AI 音乐 | 3.6 资讯
作者：叮当不是机器猫 ｜分享AI音乐动态，探索AI与音乐的无限可能！
公众号：智音Brook 2024-03-06 21:30 广东
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/_IvpXWzyabAJw63GVLOEPg
目录
AVA 音乐节 AI 讨论会探讨音乐产业的未来
未来艺术探索：人类与机器的无声和谐
Video2Music：AI 驱动的音乐与视频同步创新
音乐理论在深度学习中的应用：通过音乐五度圈结构化概念空间
🚀 探索音频生成 AI 的无限可能
AVA 音乐节 AI 讨论会探讨音乐产业的未来
链接：https://www.prsformusic.com/m-magazine/features/surviving-the-ai-apocalypse-what-we-learned-at-ava-festival-ai-panel
在 2024 年的 AVA 音乐节上，一场关于人工智能（AI）在音乐产业应用的讨论会吸引了众多关注。随着 AI 技术的飞速发展，其在音乐创作、版权保护和艺术家收益等方面的影响日益显著。PRS for Music 在年初发布的 AI 原则强调了在技术进步中保护人类创造力的重要性，这一立场在讨论会上得到了进一步的探讨。
讨论会由 Declan McGlynn 主持，邀请了包括 Bronze.ai 的 CEO Lex Dromgoole、Audience Strategies 的导演 David Boyle、UK Music 的临时 CEO Tom Kiehl 以及艺术家 Ruth Royall 等嘉宾。他们共同探讨了 AI 在音乐创作中的多重角色，从歌词生成到声音调制，以及 AI 如何帮助艺术家处理合同和与唱片公司的互动。
与会者强调了明确定义 AI 在音乐中应用的重要性，以避免恐惧和混乱。他们指出，AI 技术的应用范围广泛，从提高创作效率到降低音乐制作门槛，但同时也带来了对艺术家收益和知识产权的担忧。PRS for Music 的调查显示，大多数成员担心 AI 生成的音乐将与人类创作竞争，并且他们认为创作者应该从 AI 使用其音乐中获得补偿。
讨论会还关注了 AI 可能带来的低质量音乐泛滥问题，以及如何通过立法和行业规范来保护艺术家的权益。尽管 AI 技术提供了许多便利，但与会者也提醒，任何高质量的 AI 音乐产出仍需人类监督。
在积极方面，Ruth Royall 分享了她将声音上传到 AI 平台的经验，这不仅为她带来了版税收入，还让她的声音得以在不同语言和音域中被使用。此外，AI 也被认为可以提升创作者的工作效率，帮助他们处理繁琐的行政和商业任务，从而有更多的时间专注于音乐创作。
尽管 AI 在音乐产业的未来充满不确定性，但讨论会的参与者一致认为，需要对 AI 的创作过程、版权归属以及内容标签等问题进行深入探讨。他们强调，AI 技术的发展应该被视为一种工具，而不是创造力的替代品。在 AI 的帮助下，艺术家可以以前所未有的方式探索音乐的可能性，但最终的创意火花仍需人类的心灵来点燃。
未来艺术探索：人类与机器的无声和谐
在艺术与科技的交汇处，一场独特的音乐表演为我们展示了人类创造力与技术创新的完美结合。这场名为 “无需触摸的艺术品：人类与机器的和谐” 的表演，由 Dead Man’s Couch 乐队的 Dave Sunerton-Burl 呈现，他通过一种自创的 Theremin 风格乐器，实现了无需物理接触的演奏。
Dave 的乐器创造过程充满了科技的魔法。他利用 Leap Motion 手部跟踪设备捕捉手部动作，并通过 Glover 软件将这些动作转化为 MIDI 控制信号，最终在 Cubase 音乐软件中创造出丰富的合成弦乐声音。在表演中，他的左手控制主要和弦，而右手则调节音量和过滤器，甚至通过特定的手势来改变和弦的张力，创造出丰富的音乐效果。
这场表演的音轨是 DMC 的 “Let It Go”，特邀歌手 Nomi Leonard 的美妙歌声为这场科技与艺术的融合增添了一抹亮色。这场表演不仅是一次视听的享受，更是对人类与机器互动未来的一次深刻探索。
介绍者对这种人类与技术之间空灵关系的展示感到着迷，并希望创造与之相呼应的 AI 视觉艺术。随着生成性 AI 工具的兴起，以及新技术如 Apple Vision Pro 的推动，我们正迎来一个人类与机器互动的新时代。介绍者期待未来能够创造出无需物理接触的 360°视觉效果，进一步模糊创造者与创造物之间的界限。
这场表演不仅是对音乐艺术的一次创新尝试，也是对人类如何在不触碰技术的情况下，通过接触式互动创造艺术的一次深刻思考。感谢观众的观看、聆听和阅读，让我们一起期待这种无声和谐的艺术形式在未来的无限可能。
Video2Music：AI 驱动的音乐与视频同步创新
论文：https://arxiv.org/abs/2311.00968
