La inteligencia artificial (IA) ha traído una nueva ola de experiencias musicales personalizadas con innumerables canciones que ya se transmiten en Apple Music, Spotify y SoundCloud. El software de música basado en inteligencia artificial y aprendizaje profundo tiene una lista de espera para nuevos usuarios. Además, algunas herramientas pueden incluso generar instrumentos a partir de texto, proporcionar a los usuarios un ritmo inicial o inspiración, ayudarlos a editar melodías y mucho más. 

Sin embargo, las computadoras han estado involucradas en la creación de música durante décadas. Entonces, ¿qué ha cambiado recientemente? ¿Cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo han cambiado toda la industria? En el siguiente blog, discutiremos el concepto de inteligencia artificial (IA), cómo es beneficioso y desafiante para la industria de la música y cuáles son algunas de las principales herramientas de IA que se utilizan para crear música en estos días. 

Inteligencia artificial y aprendizaje profundo: ¿qué son?

Inteligencia Artificial (IA) se refiere a una rama de la informática que combina conjuntos de datos completos para facilitar la resolución de problemas. Abarca varios subcampos, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que comúnmente se asocian con la inteligencia artificial. El aprendizaje profundo desempeña un papel clave en múltiples aplicaciones y servicios de IA, mejorando la automatización y permitiendo la ejecución de tareas analíticas y físicas sin necesidad de intervención humana. 

La IA se utiliza a menudo para describir el proyecto de crear sistemas que posean capacidades intelectuales similares a las de los humanos, incluido el razonamiento, el descubrimiento de significado, la generalización y el aprendizaje de experiencias previas. 

Los sistemas de IA funcionan incorporando grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados, examinando los datos para identificar correlaciones y patrones, y aprovechando estos patrones para hacer predicciones sobre condiciones futuras. Las herramientas de inteligencia artificial están surgiendo en la industria de la música y brindan funciones como análisis de asistencia de pistas de inteligencia artificial y mejora general del sonido.    

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¿Cómo la IA y el aprendizaje profundo benefician a la industria musical?

Desde la creación de canciones y la producción musical hasta el marketing y la distribución, la IA está transformando todos los aspectos de esta preciada forma de arte. Se utilizan algoritmos de aprendizaje profundo e inteligencia artificial para personalizar sugerencias, proponer nuevas selecciones de música y seleccionar listas de reproducción. Además, se emplea IA para mejorar la calidad de los servicios de transmisión. Por ejemplo, las herramientas basadas en IA pueden identificar y eliminar el ruido de fondo, optimizar la tasa de bits y minimizar la latencia.

La IA posee una ventaja significativa en la creación musical a través de su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, lo que permite identificar patrones y predecir tendencias. Esta capacidad ayuda a los productores y comercializadores de música a lanzar música que tenga más probabilidades de resonar en su público objetivo.

En el futuro, Inteligencia Artificial puede encontrar aplicación en la creación de conciertos de realidad virtual y experiencias inmersivas. Además, la IA seguirá contribuyendo al avance de novedosas plataformas y servicios de transmisión de música. Las herramientas basadas en IA pueden analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios, identificar tendencias emergentes y ofrecer recomendaciones para mejoras. Aprovechando la inteligencia artificial, las plataformas de transmisión de música pueden mejorar la calidad de su servicio y brindar a los usuarios una experiencia más personalizada.

Empresas líderes como Spotify y Pandora han aprovechado la inteligencia artificial para generar listas de reproducción personalizadas para sus usuarios. Estas empresas también emplean IA para apoyar la promoción de artistas nuevos y emergentes. Spotify, por ejemplo, cuenta con un equipo de científicos de datos que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para sugerir canciones basadas en los hábitos de escucha de los usuarios. Apple Music, un destacado competidor de Spotify, se ha involucrado en una feroz rivalidad que ha demostrado ser mutuamente beneficiosa. Ambas empresas han acumulado una cantidad significativa de suscriptores pagos.

¿Cuáles son los modelos de generación musical?

• MelodíaRNN: MelodyRNN es un modelo de red neuronal recurrente (RNN) basado en LSTM (memoria larga y a corto plazo). Este modelo comprende múltiples configuraciones arquitectónicas de redes neuronales, lo que permite la modificación del rango de tono en un archivo MIDI o la implementación de enfoques de entrenamiento como la técnica de "atención" antes mencionada.

