Tutkimus tekoälyn voimaa musiikin luomisessa | Tekoäly liiketoiminnassa #33

Kun puhutaan tekoälystä musiikin tuotannossa, se on parhaimmillaan yhteisluomisessa, ja erityisesti, tunnelmallisten ambient-äänien luomisessa, ei-toivottujen taustamelujen poistamisessa podcasteista ja esityksistä sekä äänen muuttamisessa, mikä myöhemmin pystyy lukemaan tekstiä TTS-työkalujen avulla. Olitpa sitten muusikko, musiikin ystävä tai yksinkertaisesti utelias teknologian ja luovuuden risteyksestä, tämä kirjoitus tarjoaa katsauksen tekoälyn kiehtovaan maailmaan musiikissa. Jatka lukemista.

Tekoäly musiikin luomisessa – sisällysluettelo:

1. Musiikkia pyynnöstä
2. Tekoälyn melun vähentäminen
3. Äänen kloonaus vai äänen muuntaminen?
4. Yhteenveto

Musiikkia pyynnöstä

Työkalujen joukossa, jotka luovat musiikkia tekstipohjaisten ohjeiden tai sopivien parametrien, kuten genren, tempon ja sävyn, valinnan perusteella, sovellukset kuten Mubert tai Beatoven.ai ovat tutustumisen arvoisia.

Mubert tuottaa melko mukavia kappaleita yksinkertaisen kuvauksen perusteella. Niiden pääetu on se, että ne on helppo luoda selaimessa ja niitä voidaan käyttää kaupallisesti. Ne toimivat hyvin hisseissä tai liiketoimintapresentaatioissa, jotka on luotu generatiivisen tekoälyn avulla. Saadaksesi kohtuullisen tyydyttäviä tuloksia, sinun on kuitenkin käytettävä aikaa kokeiluun ja odotusten selkeyttämiseen.

Helpottaaksesi tekoälymusiikin etsimistä, joka vastaa tarpeitasi, voit ostaa valmiita kappaleita, joita Mubertin perustajat ovat kuratoineet osoitteessa Mubert Business — Royalty-free musiikkia ravintoloille, vähittäiskauppaan, coworking-tiloihin ja julkisiin tiloihin.

Beatoven.ai toimii hieman eri tavalla. Tässä, sen sijaan että valitsisit musiikkigenren, tempon tai tyylin, keskityt tunnelmaan. Tämä johtuu siitä, että Beatoven.ai käyttää edistyneitä tekoälyn musiikin generointitekniikoita luodakseen ainutlaatuista musiikkia, joka vastaa tiettyä osaa elokuvasta, esityksestä tai podcastista.

Musiikin generointi alkaa musiikkityylin tai genren valinnasta. Seuraava askel on ladata video- tai äänitallenteesi, jotta tekoäly voi sovittaa musiikillisen teeman valmiiseen sisältöön. Kiinnostavin ominaisuus on kuitenkin mahdollisuus merkitä paikat, joissa haluat luodun musiikin tunnelman muuttuvan.

MuseNet ja Jukebox, kaksi Open AI:n johtamaa tutkimusprojektia, tulisi myös mainita tässä. Ne houkuttelevat kukoistavaa muusikoiden ja ohjelmoijien yhteisöä. Tämän seurauksena niissä käytettyjä ratkaisuja löytyy myös monista muista kaupallisista sovelluksista.

Tekoälyn melun vähentäminen

Kuitenkin, jos haluat jättää luovan musiikin tekemisen ihmisille, on tärkeää muistaa, että tekoäly voi myös toimia ääniteknikkona tai heidän assistenttinaan. Tämä johtuu siitä, että se mahdollistaa ei-toivottujen äänten poistamisen äänitiedostoista.

Tämä hieman vähemmän vaikuttava, mutta erittäin hyödyllinen tekoälyn ominaisuus voi todella säästää paljon aikaa. Loppujen lopuksi ei-toivottujen äänten vähentämiseen tarkoitetut työkalut näyttelevät suurta roolia yritysmateriaalien, kuten konferenssitallenteiden, koulutusten ja webinaarien, podcastien tai asiakasohjeiden, luomisessa.

