Stimmen klonen: Eine neue Herausforderung für Musikrechte

Das Klonen von Stimmen bekannter Sänger ist in den letzten Jahren realistischer und beliebter geworden. Allerdings wirft dieser Trend Bedenken hinsichtlich der Rechte der ursprünglichen Künstler auf. Es ist wichtig, Wege zu finden, um den ursprünglichen Sänger zu identifizieren, wenn seine Stimme geklont wird. In diesem Artikel besprechen wir, wie Methoden zur Sängeridentifikation in dieser Situation helfen können.

#Hintergrund

Der Aufstieg geklonter Stimmen hat in der Musikindustrie für Aufsehen gesorgt. Ein Beispiel ist das Lied "Heart on my Sleeve", das Aufmerksamkeit erregte, als ein anonym Benutzer KI einsetzte, um die Stimmen berühmter Künstler wie Drake und The Weeknd zu klonen. Das Lied wurde schnell viral, aber später auf Wunsch der Vertreter der Künstler entfernt. Dieser Vorfall macht deutlich, dass es Systeme zur Sängeridentifikation braucht, die den ursprünglichen Sänger einer geklonten Stimme in Songs bestimmen können.

#Methoden zur Sängeridentifikation

In diesem Artikel untersuchen wir drei verschiedene Modelle zur Sängeridentifikation. Diese Modelle werden mit einer Methode trainiert, die sich darauf konzentriert, Sänger basierend auf ihren Gesangssegmenten zu identifizieren. Das erste Modell verwendet gemischte Audios, das zweite konzentriert sich ausschliesslich auf die Vocals, und das dritte kombiniert beide Ansätze.

Wir haben diese Modelle hinsichtlich ihrer Fähigkeit, echte Sänger zu identifizieren, bewertet und festgestellt, dass sie gut abschnitten. Bei der Identifikation geklonter Stimmen hatten die Modelle jedoch Schwierigkeiten, insbesondere die, die auf gemischten Audioeingaben basierten. Das deutet darauf hin, dass die Systeme Vorurteile haben, die ihre Leistung bei der Identifizierung von Voice-Deepfakes in der Musik beeinträchtigen könnten.

#Verwendete Datensätze

Um diese Modelle zu trainieren, haben wir eine grosse Anzahl von Songs aus verschiedenen Quellen gesammelt. Dazu gehören Daten von beliebten Musikplattformen und Datenbanken. Wir haben die Songs gefiltert, um sicherzustellen, dass wir uns auf die mit klaren Gesangssegmenten konzentrieren. Insgesamt haben wir über vier Millionen Tracks gesammelt und auf etwa 37.525 Sänger eingegrenzt. Von diesen wurden 7.500 Sänger mit mehreren Tracks für unsere Identifikationsaufgaben verwendet.

Wir haben auch geklonte Stimmen von YouTube gesammelt, speziell Lieder, die synthetisierte Stimmen echter Sänger enthielten. Das gab uns die Möglichkeit, unsere Modelle sowohl an echten als auch an geklonte Stimmen zu testen.

#Training der Modelle

Die Modelle wurden mit einer speziellen Lernmethode trainiert. Während des Trainings haben wir Paare von Liedsegmenten vom selben Sänger oder von verschiedenen Sängern erstellt. Das half den Modellen, die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen den Stimmen zu verstehen.

Die Segmente wurden verarbeitet, um ihre Audioeigenschaften zu extrahieren, die dann verwendet wurden, um die Modelle zu trainieren. Der Trainingsprozess beinhaltete die Anpassung der Parameter der Modelle, um deren Fähigkeit zur genauen Identifikation von Sängern zu verbessern.

#Bewertung der Modelle

Nach dem Training haben wir die Modelle an verschiedenen Datensätzen getestet. Bei echten Sängern zeigten die Modelle gute Leistungen, aber ihre Effektivität fiel deutlich ab, als es darum ging, geklonte Stimmen zu klassifizieren. Wir stellten fest, dass Modelle, die gemischte Audioeingaben verwendeten, bei dieser Aufgabe besonders herausgefordert waren.

Die Modelle hatten mehr Schwierigkeiten bei Genres, in denen häufig vokale Effekte verwendet werden, wie Hip-Hop, Pop und elektronische Musik. Das deutet darauf hin, dass die Präsenz von Audioeffekten die Fähigkeit der Modelle zur genauen Identifikation von Sängern beeinträchtigen kann.

