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Gen AI Music alcanza una tasa de éxito del 20% en resúmenes comerciales

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Actualmente, el 20% de la música creada por IA generativa (gen AI) es precisa cuando se trata de escribir música para resúmenes comerciales específicos.

Un estudio realizado por la empresa de pruebas de sonido SoundOut y la agencia de branding de sonido Stephen Arnold Music (SAM) lo respalda. Según el estudio, las personas todavía pueden escribir música que sea más atractiva y emocionalmente verdadera que la inteligencia artificial. No obstante, la IA puede ayudar bastante bien en la etapa de ideación en su estado actual.

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Los investigadores dieron cuatro instrucciones a la plataforma gen-AI de Stable Audio: crear música que fuera audaz y atrevida, inspiradora, divertida y peculiar, sentimental y compasiva. Cada informe que examinaron los investigadores fue producido por la plataforma cinco veces.

En breves escritos

En general, la IA funcionó "razonablemente bien", según los investigadores, y tuvo "gran éxito en la mayoría de las composiciones" en términos de dirección.

Específicamente, resúmenes y solicitudes de información breves, “consistentes” y “bien alineados”. música que tienen como objetivo obtener atributos emocionales correlacionados fueron los principales factores que contribuyeron al éxito de la IA. La IA tenía más probabilidades de fallar cuando se le daban instrucciones más complejas o matizadas.

El director ejecutivo de SoundOut, David Courtier-Dutton, afirmó que este estudio ha revelado que AI La 'composición por números' ya no se queda atrás, aunque los humanos todavía superan a la IA en el frente emocional. Añadió que la IA no era inferior a los humanos; simplemente no era tan bueno, y anticiparon que la IA eventualmente podría igualar a la mayoría de los compositores humanos con un poco de ajuste emocional.

Courtier-Dutton continuó diciendo que la IA sólo necesita saber cómo provocar emociones en las personas; no necesita comprender las emociones en sí.

Él afirmó,

“La IA puede componer música que nos conmueva emocionalmente. Ahora puede hacer esto con suficiente precisión para uso comercial; sólo necesita un poco más de empatía técnica”.

Usando IA en audio

Al utilizar la percepción humana, una herramienta previamente infrautilizada, los investigadores han creado un nuevo modelo de aprendizaje profundo que promete mejorar significativamente la calidad del audio en escenarios del mundo real.

Los investigadores descubrieron que podían mejorar la calidad del habla determinada por métricas objetivas combinando un modelo de mejora del habla con evaluaciones subjetivas de la calidad del sonido de las personas.

El nuevo modelo funcionó mejor que otros métodos convencionales para reducir la cantidad de audio ruidoso: ruidos no deseados que podrían interferir con lo que el oyente intenta escuchar. En particular, se descubrió que existía una fuerte correlación entre los puntajes de calidad que predijo el modelo y las decisiones que tomarían las personas. 

El objetivo de esto estudio El objetivo era mejorar el habla que se origina en un solo canal de audio, como un solo micrófono o voz monoaural.

Sin embargo, la IA ya se ha aplicado en el audio industria. Por ejemplo, Spotify introdujo recientemente “DJ de IA.“La IA también es útil en el desarrollo de voces sintéticas, creatividad hiperpersonalizada, focalización sofisticada y muchas otras áreas.

El fundador de Colortext, Jason Brownlee, dijo a The Media Leader la semana pasada que si los creativos de audio inteligentes pueden embotellar sus conocimientos con IA y escalarlos a una plataforma de producción de anuncios súper eficiente, de autoaprendizaje y autoservicio, el cielo es el límite.

A partir de ahora, SAM y SoundOut recomiendan emplear IA durante la etapa de ideación del desarrollo de una marca sonora. 

"Al desarrollar música lista para comerciales para marcas líderes, existen consideraciones adicionales para evocar la emoción adecuada en el momento adecuado", afirmó Chad Cook, presidente de creatividad y marketing de SAM. 

El toque humano tiene una influencia notable en la interpretación, el timing emocional, la calidad de la producción, la mezcla y la masterización, entre otros aspectos.

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