Tekoälypohjaiset ohjelmat ovat helppokäyttöisiä ja riittäviä useimpiin tarkoituksiin:

1. Magic Dust from Podcastle – se vähentää tehokkaasti taustameluja vaikuttamatta tallenteen laatuun.
2. Audio Studio – se on erittäin nopea työkalu melun poistamiseen ja automaattiseen optimaalisen äänenvoimakkuuden säätämiseen.
3. Noise Eraser – kuten sen nimi viittaa, se poistaa tehokkaasti ei-toivottuja ääniä yrityksesi äänisisällöstä. Yksi sen suurimmista eduista on sen saatavuus ei vain tietokoneilla, vaan myös mobiilisovelluksina Android- ja iOs-alustoille. Tämä tarkoittaa, että mobiililaitteilla tehdyt tallenteet voidaan käsitellä suoraan niillä.

Tekoälyn avulla voit helposti poistaa taustamelua, kuten rapinaa tai kahinaa. Työkalut havaitsevat ja poistavat melun automaattisesti, joten sinun ei tarvitse huolehtia äänen vääristymisestä äänenkäsittelyn aikana, ja äänitiedosto kuulostaa selkeältä ja ammattimaiselta. Ammattimaisia mikrofoneja tai asiantuntijan palkkaamista melun poistamiseen ei myöskään tarvita.

Äänen kloonaus vai äänen muuntaminen?

Tekoäly toimii hyvin, jos sinun tarvitsee:

• lisätä automaattisesti introja ja outroja podcasteihin,
• olla yksi ääni lukemaan henkilökohtaisia mainoksia,
• luoda ääniversioita tietopankeista, ja
• räätälöidä yritysmateriaaleja näkövammaisille.

Äänen kanssa työskentely tällaisia yritysmateriaaleja luodessa perustuu pääasiassa kahteen teknologiaan. Nämä ovat:

• Äänen kloonaus – se mahdollistaa podcastien tai koulutustallenteiden luomisen generoimalla ääntä suoraan teksteistä, kun esimerkiksi meillä ei ole jatkuvaa pääsyä äänitysstudioon tai rauhalliseen ympäristöön.
• Äänen muuntaminen – tämä työkalu mahdollistaa äänen muuttamisen reaaliajassa tai ennakkoon tallennetusta äänestä, jolloin esittäjä voi esittää sanasi omalla äänellään (puheestä puheeseen). Tämän seurauksena brändisi ääni pysyy johdonmukaisena, ja koko tiimi voi tuottaa sisältöä yhtenäisellä äänellä.

Tätä tarkoitusta varten voit käyttää työkaluja kuten Podcastle Revoice, joka mahdollistaa oman äänen digitaalisen kopion luomisen. Kiinnostava vaihtoehto äänen muokkaamiseen ja äänen muuntamiseen puheestä puheeseen -teknologialla on Resemble.ai, sekä johtavat työkalut, joita käytetään tietokonepelien, mainosten ja elokuvien tuotannossa, jotka myös mahdollistavat omien ainutlaatuisten äänten luomisen: Replica ja Eleven Labs.

Musiikin luomisen tulevaisuus

Tekoälymusiikkisovellukset voivat olla hyödyllisiä äänten luomisessa, melun poistamisessa äänitiedostoista tai äänen kertomusten luomisessa tekstistä puheeksi (TTS) -teknologian avulla. On työkaluja kuten Mubert tai Beatoven.ai, jotka antavat sinun luoda musiikkia tekstipohjaisten ohjeiden tai tunnelman perusteella. Tekoäly voi myös toimia ääniteknikkona. Tutkimusprojektit kuten MuseNet ja Jukebox edistävät tekoälyn kehitystä musiikissa.

Toistaiseksi generatiivinen tekoäly on heikko luomaan harmonisia ja hyvin rakennettuja pitkiä musiikillisia muotoja. Katsottaessa sen nykyisiä käyttötapauksia, mitkä ovat mahdolliset hyödyt tekoälyn sisällyttämisestä musiikkiin yrityksille, ja miten tätä innovatiivista teknologiaa voidaan hyödyntää muulla tavoin? Kun katsomme eteenpäin, voimme vain kuvitella lukuisia yllätyksiä, joita seuraavat vuosien tekoälyn kehitys tuo mukanaan.

Olet juuri oppinut lisää tekoälystä musiikissa. Lue myös: 3 mahtavaa tekoälykirjoittajaa, joita sinun on kokeiltava tänään.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.