#Vergleiche und Ergebnisse

Bei der Vergleich der Leistung unserer Modelle stellten wir fest, dass diejenigen, die sich ausschliesslich auf Vocals konzentrierten, besser abschnitten als solche, die gemischte Eingaben verwendeten. Zum Beispiel hatte das Modell, das nur vokale Eingaben nutzte, in den offenen Datensätzen höhere Genauigkeitsraten bei der Identifikation echter Sänger im Vergleich zu Modellen, die gemischtes Audio verwendeten.

Die Leistungslücke erweiterte sich jedoch, als wir geklonte Stimmen bewerteten. Der Rückgang der Genauigkeit war dramatisch, was darauf hinweist, dass die Identifikation geklonter Sänger eine erhebliche Herausforderung bleibt. Dieser Rückgang war besonders ausgeprägt bei Modellen, die hauptsächlich mit gemischten Audio-Tracks trainiert wurden.

#Auswirkungen für die Zukunft

Die Ergebnisse dieser Analyse können zukünftige Entwicklungen in Systemen zur Sängeridentifikation informieren. Es besteht ein klarer Bedarf, Modelle zu entwerfen, die sowohl echte als auch geklonte Stimmen effektiv identifizieren können, um das wachsende Problem von Voice-Deepfakes in der Musikindustrie anzugehen.

Die Ergebnisse unserer Studie deuten auch darauf hin, dass zukünftige Modelle berücksichtigen sollten, wie verschiedene Genres die Identifikationsleistung beeinflussen. Indem wir dies tun, können wir Systeme entwickeln, die robuster und anpassungsfähiger an die Herausforderungen sind, die durch die Entwicklung musikalischer Stile entstehen.

#Sprach- und Genreüberlegungen

In unseren Experimenten haben wir auch den Einfluss der Sprache auf die Leistung der Modelle untersucht. Wir fanden heraus, dass die Modelle in verschiedenen Sprachen konsistent waren, was darauf hindeutet, dass Sprache den Identifikationsprozess nicht signifikant beeinträchtigte.

Allerdings spielte das Genre eine wichtigere Rolle. Die Modelle schnitten gut ab bei Genres, die natürliche Vocals verwendeten, hatten jedoch Schwierigkeiten mit Genres, die mehr vokale Effekte anwendeten. Das bietet eine Gelegenheit für zukünftige Forschungen, die Leistung der Modelle in unterschiedlichen musikalischen Kontexten zu verbessern.

#Erkenntnisse

Eine der Hauptinsights aus unserer Studie ist, dass Systeme zur Sängeridentifikation mit einem soliden Verständnis für sowohl echte als auch geklonte Stimmen entworfen werden müssen. Die Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass diese Systeme Sänger genau identifizieren können, unabhängig von den verwendeten Audioeffekten oder dem Kontext der Musik.

Der signifikante Rückgang der Leistung bei geklonten Stimmen – insbesondere bei Modellen, die mit gemischtem Audio trainiert wurden – unterstreicht die Notwendigkeit, die Vorurteile zu adressieren, die innerhalb dieser Systeme bestehen. Das Verständnis dieser Vorurteile wird entscheidend sein, um in Zukunft effektivere Modelle zu entwickeln.

#Gemeinschaftsbeitrag

Im Rahmen unseres Engagements für die Weiterentwicklung des Fachgebiets stellen wir unsere Ergebnisse und Datensätze als Open Source zur Verfügung. Das wird eine Grundlage für Forscher und Entwickler bieten, um darauf aufzubauen und die Erforschung von Systemen zur Sängeridentifikation weiter voranzutreiben.

Indem wir unsere Erkenntnisse und die verwendeten Daten teilen, hoffen wir, Zusammenarbeit und Innovation in diesem wichtigen Bereich der Musikinformationserfassung zu fördern.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Anstieg geklonter Stimmen in der Musik sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich bringt. Während unsere Modelle vielversprechend bei der Identifizierung echter Sänger waren, hatten sie bei der Handhabung geklonter Versionen erhebliche Schwierigkeiten. Indem wir die Einschränkungen der aktuellen Systeme verstehen, können wir daran arbeiten, robustere Lösungen zu schaffen, die die Komplexität moderner Musik und ihrer sich ständig weiterentwickelnden Landschaften bewältigen können.

Durch fortlaufende Forschung und Verbesserung wollen wir zur Entwicklung effektiver Systeme zur Sängeridentifikation beitragen, die die Rechte ursprünglicher Künstler schützen und gleichzeitig die aufkommenden Bedrohungen durch Voice-Deepfakes in der Musik angehen.