AI音乐调研报告

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 2024-02-21 21:57广东原文：https://mp.weixin.qq.com/s/lxxAUacDxtrQAuB_tK552A[heading3]目录[heading3]生成式人工智能对音乐领域的影响研究[heading3]谷歌推出MusicRL：生成符合人类偏好的音乐[heading3]使用Beatoven AI的文生音乐功能给视频配乐[heading3]HyperGANStrument：使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑[heading3]Stability AI发布Stable Audio AudioSparx 1.0音乐模型[heading3]生成式人工智能对音乐领域的影响研究[content]报告链接：https://www.gema.de/documents/d/guest/gema-sacem-goldmedia-ai-and-music-pdf在由GEMA和SACEM委托Goldmedia进行的一项研究中，探讨了生成性AI在音乐领域的快速发展及其对欧洲创意产业的广泛影响。报告强调了AI对创作者构成的双重挑战：既是竞争源也是创新工具。报告强调确立可靠的法律框架的必要性，以确保公平的市场发展。同时，倡导保护知识产权，强调透明度和监管的重要性，以利用AI的好处同时减少风险。

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 2024-02-22 21:31广东原文：https://mp.weixin.qq.com/s/5RV5zIMk-q3x2H1NjQ9ytA[heading3]目录[heading3]通过音乐AI计算捕捉创造力[heading3]走向音频语言建模——概述[heading3]通过扩散模型的时变反演进行音乐风格迁移[heading3]Nendo AI：让人又爱又恨的AI音频平台[heading3]RipX DAW：混音师的理想选择[heading3]通过音乐AI计算捕捉创造力[content]在加州大学圣迭戈分校（UC San Diego）的Jacob School of Engineering、音乐系和Qualcomm研究所共同发布的研究报告中，一项创新性的研究展示了如何通过计算方法捕捉和量化音乐创造力。该研究通过分析音乐演奏中的信息流动，提出了一种新颖的评估音乐共创活动中创造性的方法。利用Multitrack Music Transformer，研究团队不仅成功地测量了音乐声部间的互动量，而且还与专业音乐家的评估进行了对比，从而验证了其量化方法的准确性和有效性。这项研究的成果为理解人类与AI在音乐创作中的互动提供了新的视角，同时也为未来音乐AI的发展和应用奠定了理论基础，开启了音乐创造力量化评估的新篇章。

链接：https://thedigitalinsider.com/exposure-to-different-kinds-of-music-influences-how-the-brain-interprets-rhythm/研究显示，人类大脑在听音乐时倾向于识别和产生由简单整数比率组成的节奏，例如由等时间间隔分隔的四个节拍（形成1:1:1比率）。然而，MIT和马普感觉美学研究所的研究人员发现，不同社会中偏好的比率可以大相径庭，这一发现基于在15个国家进行的大规模研究。该研究涉及39组参与者，许多来自于其传统音乐包含西方音乐中未发现的独特节奏模式的社会。通过在全球范围内进行实验，研究人员发现，尽管每个测试的群体都显示出对整数比率节奏的偏好，但不是每个群体都展现出相同的偏好。例如，北美和西欧的人更可能产生相同比率的节奏，而土耳其、马里、保加利亚和博茨瓦纳的许多群体则显示出对其他节奏的偏好。大脑对简单整数比率的偏好可能演化为一种自然的误差校正系统，使维持一致的音乐体系变得更加容易，这是人类社会经常用来传递信息的。研究揭示了音乐节奏感知和产生中存在着跨文化的变异性，指出特定文化中的特定节奏在其音乐心理表征中占据重要地位。