L’utilisation de l’intelligence artificielle dans la musique devient de plus en plus sophistiquée

L’application de l’intelligence artificielle dans la musique a augmenté ces dernières années.  Comme l’explique Kumba Sennaar, les trois applications actuelles de l’IA dans l’industrie musicale se situent dans la composition musicale, le streaming musical et la monétisation musicale, où les plateformes d’IA aident les artistes à monétiser leur contenu musical en fonction des données d’activité des utilisateurs.

Tout a commencé il y a plus de 60 ans, en 1957, lorsque Learn Hiller et Leonard Issacson ont programmé Illiac I pour produire « Illiac Suite pour quatuor à cordes », la première œuvre entièrement écrite par l’intelligence artificielle. Puis, 60 ans plus tard, cela s’est transformé en albums complets comme l’album de Taryn Southern produit par Amper Music en 2017. Actuellement, Southern compte plus de 452 000 abonnés sur YouTube et « Lovesick », une chanson de l’album, a été écoutée et visionnée par plus de 45 000 personnes.

Mais depuis, l’application de l’IA dans ce domaine s’est à la fois sophisticationnée et diversifiée. Open AI a créé MuseNet, comme l’explique la société, « un réseau neuronal profond capable de générer des compositions musicales de 4 minutes avec 10 instruments différents et de combiner des styles allant du country à Mozart en passant par les Beatles. MuseNet n’a pas été explicitement programmé avec notre compréhension de la musique, mais a découvert des modèles d’harmonie, de rythme et de style en apprenant à prédire le prochain jeton dans des centaines de milliers de fichiers MIDI. MuseNet utilise la même technologie générale non supervisée que GPT-2, un grand modèle de transformateur entraîné pour prédire le prochain jeton dans une séquence, qu’il s’agisse d’audio ou de texte. »

D’un autre côté, comme le rapporte GeekWire, entre autres, le Dr Mick Grierson, informaticien et musicien de l’Université de Londres Goldsmiths, a récemment été commissionné par le constructeur automobile italien Fiat pour produire une liste des 50 chansons pop les plus emblématiques à l’aide d’algorithmes. Son logiciel d’analyse a été utilisé pour « déterminer ce qui rend ces chansons remarquables, y compris la clé, le nombre de battements par minute, la variété des accords, le contenu lyrique, la variété timbrale et la variance sonore. »

Selon ses résultats, la chanson qui avait la meilleure combinaison de ces paramètres était « Smells Like Teen Spirit » de Nirvana, devant « One » de U2 et « Imagine » de John Lennon. La chanson de Nirvana a ensuite été utilisée par FIAT pour promouvoir son nouveau modèle FIAT 500. Grierson a expliqué que les algorithmes ont montré que « les sons utilisés dans ces chansons et la façon dont ils sont combinés sont hautement uniques dans chaque cas. »

Une autre application a été préparée par la bibliothèque musicnn, qui, comme expliqué, utilise des réseaux de neurones convolutionnels profonds pour étiqueter automatiquement les chansons. Les modèles « qui sont inclus obtiennent les meilleurs scores dans les benchmarks d’évaluation publics. » La musique (comme le musicien) et ses meilleurs modèles ont été publiés sous forme de bibliothèque open-source. Le projet a été développé par le Groupe de technologie musicale de l’Universitat Pompeu Fabra, situé à Barcelone, en Espagne.

Dans son analyse de l’application, Jordi Pons a utilisé musicnn pour analyser et étiqueter une autre chanson emblématique, « Bohemian Rhapsody » de Queen. Il a remarqué que la voix de Freddie Mercury a été étiquetée comme une voix féminine, tandis que ses autres prédictions étaient assez précises. Le fait de rendre musicnn disponible en open-source permet de raffiner davantage le processus d’étiquetage.

Dans son rapport sur l’utilisation de l’IA dans le streaming musical, Digital Music News conclut que « l’introduction de l’intelligence artificielle et des technologies d’apprentissage automatique a grandement amélioré la façon dont nous écoutons de la musique. Grâce aux progrès rapides de l’IA et des technologies similaires, nous allons probablement voir de nombreuses améliorations futuristes dans les années à venir. »