การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในดนตรีได้กลายเป็นเรื่องที่ซับซ้อนมากขึ้น

การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในดนตรีได้เพิ่มขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมา  ตามที่ Kumba Sennaar อธิบาย การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมดนตรีในปัจจุบันแบ่งออกเป็นสามส่วน ได้แก่ การประพันธ์ดนตรี, การสตรีมดนตรี และการสร้างรายได้จากดนตรี โดยมีแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้ศิลปินสามารถสร้างรายได้จากเนื้อหาดนตรีของตนเองโดยอาศัยข้อมูลจากกิจกรรมของผู้ใช้

ทุกอย่างเริ่มต้นเมื่อปี 1957 เมื่อ Learn Hiller และ Leonard Issacson โปรแกรม Illiac I เพื่อสร้าง “Illiac Suite for String Quartet” ซึ่งเป็นผลงานแรกที่ถูกเขียนโดยปัญญาประดิษฐ์ จากนั้น 60 ปีต่อมา มีการผลิตอัลบั้มที่สมบูรณ์ เช่น อัลบั้มของ Taryn Southern ที่ผลิตโดย Amper Music ในปี 2017 ปัจจุบัน Taryn Southern มีผู้ติดตามมากกว่า 452,000 คนบน YouTube และเพลง “Lovesick” จากอัลบั้มนี้มีผู้ฟังและผู้ชมมากกว่า 45,000 คน

แต่ตั้งแต่นั้นมา การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในสาขานี้ได้กลายเป็นเรื่องที่ซับซ้อนและกว้างขึ้น Open AI ได้สร้าง MuseNet ซึ่งเป็นเครือข่ายประสาทเทียมที่สามารถสร้างผลงานดนตรีสี่นาทีพร้อมกับเครื่องดนตรี 10 ชนิด และสามารถผสมผสานสไตล์จากคันทรีไปจนถึงมอซาร์ตและเดอะบีเทิลส์ MuseNet ไม่ได้รับการเขียนโปรแกรมโดยใช้ความเข้าใจของเราทางดนตรี แต่แทนการค้นหารูปแบบของฮาร์มอนี จังหวะ และสไตล์โดยการเรียนรู้เพื่อคาดการณ์ตัวต่อไปในไฟล์ MIDI数แสน

ในทางกลับกัน ตามที่ GeekWire รายงาน Dr. Mick Grierson นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และนักดนตรีจาก Goldsmiths, University of London ได้รับการค้นหาว่าได้รับการจ้างโดยบริษัทผลิตรถยนต์ FIAT ของอิตาลีเพื่อสร้างรายชื่อเพลงป๊อปที่มีชื่อเสียง 50 เพลงโดยใช้อัลกอริทึม ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ของเขาทำงานเพื่อ “กำหนด สิ่งที่ทำให้เพลงเหล่านี้มีชื่อเสียง รวมถึงคีย์ จำนวนจังหวะต่อนาที ความหลากหลายของคอร์ด เนื้อเพลง ความหลากหลายของเสียง และความแปรผันของเสียง“

ตามผลลัพธ์ของเขา เพลง “Smells Like Teen Spirit” ของ Nirvana เป็นเพลงที่มีคุณสมบัติที่ดีที่สุดในบรรดาตัวเลือกต่างๆ โดยอยู่ข้างหน้า “One” ของ U2 และ “Imagine” ของ John Lennon เพลงของ Nirvana ถูกใช้โดย FIAT เพื่อโปรโมตรถยนต์ FIAT 500 รุ่นใหม่ Grierson อธิบายว่าอัลกอริทึมแสดงให้เห็นว่า “เสียงที่ใช้ในเพลงเหล่านี้และวิธีการผสมผสานมีความเป็นเอกลักษณ์สูงในแต่ละกรณี”

การประยุกต์ใช้อีกอย่างหนึ่งได้ถูกจัดทำโดย musicnn ซึ่งใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบลึกในการติดแท็กเพลงโดยอัตโนมัติ โมเดล “ที่รวมอยู่ด้วย ได้รับคะแนนสูงสุดในมาตรฐานการประเมินสาธารณะ” music (เช่น นักดนตรี) และโมเดลที่ดีที่สุดได้ถูกปล่อยออกมาเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์ส โครงการนี้ได้ถูกพัฒนาโดย Music Technology Group of the Universitat Pompeu Fabra ซึ่งตั้งอยู่ที่บาร์เซโลนา สเปน

ในระหว่างการวิเคราะห์ Jordi Pons ใช้ musicnn เพื่อวิเคราะห์และติดแท็กเพลง “Bohemian Rhapsody” ของ Queen ซึ่งเป็นอีกหนึ่งเพลงที่มีชื่อเสียง เขาสังเกตเห็นว่าเสียงร้องของ Freddie Mercury ถูกติดแท็กว่าเป็นเสียงหญิง ในขณะที่การคาดการณ์อื่นๆ มีความแม่นยำสูง การทำให้ musicnn มีให้ใช้แบบโอเพ่นซอร์สทำให้สามารถปรับปรุงกระบวนการติดแท็กได้

ในรายงานเกี่ยวกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการสตรีมดนตรี Digital Music News สรุปว่า “การนำปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ได้ปรับปรุงวิธีการฟังดนตรีของเราอย่างมาก ด้วยความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกัน เรามีแนวโน้มที่จะเห็นการปรับปรุงที่ล้ำสมัยมากมายในอนาคต