12 tháng 7, 2024
Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu sâu hơn về vai trò của AI trong âm nhạc, từ phân tích dữ liệu âm thanh đến tạo ra âm nhạc mới. Khám phá tác động và ứng dụng của nó trong ngành công nghiệp âm nhạc.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là tất cả về việc tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc. Một phần quan trọng của việc trở thành con người là mối liên hệ của chúng ta với nghệ thuật, đặc biệt là âm nhạc. Âm nhạc ảnh hưởng sâu sắc đến văn hóa và cảm xúc của chúng ta. Nhờ những tiến bộ trong AI, máy móc giờ đây có thể tạo ra âm nhạc nghe giống như được sáng tác bởi con người. AI âm nhạc mở ra những khả năng mới cho sự hợp tác sáng tạo giữa con người và AI và thay đổi cách chúng ta trải nghiệm và tương tác với âm nhạc.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI được sử dụng để tạo ra âm nhạc. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về mối liên hệ giữa AI và các công cụ gắn thẻ âm nhạc như MusicBrainz Picard và tác động của chúng đối với các nghệ sĩ, nhà sản xuất và ngành công nghiệp giải trí nói chung.
AI có thể xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm cả âm thanh. Dữ liệu âm thanh, thường được gọi là dữ liệu audio, là sự kết hợp của các tần số sóng ở các cường độ khác nhau theo thời gian. Giống như hình ảnh hoặc dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu audio 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 đổi thành dữ liệu số để các mô hình AI có thể phân tích.
Một phương pháp thú vị khác là sử dụng Biến đổi Fourier, chuyển đổi sóng âm thành spectrogram. Spectrogram là một biểu diễn trực quan cho thấy các tần số âm thanh khác nhau thay đổi theo thời gian như thế nào. Các mô hình AI có thể áp dụng các kỹ thuật nhận dạng hình ảnh để phân tích và giải thích dữ liệu audio bằng cách coi spectrogram này như một hình ảnh. AI có thể xác định các mẫu và đặc điểm trong âm thanh, giống như cách nó làm với dữ liệu hình ảnh.
Sử dụng AI để phân tích, thao tác và tạo dữ liệu audio tạo ra một loạt các ứng dụng. Dưới đây là một vài ví dụ:
Trình tạo nhạc AI hoạt động bằng cách phân tích và học hỏi từ âm nhạc hiện có, tương tự như tạo ảnh. Điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa việc sử dụng AI để hiểu âm nhạc và sử dụng AI để tạo ra nó. Hiểu âm nhạc bao gồm phân tích và xác định các mẫu, trong khi tạo ra âm nhạc bao gồm tạo ra các tác phẩm mới dựa trên các mẫu đã học được.
.png)
Quá trình tạo nhạc AI bắt đầu bằng việc thu thập một tập dữ liệu lớn về âm nhạc bao gồm nhiều thể loại và phong cách khác nhau. Tập dữ liệu sau đó được chia thành các thành phần nhỏ hơn như nốt nhạc, hợp âm và nhịp điệu, được chuyển đổi thành dữ liệu số mà AI có thể xử lý.
Có rất nhiều mô hình AI tạo sinh khác nhau có thể được đào tạo để tạo nhạc. Ví dụ: các mô hình AI như Transformers và Variational Autoencoders (VAE) có thể kết hợp với nhau 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 để nắm bắt sự đa dạng và phong phú của âm nhạc. Sau đó, Transformers sử dụng không gian tiềm ẩn này để tạo nhạc mới bằng cách hiểu các mẫu và tập trung vào các nốt quan trọng trong một chuỗi.
Sau khi mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu này, AI có thể tạo nhạc mới bằng cách dự đoán nốt nhạc hoặc hợp âm tiếp theo dựa trên những gì nó đã học được. Nó có thể tạo ra toàn bộ các tác phẩm bằng cách xâu chuỗi các dự đoán này lại với nhau. Âm nhạc được tạo ra có thể được tinh chỉnh để phù hợp với các phong cách hoặc sở thích cụ thể.
