人工知能の急速な発展は、将来的に多くの人が失業に直面しているがあるかもしれない、音楽がその一つです。
以前は、音楽のAIの作成が行われています。例えば：
米国ネットワークタリン・サザンの赤とミュージシャンが曲「ブレイク・フリー」、メロディーをリリースし、MVは、AIの作成、タリン・サザンの歌詞と歌です。報告によると、タリン・サザンは、そのような気分、スタイル、リズムなど、さまざまな変数を、入力し、[自動的にAIを構成するようになりました。聞きとります
https://v.qq.com/x/page/e0540aepmyb.html
ソニーは公に上の2つのAIの曲を持ってい
https://v.qq.com/x/page/m0331100rab.html
音楽のBaiduのAIの作成：
https://v.qq.com/x/page/r0541j3qgx7.html
AIは徐々に音楽市場を入力して、業界では非常に異なって見えるでしょう。人工知能はすぐにせずに行うことができないミュージシャンや作曲のための新たなツールとなるでしょう。
7月は今年、製品の彼の会衆のためにUS $ 28の百万高めるために、モントリオールベースのスタートアップ企業Landrでは、本製品は自動的に音楽のスタイルを分析することができ、その後、音楽に排他的なカスタムオーディオプロセッサセットを作成します。一方OpenAIとGoogleは今年初めにも、音楽生成アルゴリズムを使用してオンラインオーサリングツールを立ち上げました。
そして、これらの研究および他の作業の結果に触発され、研究者ソニーは最近、条件式のための機械学習モデルの新しいタイプのパス生成をドラムを開発しました。既存の曲や歌エンコードされ、音楽生成の間に低次元の関係を考慮すると、別の曲に1曲からこの人工知能技術は結果から、実現可能なドラムの伴奏や音楽の多様性を作成するには、同時に、テンポや時間変化の違いを（つまり、速さと持続時間を変更された）を考慮していません。
「我々は、アーキテクチャの新しいモデルを提案し、それはドラムとベースパターン間のリズムの相互作用をコードすることができる。各マッピングコードを異なるドラムとの間の関係をキャプチャするために、関連するマッピング・コードの系列になるように全体の軌跡連合。それが直接のリズム特性の生成を制御するのではなく、「世代と規制。関係のリズムを制御するために
人々に、この人工知能システムを訓練するためには、研究者は、構成665ポップ、ロック、電子音楽のセットをコンパイルリズムベース、キックドラムとスネアドラムと44.1kHzの音声で再生されたデータセット、。コンテキスト信号が入力マッピングはそれぞれ、2を含み、そして可能性のリメイクビートとドラムとベースの主な機能の開始です。研究者は、70％のピーク閾値からに、試料の体積を選択することによって、動的に導入することができるように、次に、それらは、オーディオファイルのグループを提示する単純なリズムの残りの閾値の全てのピーク振幅によって配置されています最大ピークの100％。
一連の実験では、研究者は人工知能システムの使用は、別の曲に類似したパターンにまとめた条件付き転写ドラムのリズムパターンやスタイル、または曲のリズムチャートのアプリケーションから推測し、生成します。また、それらは、曲の延伸バージョンを作成するために、元のテンポの80％、90％、110％、時間の120％であった、とマッピング・コードを決定します。
研究チームはまた、この構造は、一部のモデルであるため、完璧ではありません再構築することを指摘し、「不変。」しかし、研究者は、精度と比較的似た設定設定のトレーニングを確認するために、指摘しています。
「私たちは、マッピングコードは、主速度であり、ドラムトラックがスタイルの転送によってマッピングコードをサンプリングすることによって与えられたリズムとベーストラックを生成したり、その後、別の曲でマッピングコードを推測することができますの音楽に固定されたことを示している。今後のフォローアップ同じ方法は、スネアドラムやバスドラムリズムトラックの作業に適用されます。 "
AIの時代では、自分の作品や、より多くの独特のより人間的な態度をしなければならない人々のための音楽は、スペースを生きてきました。