Përdorimi i inteligjencës artificiale në muzikë po bëhet gjithnjë e më i sofistikuar

Aplikimi i inteligjencës artificiale në muzikë është rritur prej disa vitesh.  As Kumba Sennaar shpjegon, tre aplikacionet aktuale të AI në industrinë muzikore qëndrojnë në kompozimin muzikor, transmetimin e muzikës dhe fitimin e parave të muzikës, ku platformat e AI po ndihmojnë artistët të fitojnë para nga përmbajtja e tyre muzikore bazuar në të dhënat nga aktiviteti i përdoruesit.

Gjithçka filloi në vitin 1957 kur Learn Hiller dhe Leonard Issacson programuan Illiac I për të prodhuar "Illiac Suite for String Quartet, vepra e parë e shkruar plotësisht nga inteligjenca artificiale, më pas, 60 vjet më vonë, ajo u shndërrua në albume të plota si Taryn Jugore albumi i prodhuar nga Muzikë Amper në vitin 2017. Aktualisht Southern ka mbi 452 mijë abonentë në YouTube dhe “Lovesick” një këngë nga albumi është dëgjuar dhe parë nga më shumë se 45,000 shikues.

Por që atëherë, aplikimi i AI në këtë fushë është bërë më i sofistikuar dhe degëzuar më tej. UA e hapur ka krijuar MuseNet, siç shpjegon kompania, “Një rrjet i thellë nervor që mund të gjenerojë kompozime muzikore 4-minutëshe me 10 instrumente të ndryshme dhe mund të kombinojë stile nga vendi në Mozart te Beatles. MuseNet nuk ishte programuar në mënyrë eksplicite me kuptimin tonë të muzikës, por në vend të kësaj zbuloi modele harmonie, ritmi dhe stili duke mësuar të parashikonte shenjën tjetër në qindra mijëra skedarë MIDI. MuseNet përdor të njëjtën teknologji të pambikëqyrur për qëllime të përgjithshme si GPT-2, në shkallë të gjerë transformator model i trajnuar për të parashikuar shenjën tjetër në një sekuencë, qoftë audio apo tekst."

Nga ana tjetër, si GeekWire, ndër të tjera, raporton, Dr. Mick Grierson, shkencëtar kompjuteri dhe muzikant nga Goldsmiths, Universiteti i Londrës u ngarkua së fundmi nga prodhuesi italian i makinave Fiat për të prodhuar një listë me 50 këngët më ikonike pop duke përdorur algoritme. Softueri i tij analitik u përdor për të “përcaktuar ajo që i bën këngët të rëndësishme, duke përfshirë kyçin, numrin e rrahjeve në minutë, shumëllojshmërinë e akordit, përmbajtjen lirike, varietetin timbral dhe variancën zanore.

Sipas rezultateve të tij, kënga që kishte koktejin më të mirë të parametrave të vendosur ishte "Smells Like Teen Spirit" nga Nirvana, përpara "One" të U2 dhe "Imagine" të John Lennon. Kënga e Nirvana-s u përdor më pas nga FIAT për të promovuar modelin e saj të ri FIAT 500. Grierson shpjegoi se algoritmet treguan se, 'tingujt që përdorin këto këngë dhe mënyra se si ato kombinohen është shumë unike në secilin rast.'

Një aplikim tjetër është përgatitur nga musicnn biblioteka, e cila siç shpjegohet, përdor rrjete të thella nervore konvolucionale për të etiketuar automatikisht këngët. Modelet “që përfshihen arrijnë të rezultatet më të mira në standardet e vlerësimit publik.” muzika (si tek muzikanti) dhe modelet më të mira të saj janë lëshuar si një bibliotekë me burim të hapur. Projekti është zhvilluar nga Grupi i Teknologjisë së Muzikës i Universitat Pompeu Fabra, i vendosur në Barcelonë, Spanjë.

Në analizën e tij të aplikacionit, Jordi Pons përdori muzikën për të analizuar dhe etiketuar një këngë tjetër ikonike, "Bohemian Rhapsody" të Queen. Ai vuri re se zëri i këngës së Freddie Mercury ishte etiketuar si zë femëror, ndërsa parashikimet e tjera të tij ishin mjaft të sakta. Marrja e muzikës në dispozicion si burim i hapur bën të mundur përsosjen e mëtejshme të procesit të etiketimit.

Raportimi mbi përdorimin e AI në transmetimin e muzikës, Digital Music News arrin në përfundimin se “the Futja e teknologjive të inteligjencës artificiale dhe të mësimit të makinerive ka përmirësuar shumë mënyrën se si ne dëgjojmë muzikë. Falë përparimeve të shpejta në AI dhe teknologji të ngjashme, me shumë gjasa do të shohim shumë përmirësime futuriste në vitet e ardhshme.”