당신은 할 수 있다고 상상할 수 있습니까 당신의 아이디어로 음악을 만들어보세요, 악기를 연주하거나 악보를 작곡하는 방법을 알 필요 없이요? 그게 바로 그것이 당신에게 제공하는 것입니다 뮤직LM, 인공 지능을 사용하여 텍스트 설명에서 노래를 생성하는 Google의 새로운 실험 도구입니다. MusicLM은 Google이 해당 이벤트에서 발표한 최신 혁신 중 하나입니다. I / O 2023, 그는 인공 지능 분야에서 가장 놀라운 발전을 보여주었습니다.
MusicLM은 이상의 교육을 받은 생성 모델입니다. 280.000의 horas 다양한 장르와 스타일의 음악을 제공하며, 사용자의 요청을 해석하고 이를 기반으로 독창적이고 독특한 음악을 만들어내는 능력을 갖추고 있습니다. 이 기사에서는 MusicLM의 작동 방식을 설명합니다., 어떻게 시도할 수 있는지, 음악계에 어떤 이점을 줄 수 있는지를 알려드립니다. 계속 읽고 알아보세요!
MusicLM 작동 방식
뮤직LM 통해 일하다 웹 인터페이스 매우 간단합니다. 만들고 싶은 음악에 대한 설명만 작성하면 됩니다. 예를 들어 다음과 같이 작성할 수 있습니다. “라디오헤드의 영향을 받은 얼터너티브 록” 또는 “피아노와 바이올린이 어우러진 로맨틱 발라드”. 인공 지능은 귀하의 설명을 출발점으로 삼아 귀하가 요청한 노래의 두 가지 버전을 생성합니다. 두 가지를 모두 듣고 가장 좋아하는 것을 선택할 수 있으며 이는 모델을 개선하는 데 도움이 됩니다.
MusicLM은 아키텍처를 사용합니다. 변압기를 기반으로, 텍스트나 오디오 등의 데이터 스트림을 효율적이고 정확하게 처리할 수 있는 딥러닝 기술입니다. MusicLM은 두 가지 주요 모듈로 구성됩니다. 하나는 텍스트를 텍스트로 변환하는 역할을 담당합니다. 추상적인 음악적 표현, 해당 표현을 특정 오디오 신호로 변환하는 역할을 담당하는 다른 하나입니다.
첫 번째 모듈 모델을 사용한다 T5라고 불림, 다양한 언어와 도메인의 수백만 개의 텍스트로 훈련되었습니다. T5는 번역, 요약, 생성 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이 경우 T5는 다음을 수신합니다. 사용자의 텍스트를 변환하고 음표, 화음, 리듬, 악기와 같은 음악의 기본 요소를 나타내는 일련의 음악 토큰입니다.
두 번째 모듈 라는 모델을 사용합니다. DDSP, 수천 시간의 음악 오디오로 훈련되었습니다. DDSP는 이미지, 텍스트, 제스처 등 모든 유형의 신호에서 사실적인 사운드를 합성할 수 있습니다. 이 경우 DDSP는 일련의 음악 토큰을 수신하여 이를 적절한 음향 특성을 가진 오디오 신호로 변환합니다. 음색, 피치 또는 역학.
MusicLM을 사용하는 방법
MusicLM을 사용해 보고 그것이 무엇을 할 수 있는지 확인하려면 다음 웹사이트에 가입하기만 하면 됩니다. AI 테스트 키친, Google이 개발하여 대중에게 제공하고자 하는 인공지능 기반 개념 중 일부가 공개되는 Google 플랫폼입니다. AI Test Kitchen은 웹과 모바일 모두에서 사용할 수 있습니다. 안드로이드와 iOS.
AI Test Kitchen에 가입하려면 Google 계정을 사용하고 액세스를 기다리면 됩니다. 안으로 들어가면 MusicLM 및 인공 지능을 기반으로 한 기타 실험 도구에 액세스할 수 있습니다. 자유롭게 사용하실 수 있습니다 그리고 그들에 대한 당신의 의견을 말해주세요.
