IA na Música: Ferramentas e Técnicas de Criação

Neste trabalho, a gente olha pra diferentes ferramentas e modelos que ajudam a criar música usando inteligência artificial (IA). Essas ferramentas vêm tanto de pesquisas quanto de fontes comerciais. Nós classificamos esses métodos de geração musical em três grupos: os que usam parâmetros, os que usam texto e os que usam entradas visuais.

Nossa pesquisa mostra uma variedade enorme de recursos e possibilidades oferecidas por essas ferramentas, que atendem desde ouvintes casuais até músicos profissionais. Cada ferramenta tem suas vantagens e desvantagens, e juntamos uma lista desses fatores pra ajudar os usuários a escolher a ferramenta certa pra suas necessidades. Além disso, a pesquisa dá uma visão de como a geração musical por IA funciona e os desafios envolvidos.

A música é uma parte importante da vida humana e mudou bastante ao longo do tempo, se adaptando a diferentes culturas e tecnologias. Com a ascensão da IA e do aprendizado de máquina, a forma como a música é criada também mudou. Ferramentas de geração musical por IA permitem que os músicos expressem suas ideias musicais de novas maneiras, enquanto também aumentam a confiança deles ao trabalhar com tecnologia. Essas ferramentas aprendem com grandes coleções de música pra criar novas músicas que soam similares ao que humanos produzem.

Nos últimos anos, o aprendizado profundo mudou muitos aspectos da ciência da computação, incluindo a geração musical. Vários modelos de aprendizado profundo conseguem criar melodias curtas, mas músicas mais complexas com melodias mais longas surgiram graças a redes neurais avançadas como MusicVAE e TransformerVAE, além de modelos generativos como Denoising Diffusion Probabilistic Models. No entanto, esses modelos podem produzir melodias mais longas que podem não manter um tema ou direção clara. O aprendizado profundo também dá suporte à criação de Harmonias que complementam melodias, enquanto técnicas de transferência de estilo podem alterar músicas de um estilo para outro. Alguns pesquisadores notaram que usar aprendizado profundo na geração musical pode levar a problemas de criatividade e controle, já que esses modelos costumam depender pesadamente de dados existentes.

Essa pesquisa começa explicando termos-chave encontrados na geração musical que são relevantes para a música gerada por IA. Em seguida, olhamos o estado atual das ferramentas e modelos de geração musical por IA, avaliando suas características e limitações. Por último, analisamos ferramentas e técnicas recentes, com o objetivo de fornecer uma visão do que a composição musical baseada em IA pode fazer e os desafios que precisam ser superados para melhores resultados.

#Conceitos de Composição Musical

Pra desenvolver música gerada por IA, é importante entender alguns conceitos-chave que moldam como a música é estruturada.

Tom é um som com uma certa altura. É definido por características como frequência, intensidade (amplitude) e qualidade do som (timbre). Tom é a base da música que ajuda a formar melodias e acordes.

Altura se refere a quão alto ou baixo um som é. A música geralmente gira em torno de uma altura específica, que ajuda a definir a relação entre diferentes notas.

Timbre, muitas vezes chamado de cor ou qualidade do som, é o que faz diferentes instrumentos soarem únicos, mesmo tocando a mesma altura e volume.

Harmonia é quando diferentes alturas ou tons são tocados ao mesmo tempo pra criar um som agradável.

Acordes são grupos de notas tocadas juntas pra fornecer a base da harmonia na música.

Tempo é sobre quão rápido ou devagar uma peça musical é tocada, geralmente medido em batidas por minuto (BPM). O tempo pode mudar significativamente a sensação emocional de uma peça. Tempos mais rápidos podem criar empolgação, enquanto tempos mais lentos podem evocar calma ou tristeza. Ferramentas de música gerada por IA podem ajustar o tempo pra criar efeitos emocionais específicos.

Volume é quão alto ou suave um som é, relacionado à sua intensidade.

Estilo se refere a características e técnicas que definem a identidade musical única de um compositor ou intérprete. Analisar músicas existentes ajuda ferramentas de IA a imitar estilos de diferentes compositores ou gêneros, produzindo novas obras que refletem essas influências.

Refrão é uma seção repetida em uma música que geralmente apresenta uma melodia cativante ou linhas que capturam a essência da peça.

Música polifônica consiste em várias melodias tocadas ou cantadas ao mesmo tempo, criando um som mais rico em comparação com a música monofônica, que contém apenas uma melodia.

MIDI (Interface Digital de Instrumentos Musicais) permite que diferentes instrumentos musicais eletrônicos e softwares se comuniquem, tornando possível trocar dados musicais como notas e suas intensidades.

