あなたはできることを想像できますか あなたのアイデアから音楽を作る楽器の演奏方法や楽譜の作成方法を知らなくても大丈夫ですか？ それがあなたに提供するものです 音楽LM, 人工知能を使用してテキストの説明から曲を生成する Google の新しい実験ツール。MusicLM は Google がイベントで発表した最新イノベーションの XNUMX つです。 I / O 2023そこで彼は、人工知能の分野における最も驚くべき進歩のいくつかを示しました。
MusicLM は、以上のものでトレーニングされた生成モデルです。 280.000時間 さまざまなジャンルやスタイルの音楽を収集し、ユーザーのリクエストを解釈して、それに基づいてオリジナルでユニークな音楽を作成することができます。 記事上で、 MusicLMの仕組みを説明します、それを試す方法と、それが音楽界にどのようなメリットをもたらすか。 読み続けて見つけてください！
MusicLM の仕組み
音楽LM を通じて働きます Webインターフェイス 非常にシンプルで、作成したい音楽の説明を書くだけです。 たとえば、次のように書くことができます 「レディオヘッドの影響を受けたオルタナティブ ロック」または「ピアノとヴァイオリンを使用したロマンチックなバラード」。 人工知能はあなたの説明を出発点として、あなたがリクエストした曲の XNUMX つの異なるバージョンを生成します。 両方を聞いて、最も気に入った方を選択することができ、モデルの改善に役立ちます。
MusicLM はアーキテクチャを使用します 変圧器に基づいて、テキストや音声などのデータ ストリームを効率的かつ正確に処理できる深層学習技術です。 MusicLM は XNUMX つの主要なモジュールで構成されています。XNUMX つはテキストをテキストに変換する役割を果たします。 抽象的な音楽表現、もう XNUMX つはその表現を特定のオーディオ信号に変換する役割を果たします。
最初のモジュール モデルを使用しています T5と呼ばれる、さまざまな言語とドメインの何百万ものテキストを使用してトレーニングされています。 T5 は、翻訳、要約、生成などのさまざまな自然言語処理タスクを実行できます。 この場合、T5 は受信します。 ユーザーのテキストを変換して、 音符、コード、リズム、楽器編成などの音楽の基本要素を表す一連の音楽トークン。
XNUMX番目のモジュール と呼ばれるモデルを使用します DDSP、何千時間もの音楽オーディオでトレーニングされています。 DDSP は、画像、テキスト、ジェスチャーなど、あらゆるタイプの信号からリアルなサウンドを合成できます。 この場合、DDSP は音楽トークンのシーケンスを受信し、それらを適切な音響特性を持つオーディオ信号に変換します。 音色、ピッチ、ダイナミクス。
MusicLMの試し方
MusicLM を試してその機能を確認したい場合は、次の Web サイトにサインアップするだけです。 AIテストキッチン、Google が開発し、一般に提供したいと考えている人工知能に基づく概念の一部が公開される Google プラットフォーム。 AI Test Kitchen は Web と Web の両方で利用できます。 AndroidおよびiOS。
AIテストキッチンに登録するには、Googleアカウントを使用してアクセスを待つだけです。 中に入ると、MusicLM や人工知能に基づくその他の実験ツールにアクセスできるようになります。 自由にお使いいただけます そしてそれらについてあなたの意見を述べてください。
MusicLMがもたらすメリット
MusicLM は、音楽分野における人工知能の創造的な可能性を探ることを目的とした実験的なツールです。 人間のミュージシャンに取って代わったり、人間のミュージシャンと競争したりすることを目的としたものではなく、人間のミュージシャンを補完し、強化することを目的としています。
MusicLM は、音楽の世界に次のようなさまざまなメリットをもたらします。
- 創造性を奨励する。 MusicLM はミュージシャンのインスピレーションの源として機能し、作曲のための新しくて独創的なアイデアを提供します。 また、さまざまな音楽のジャンルやスタイルについて学ぶための教育ツールとしても役立ちます。
- 表現を容易にする。 MusicLM を使用すると、音楽の知識や楽器へのアクセスがない人でも、音楽を通じて自分を表現し、自分のアイデアや感情から独自の曲を作成できます。
- 多様性を拡大する。 MusicLM は、従来のパターンや市場の期待に準拠するのではなく、各ユーザーの独自性と個性を反映した音楽を生成し、音楽の多様性の拡大に貢献できます。
音楽AIの限界と課題
音楽人工知能は、次のことを目的とした学問です。 生成、分析、変換 またはアルゴリズムと計算モデルを使用して音楽を解釈します。 この分野はイノベーションのための素晴らしい機会を提供します。 実験と音楽教育、ただし、考慮すべき課題や制限もいくつかあります。
- 信憑性の欠如。 人工知能は高品質の音楽を生成できますが、人間の感情や表現力が欠けている可能性があります。 音楽の中で見つけた 本物のミュージシャンによって作成されました。 音楽は、作成者の個性、背景、意図を反映する芸術であり、機械で模倣したり伝達したりするのが難しいものです。
- 倫理的および法的問題。 人工知能 倫理的および法的問題を引き起こす 著者、著作権、独創性、盗作、またはプライバシーに関連するもの。 人工知能によって生成された音楽作品の作者は誰ですか? それに対してあなたにはどのような権利がありますか? 他の著者の権利が侵害されないようにするにはどうすればよいでしょうか? モデルのトレーニングにはどのようなデータが使用され、どのように保護されますか?
- 技術的な難しさ。 人工知能には、 大量のリソース 適切に機能するための計算リソース、データ、知識。 すべてのミュージシャンやユーザーがこれらのツールにアクセスできるわけではなく、それらの適切な使用方法を知っているわけでもありません。 さらに、モデルには、生成される音楽の品質や多様性に影響を与えるエラー、バイアス、または制限がある可能性があります。
- 競争か協力か。 人間のミュージシャンにとって、人工知能は脅威と見なされる場合もあれば、機会と見なされる場合もあります。 と危惧する人もいるかもしれない 人工知能が彼らの仕事を奪う、彼らの信用を奪ったり、創造性を奪ったりします。 他の人はそれを味方、インスピレーションの源、または音楽の可能性を広げる方法と見なすかもしれません。
さあ、音楽を作りましょう！
MusicLM は最も優れたサービスの XNUMX つです 革新的で驚くべき その でログイン 人工知能の分野で創造されました。 これは、楽器の演奏方法や楽譜の作成方法を知らなくても、アイデアを音楽に変えることができる生成モデルです。
この記事ではその仕組みを説明しました 音楽LM、それを試す方法と、それが音楽界にどのようなメリットをもたらすか。 この記事がお役に立てば幸いです。また、このツールを試してその機能を確認することをお勧めします。 音楽を楽しんで！