Chúng ta đang bắt đầu thấy nhiều trình tạo nhạc hơn sử dụng công nghệ này. Dưới đây là một vài ví dụ:
Đổi mới AI đang tạo ra các cơ hội mới và thách thức cho nhạc sĩ, người nghe và nhà sản xuất, dẫn đến những tình huống mà họ có thể chưa từng trải qua trước đây. Thật thú vị khi thấy mỗi nhóm thích ứng với những tiến bộ này như thế nào, sử dụng các công cụ mới và giải quyết các lo ngại về tính nguyên bản và đạo đức. Bên cạnh việc tạo ra âm nhạc, AI còn có những tiềm năng thú vị khác trong ngành công nghiệp âm nhạc, như nâng cao các buổi biểu diễn trực tiếp, cải thiện việc khám phá âm nhạc và hỗ trợ trong các quy trình sản xuất. Hãy xem xét kỹ hơn cách AI đang ảnh hưởng đến nhạc sĩ, người nghe và nhà sản xuất trong ngành công nghiệp âm nhạc.
.png)
AI đang thay đổi cách các nhạc sĩ sáng tạo âm nhạc. Các công cụ tích hợp với AI tạo sinh có thể giúp tạo ra các giai điệu, tiến trình hợp âm và lời bài hát mới, giúp các nhạc sĩ dễ dàng vượt qua các bế tắc sáng tạo. AI cũng đã được sử dụng để hoàn thành các tác phẩm còn dang dở, chẳng hạn như bài hát mới "Now And Then" của The Beatles, được tạo ra với giọng hát của John Lennon từ một bản demo cũ. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của âm nhạc do AI tạo ra, bắt chước phong cách của các nghệ sĩ đã thành danh, làm dấy lên lo ngại về tính nguyên bản. Ví dụ, các nghệ sĩ như Bad Bunny lo lắng về việc AI sao chép giọng nói và phong cách của họ mà không có sự đồng ý.
Ngoài việc sáng tạo âm nhạc, AI và thị giác máy tính có thể giúp các nhạc sĩ dàn dựng các buổi biểu diễn và video âm nhạc hay hơn. Một video âm nhạc bao gồm nhiều yếu tố khác nhau và một trong số đó là khiêu vũ. Các mô hình ước tính tư thế như Ultralytics YOLOv8 có thể hiểu tư thế người trong hình ảnh và video và đóng vai trò trong việc tạo ra các chuỗi vũ đạo được đồng bộ hóa với âm nhạc.
Một ví dụ điển hình khác về cách AI có thể được sử dụng để biên đạo múa là dự án "Dance to Music" của NVIDIA. Trong dự án này, họ đã sử dụng AI và quy trình hai bước để tạo ra các động tác nhảy mới đa dạng, nhất quán về phong cách và phù hợp với nhịp điệu. Đầu tiên, ước tính tư thế và một bộ phát hiện nhịp điệu động học đã được sử dụng để tìm hiểu các động tác nhảy theo nhịp khác nhau từ một bộ sưu tập lớn các video khiêu vũ. Sau đó, một mô hình AI tạo sinh đã được sử dụng để sắp xếp các động tác nhảy này thành vũ đạo phù hợp với nhịp điệu và phong cách của âm nhạc. Các động tác nhảy do AI biên đạo thêm một yếu tố hình ảnh thú vị vào video âm nhạc và giúp các nghệ sĩ sáng tạo hơn.
Đối với người nghe, AI có thể cải thiện trải nghiệm khám phá và nghe nhạc. Các nền tảng như Spotify và Apple Music đang sử dụng AI để tuyển chọn danh sách phát được cá nhân hóa và đề xuất âm nhạc mới dựa trên thói quen nghe của người dùng. Khi bạn khám phá các nghệ sĩ và thể loại mới trên các nền tảng này, đó là phép màu của AI.
Thực tế ảo (VR) do AI cung cấp cũng đang cải thiện trải nghiệm hòa nhạc trực tiếp. Ví dụ: Travis Scott sử dụng VR để tạo ra các buổi biểu diễn ảo tiếp cận khán giả toàn cầu. Tuy nhiên, sự phong phú của âm nhạc do AI tạo ra trên các nền tảng như TikTok có thể khiến việc khám phá âm nhạc trở nên quá tải. Nó có thể gây khó khăn cho các nghệ sĩ mới nổi bật.
Các nhà sản xuất hưởng lợi từ AI theo nhiều cách. Các công cụ AI hỗ trợ chỉnh sửa cao độ, trộn và làm chủ giúp hợp lý hóa quy trình sản xuất. Các nhạc cụ và bộ tổng hợp ảo do AI cung cấp, như Watson Beat của IBM, có thể tạo ra những âm thanh và kết cấu mới, mở rộng khả năng sáng tạo.
AI trên các nền tảng phát trực tuyến không chỉ mang lại lợi ích cho người nghe; nó còn giúp các nhà sản xuất bằng cách tạo ra một lượng khán giả lớn hơn. Tuy nhiên, giống như các nhạc sĩ lo ngại, khả năng bắt chước phong cách của các nghệ sĩ nổi tiếng của AI làm dấy lên các vấn đề đạo đức và pháp lý về 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 từ các công ty âm nhạc lớn như Universal, Sony và Warner chống lại các công ty khởi nghiệp AI như Suno và Udio vì cáo buộc sử dụng các tác phẩm có bản quyền để huấn luyện mô hình của họ mà không được phép.
Chúng ta đã khám phá sơ lược một số ứng dụng của AI trong âm nhạc bằng cách hiểu tác động của nó đối với các bên liên quan khác nhau trong ngành công nghiệp âm nhạc. Bây giờ, hãy tìm hiểu một ứng dụng cụ thể hơn của AI trong âm nhạc: các công cụ quản lý âm nhạc nâng cao bằng AI như MusicBrainz Picard. Các công cụ này cực kỳ hữu ích để sắp xếp và quản lý thư viện nhạc kỹ thuật số.
Chúng tự động xác định và gắn thẻ các tệp nhạc bằng siêu dữ liệu chính xác, chẳng hạn như tên nghệ sĩ, tiêu đề album và số bản nhạc. MusicBrainz Picard giúp bạn dễ dàng giữ cho bộ sưu tập nhạc được sắp xếp hợp lý. Một trong những công nghệ quan trọng được tích hợp vào MusicBrainz Picard là dấu vân tay âm thanh AcoustID. Các dấu vân tay này xác định các tệp nhạc dựa trên nội dung âm thanh thực tế của chúng, ngay cả khi các tệp thiếu 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 nâng cao các dịch vụ liên quan đến âm nhạc của họ. Siêu dữ liệu được tạo bởi các công cụ như MusicBrainz Picard rất quan trọng đối với các nhà phát triển xây dựng cơ sở dữ liệu âm nhạc, ứng dụng gắn thẻ hoặc phần mềm liên quan đến âm nhạc khác. Nền tảng của AI là dữ liệu và nếu không có các công cụ như Picard, sẽ rất khó để có được dữ liệu sạch, chính xác cần thiết cho phân tích và phát triển ứng dụng. Thật thú vị khi các công cụ nâng cao bằng AI sử dụng AI và giúp tạo ra dữ liệu cần thiết cho các ứng dụng AI, tạo thành một chu kỳ cải tiến và đổi mới có lợi.
Chúng ta đã thảo luận về những làn sóng mà AI đang tạo ra trong âm nhạc. Bối cảnh pháp lý xung quanh âm nhạc do AI tạo ra cũng đang phát triển. Các quy định hiện hành, chẳng hạn như quy định của Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ, quy định rằng các tác phẩm do AI tạo ra hoàn toàn không thể được bảo vệ bản quyền vì chúng thiếu tính sáng tạo của con người. Tuy nhiên, nếu một người đóng góp đáng kể vào quá trình sáng tạo, tác phẩm đó có thể đủ điều kiện để được bảo vệ bản quyền. Khi AI tiếp tục tích hợp vào ngành công nghiệp âm nhạc, các cuộc thảo luận pháp lý và đạo đức đang diễn ra sẽ rất quan trọng để giải quyết những thách thức này. Trong tương lai, AI có tiềm năng to lớn trong âm nhạc, kết hợp công nghệ với sự sáng tạo của con người để mở rộng các khả năng trong sáng tác và sản xuất âm nhạc.
Khám phá AI bằng cách truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng sôi động của chúng tôi. Tìm hiểu về các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi.