在数字媒体时代，视频内容与背景音乐的完美融合对于提升观众体验至关重要。新加坡科技设计大学的研究人员开发了 Video2Music，这是一个创新的 AI 框架，能够根据视频内容直接生成匹配的音乐。这一突破性技术解决了长期以来视频创作者在寻找合适背景音乐方面的挑战，尤其是在版权受限的情况下。
Video2Music 的核心是一个名为情感多模态变换器（Affective Multimodal Transformer, AMT）的模型，它能够分析视频的语义、场景、运动和情感特征，并以此为指导生成音乐。研究团队创建了 MuVi-Sync 数据集，包含了 748 个音乐视频的多模态特征，为 AMT 模型的训练提供了丰富的资源。
在生成过程中，AMT 模型不仅捕捉视频和音乐之间的复杂关系，还通过一种新颖的机制确保生成的音乐在情感上与视频内容相呼应。此外，通过 biGRU 回归模型进行后处理，可以估计音符密度和响度，从而生成具有动态节奏和音量变化的音乐，进一步提升音乐与视频的同步性。
通过广泛的实验和用户研究，Video2Music 证明了其在音乐质量和音乐视频匹配方面的优越性。这一研究不仅为视频创作者提供了一个强大的工具，也为音乐生成领域带来了新的研究方向。随着技术的不断进步，Video2Music 有望在多媒体体验、视频游戏、电影和广告视频制作等领域发挥重要作用。
音乐理论在深度学习中的应用：通过音乐五度圈结构化概念空间
论文：https://arxiv.org/abs/2403.00790
在最新的研究中，Tofara Moyo Bulawayo 和 Mazusa AI 团队探索了离散神经网络结构与钢琴曲作品之间的相似性，并提出了一种创新的方法，将音乐理论应用于尖峰神经网络的激活调节。这项工作不仅揭示了音乐理论与神经网络设计的潜在联系，还展示了如何通过音乐语法来引导网络中的符号表示和吸引子动态。
研究者们提出了一种新的方法，通过音乐理论中的和弦进行规则，来指导尖峰神经网络中的激活。这种方法允许网络中的节点（类似于音乐中的音符）以一种类似于音乐五度圈的方式相互吸引和关联。通过这种方式，网络能够以一种有序和规范化的方式处理和组织信息，类似于音乐中的和弦和旋律。
此外，研究还引入了调制键的概念，用于在网络的不同吸引盆地之间导航，进一步增强了网络的动态性和表达能力。这种方法不仅提高了网络的泛化能力，还为音乐理论在深度学习中的应用提供了新的视角。
论文还讨论了正则化技术在机器学习和深度学习中的重要性，以及如何通过音乐理论来增强这些技术。通过将音乐键盘上的音符与神经网络层上的节点进行一对一映射，研究者们能够计算层激活中的感知和谐性，并将其作为额外的奖励来训练网络。
这项研究的成果不仅为音乐理论家和神经网络研究者提供了新的合作机会，也为未来的音乐创作和人工智能在音乐领域的应用开辟了新的道路。随着对音乐理论的深入研究，我们可以期待在节奏整合和音乐创作方面取得更多突破。
🚀 探索音频生成AI的无限可能
视频：https://www.youtube.com/watch?v=vIJ1fHmrJEQ
在这个播客中，我们将探讨音频生成性人工智能（Generative AI）所带来的新机遇。这种 AI 技术不仅仅局限于生成文本和语音回应，它还能够创造和编排全新的音频内容，为开发者和商业解决方案开辟了一片新天地。我们将深入了解音频生成性 AI 的潜力，并为开发者提供如何开始构建这类应用的见解。
参考资料
https://x.com/danielcave_/status/1765317700249669768?s=20
https://x.com/Oranguerillatan/status/1764803599769514239?s=20
https://x.com/ArxivSound/status/1765024519016599894?s=20
https://x.com/ArxivSound/status/1765024569390178655?s=20
https://www.insight.tech/industry/generative-ai-composes-new-opportunities-in-audio-creation?utm_source=linkedin&utm_medium=organic-social&utm_campaign=intel-smk&utm_content=linkedin-2
https://www.linkedin.com/posts/ria-cheruvu-54348a173_generative-ai-composes-new-opportunities-activity-7170976306853998592-OpWg?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
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