với sự sáng tạo của con người để mở rộng khả năng sáng tác và sản xuất âm nhạc.

Khám phá AI bằng cách truy cập repository GitHub và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Tìm hiểu về các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi.