ИИ, автоматизация и музыка
Что означает технология для нового поколения художников?
Все, что сказано ниже, является моим мнением и только моим мнением. Не согласны со мной или видите что-то, что я упомянул иначе? Оставьте отзыв, и давайте поговорим об этом!
Музыкальная индустрия — одна из областей, в которой еще предстоит увидеть полноценную реструктуризацию как прямую причину появления ИИ. Переход к потоковому вещанию вызвал значительную реструктуризацию, которая оказалась в пользу лейблов и потоковых сервисов, а не артистов, которые в первую очередь привлекают потребителей. AI и ML помогли потоковым сервисам с музыкальными рекомендациями и целевой рекламой, но эти технологии еще не изменили то, как мы слушаем/создаем музыку. Это изменится, и это будет скоро.
Искусственный интеллект против машинного обучения:
Я избавлю вас от диаграммы Венна.
Существует много различий между искусственным интеллектом и машинным обучением. Между ними также есть много общего, учитывая тот факт, что машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта. Мы возьмем и определим машинное обучение за чистую монету — способность машины учиться и получать представление об определенной теме. Что касается искусственного интеллекта, то мы определим его как способность машины действовать на основе заданных ей определенных правил и параметров. Обе технологии часто переплетаются в реальных сценариях использования, но в этой статье (и для моего собственного здравомыслия) мы будем рассматривать их как отдельные инструменты.
В случае машинного обучения:
Мы все знакомы с тем, как наши данные используются для персонализации почти всего, будь то реклама или взаимодействие с пользователем. Хотя мы можем не знать технических деталей того, как именно эти алгоритмы определяют, что нам «хорошо подходит», а что нет, мы знаем, что используемые метрики постоянно сравниваются с другими, чтобы увидеть, какие похожие шаблоны/ общие увлечения пользователей. Та же идея может быть реализована в артистах и их музыке.
При использовании машинного обучения в музыке мы можем воспроизвести то, как мы анализируем и изучаем музыку, будь то с лирической или звуковой точки зрения, в любом масштабе. Это означает, что идея «сходства» может выходить за рамки того, как мы считаем двух художников одного и того же жанра похожими. Меры сходства, скорее всего, будут выходить за рамки жанра и периода времени, поскольку все, что касается одного исполнителя, служит контекстом для другого — подобно тому, как мой контекст определяет не только рекламу, которую я вижу, но и ту, которую делаете вы.
Однако, если они попадут не в те руки, глубокое понимание того, что делает артиста тем, кто он есть, может быть использовано для искусственного завышения цифр до того, кто предложит самую высокую цену. Это, в свою очередь, становится новым рекламным рынком в музыке. Лейбл или юридическое лицо, заплатившее самую большую сумму, получает первое место, в то время как независимые исполнители могут остаться позади.
Мы можем глубже понять, что делает артиста таким, какой он есть в музыкальном плане, что делает его уникальным и многое другое. Однако при неправильном использовании эти идеи принесут пользу только тем, кто может себе это позволить.
В случае искусственного интеллекта:
Хотим ли мы, чтобы ИИ был инструментом, расширяющим возможности человечества, или мы хотим, чтобы ИИ автоматизировал задачи, которые мы считаем бесконечными и скучными? Есть много случаев, когда мы можем иметь и то, и другое — есть свой торт и есть его. Однако в музыке ответ не так прост, как хотелось бы.
Демикширование звука — это математическая попытка разделения различных компонентов песни, как если бы они были записаны отдельно. Spleeter от Deezer справляется с этой задачей лучше всех, что я когда-либо видел, и я даже в настоящее время создаю один для своего студенческого завершающего проекта. Подобный инструмент может кардинально изменить то, как продюсеры могут семплировать песни. Нравится, как барабаны звучат в той части песни, где есть несколько других инструментов, которые вам не нужны? Демикшируйте его и используйте для своей песни. Это может быть не идеально с его текущими возможностями, но это поможет вам начать работу. Использование ИИ в музыке не должно отличаться от того, как работают VST — плагин, облегчающий творческий процесс.
Важно отметить, что генерация музыки — это очень реальная вещь. Объедините это с вычислительными ресурсами 5 лучших компаний, и теперь мы переориентировали музыкальную индустрию на предоставление тысяч часов сгенерированной музыки практически бесплатно для вас. Теперь я знаю, что вы думаете: кто захочет слушать музыку, созданную на компьютере? Вы и я хотели бы, когда создание музыки смешивается с нашим профилем музыкальных вкусов, и музыка теперь постоянно создается и настраивается на то, что мы хотим. Это недалеко от области возможного и станет реальностью раньше, чем мы думаем. Решение этой проблемы простое: активно поддерживать людей-художников.
Мы можем создавать инструменты, которые помогут улучшить рабочий процесс артистов при создании и управлении невообразимыми песнями. Однако при неправильном использовании эти инструменты могут лишить художников средств к существованию.
Вывод:
Искусственный интеллект может помочь открыть новое поколение креативщиков или полностью заменить их. Все новые и появляющиеся технологии похожи по своей сути; их влияние на то, как мы работаем, является прямым продуктом того, как мы влияем на их деятельность.