  Esta herramienta, desarrollada por Magenta, proporciona un conjunto de comandos para crear un conjunto de datos a partir de un archivo MIDI. Recopila melodías de cada pista, lo que ayuda a entrenar el modelo. El código de esta herramienta es totalmente de código abierto. Entrenaron a tres modelos desde el principio durante la fase de desarrollo, cada uno empleando un tipo diferente de melodía: melodías de jazz, canciones por lotes y canciones infantiles.

• Transformador musical: Magenta también desarrolló un modelo titulado Music Transformer, que utiliza transformadores para producir música. Este modelo puede generar casi 60 segundos de audio en forma de archivos MIDI, superando a los modelos basados ​​en LSTM en términos de coherencia.

  A diferencia de los enfoques típicos de transformadores, donde los vectores de atención construyen una relación absoluta entre tokens, las capas de atención en este algoritmo utilizan atención relativa. Esto significa que el modelo predice la relación entre tokens en función de su proximidad entre sí.

• Musenet: MuseNet, un programa OpenAI, produce archivos MIDI utilizando transformadores. Estas melodías se pueden crear desde cero o como acompañamiento de una melodía existente.

  Una diferencia importante es que MuseNet utiliza atención total en lugar de atención relativa. Esto permite la creación de piezas musicales más largas con una coherencia melódica mejorada, que duran hasta 4 minutos. Sin embargo, puede poner en peligro la coherencia a corto plazo.

• MúsicaVAE: Pasando a MusicVAE, utiliza un codificador automático variacional recurrente jerárquico, que es una técnica de aprendizaje profundo que se utiliza para aprender representaciones latentes y generar partituras musicales. En la siguiente explicación, profundizaremos en los diversos componentes de esta arquitectura y proporcionaremos ejemplos ilustrativos. Antes de eso, es esencial comprender el concepto de codificador automático.

¿Cuáles son los desafíos de la IA en la industria musical?

La IA y el aprendizaje profundo en la música presentan varios desafíos. La cuestión principal es Las implicaciones éticas y legales de la música generada artificialmente.. La pregunta es "¿Quién posee los derechos de autor de las pistas musicales generadas por IA?". ¿Es música original generada por IA o debería ser un trabajo derivado basado en música existente? Otro desafío puede ser que se pueda Utilizado por malos actores y jugadores poco éticos para imitar a los artistas. y usan sus voces de manera maliciosa. 

Los siguientes son algunos desafíos que la IA podría imponer a la industria musical:

• Pérdida de conexión humana: La dependencia excesiva de la música generada por IA o de las presentaciones virtuales puede disminuir la conexión humana que se encuentra en la música en vivo y la creación musical colaborativa.
• Disrupción de la industria musical: Las tecnologías de inteligencia artificial tienen el potencial de alterar los roles tradicionales de la industria musical, impactando las oportunidades laborales y alterando la creatividad, particularmente en los roles de composición y músico de sesión.
• Falta de emoción y creatividad humanas: La música generada por IA puede carecer de la profundidad emocional y la creatividad auténtica que los músicos humanos aportan a su trabajo, lo que podría dar como resultado composiciones formuladas y predecibles. Esto podría conducir a una falta de diversidad e innovación en la industria.

5 herramientas de IA para producir música

• magenta: Magenta Studio, un conjunto de complementos de música, utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para generar música. Puede funcionar como una aplicación independiente o como un complemento de Ableton Live.
• Paquete de producción de orbes: Orb Producer Suite permite a los productores crear melodías, líneas de bajo y sonidos de sintetizador de tabla de ondas con tecnología de vanguardia, lo que da como resultado bucles y patrones musicales ilimitados.
• Amperio: Amper requiere una entrada mínima para generar música original, atendiendo a creadores de contenido de todo tipo con composiciones, interpretaciones y grabaciones únicas, sin utilizar material creado previamente ni música con licencia.
• Aiva: AIVA compone bandas sonoras emotivas para anuncios, videojuegos o películas, al tiempo que ofrece variaciones de canciones existentes. El motor de música de la aplicación simplifica la producción de videos al eliminar la necesidad de licencias de música.
• Musenet: MuseNet, gestionado por OpenAI, genera canciones con hasta 10 instrumentos y en 15 estilos. Actualmente, ofrece consumo de música generada por IA, pero no la posibilidad de crear música personalizada.

Reflexiones finales

La IA posee la capacidad de aportar cambios sustanciales a la industria musical. Si bien existen numerosas ventajas potenciales de incorporar la IA en la producción musical, es necesario abordar varios desafíos. A medida que la industria de la música siga evolucionando, será fascinante presenciar cómo la IA sigue influyendo en la creación, producción y distribución de música. 

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