MusicLM의 이점
MusicLM은 음악 분야에서 인공지능의 창의적 가능성을 탐구하는 것을 목표로 하는 실험 도구입니다. 인간 음악가를 대체하거나 경쟁하기 위한 것이 아니라, 인간 음악가를 보완하고 향상시키기 위한 것입니다.
MusicLM은 음악계에 다음과 같은 다양한 이점을 제공할 수 있습니다.
- 창의성을 장려하다. MusicLM은 음악가에게 영감의 원천이 되어 작곡에 대한 새롭고 독창적인 아이디어를 제공할 수 있습니다. 또한 다양한 음악 장르와 스타일을 배울 수 있는 교육 도구로도 사용할 수 있습니다.
- 표현을 용이하게 하다. MusicLM을 사용하면 음악적 지식이나 악기에 접근할 수 없는 사람들도 음악을 통해 자신을 표현하고 자신의 아이디어나 감정을 바탕으로 자신만의 노래를 만들 수 있습니다.
- 다양성을 확대하다. MusicLM은 기존 패턴이나 시장 기대에 부응하지 않고 각 사용자의 고유성과 개성을 반영하는 음악을 생성하여 음악적 다양성을 확대하는 데 기여할 수 있습니다.
음악 AI의 한계와 과제
음악적 인공지능은 다음을 목표로 하는 학문이다. 생성, 분석, 변환 또는 알고리즘과 계산 모델을 사용하여 음악을 해석합니다. 이 분야는 혁신을 위한 큰 기회를 제공합니다. 실험과 음악교육하지만 고려해야 할 몇 가지 과제와 제한 사항도 있습니다.
- 진정성 부족. 인공지능은 양질의 음악을 만들어낼 수 있지만 인간의 감성과 표현력이 부족할 수 있습니다. 음악에서 찾은 실제 음악가들이 제작했습니다. 음악은 창작자의 개성과 맥락, 의도가 반영된 예술로 기계로는 모방하거나 전달하기 어려운 예술이다.
- 윤리적, 법적 문제. 인공지능 윤리적, 법적 문제를 제기합니다. 저작권, 저작권, 독창성, 표절 또는 개인 정보 보호와 관련됩니다. 인공지능이 만들어낸 음악작품의 작가는 누구인가? 당신은 그것에 대해 어떤 권리를 갖고 있나요? 다른 저작자의 권리가 침해되지 않는다는 것을 어떻게 보장할 수 있나요? 모델을 훈련하는 데 어떤 데이터가 사용되며 어떻게 보호됩니까?
- 기술적 어려움. 인공지능에는 다음이 필요하다. 많은 양의 자원 컴퓨팅 리소스, 데이터 및 지식이 제대로 작동하도록 합니다. 모든 음악가나 사용자가 이러한 도구에 액세스할 수 있거나 올바르게 사용하는 방법을 아는 것은 아닙니다. 또한 모델에는 생성된 음악의 품질이나 다양성에 영향을 미치는 오류, 편견 또는 제한 사항이 있을 수 있습니다.
- 경쟁 또는 협력. 인공지능은 인간 음악가들에게 위협이 될 수도 있고 기회가 될 수도 있다. 어떤 사람들은 그것을 두려워할 수도 있습니다 인공지능이 일자리를 빼앗는다, 그들의 신용을 앗아가거나 창의성을 앗아갑니다. 다른 사람들은 그것을 동맹자, 영감의 원천, 또는 음악적 가능성을 확장하는 방법으로 볼 수도 있습니다.
이제 음악을 만들자!
MusicLM은 가장 혁신적이고 놀라운 해적 구글 인공지능 분야에서 만들어졌습니다. 악기를 연주하거나 악보를 작곡하는 방법을 알 필요 없이 아이디어를 음악으로 바꿀 수 있는 생성 모델입니다.
이 기사에서는 작동 방식을 설명했습니다. 뮤직LM, 어떻게 시도할 수 있는지, 음악계에 어떤 이점을 줄 수 있는지를 알려드립니다. 이 기사가 귀하에게 도움이 되기를 바라며, 도구를 사용해 보고 그 기능이 무엇인지 알아보시기 바랍니다. 음악을 즐기다!