Velocidade da tecla mede quão forte uma tecla é pressionada em um instrumento MIDI, geralmente dada como um número entre 0 e 127.

Notação ABC é uma forma simples de escrever música usando caracteres comuns de texto, frequentemente usada na música folk pra compartilhar melodias online.

Pianoroll é uma ferramenta visual em software musical que representa dados MIDI em uma grade onde o tempo é mostrado em um eixo e a altura em outro. Usuários podem ajustar o comprimento e a intensidade das notas, tornando-a essencial para a geração musical.

Chromagram visualiza a intensidade de diferentes alturas na música ao longo do tempo.

Acompanhamento se refere aos elementos harmônicos que sustentam a melodia principal de uma canção.

#Interação de Conceitos na Música Gerada por IA

Ferramentas de geração musical por IA podem produzir música que flui de uma maneira significativa e agradável ao entender como harmonia e acordes funcionam. Ao notar padrões nos refrões de músicas populares, essas ferramentas podem criar melodias cativantes e memoráveis.

Em conclusão, entender esses conceitos musicais é chave pra construir ferramentas musicais avançadas por IA que podem criar músicas que soam tanto humanas quanto emocionalmente ressonantes. Ao modelar efetivamente esses elementos, a IA pode contribuir com novas e inovadoras formas de música, unindo a criação musical tradicional com a criatividade impulsionada pela tecnologia.

#Coleta de Dados

Pra compilar uma lista completa de ferramentas de geração musical por IA, usamos um método de busca por palavras-chave em várias plataformas. Também pedimos ajuda de modelos de linguagem de IA como ChatGPT e Bard pra refinar nossa lista de palavras-chave e encontrar recursos relevantes na web.

As plataformas que usamos pra buscar incluíram Google Search, Google Scholar, Twitter, GitHub, YouTube e Reddit, entre outras. As palavras-chave que focamos incluíram música IA, geração musical IA, música de aprendizado de máquina e tecnologia musical.

O prompt que usamos pedia recomendações sobre plataformas ou palavras-chave que poderíamos ter perdido na nossa busca.

#Taxonomia de Ferramentas de Geração Musical

Vamos fornecer uma linha do tempo dos modelos de geração musical, mostrando sua evolução desde os primeiros métodos não neurais até os mais recentes modelos baseados em IA que não precisam de parâmetros específicos.

#Abordagens Não-Neurais

Historicamente, ferramentas de geração musical usavam abordagens como cadeias de Markov, modelos baseados em regras e algoritmos evolutivos, que normalmente precisavam de algum input guiado por humanos pra criar música.

• Cadeias de Markov: Esses são modelos matemáticos que prevêm estados futuros baseados apenas no estado atual, sem considerar ações anteriores. Eles foram usados pra criar melodias suaves e música personalizada baseada nos humores dos usuários.

• Modelos Baseados em Regras: Esses dependem de regras estabelecidas pra criar música. Por exemplo, um sistema pode gerar harmonias baseadas em princípios harmônicos conhecidos.

• Algoritmos Evolutivos: Esses simulam a seleção natural selecionando as melhores sequências musicais e refinando-as por meio de processos como mutação. Muitos sistemas têm incorporado feedback humano em tempo real pra melhorar a geração musical.

#Geração Musical Baseada em Redes Neurais

Agora vamos explorar sistematicamente modelos de geração musical movidos por redes neurais. Vamos dividir esta seção em três partes: modelos baseados em parâmetros, modelos baseados em prompts e modelos baseados em visuais. Pra cada um, vamos descrever como funcionam e suas forças e fraquezas.

#Geração Musical Baseada em Parâmetros

Modelos baseados em parâmetros precisam de inputs específicos pra gerar música. Esses podem incluir atributos como tempo ou humor. Usuários podem guiar o processo de geração de forma mais direta porque podem definir esses inputs.

Visão Geral do Magenta: Este projeto open-source tem como objetivo integrar aprendizado de máquina na criação musical. Alguns dos modelos conhecidos dentro do Magenta incluem MusicVAE, NSynth e Melody RNN.

Características do Magenta: O conceito central gira em torno de sequências de notas musicais, uma representação simplificada de uma série de notas musicais. Os modelos do Magenta podem capturar diversos aspectos da música, permitindo que os usuários criem e editem composições facilmente.

#Vantagens e Limitações do Magenta

O Magenta tem muitas vantagens, incluindo ser open-source e ter uma variedade ampla de modelos pra criar e manipular música. No entanto, sua complexidade pode exigir algum conhecimento técnico, e a música gerada muitas vezes precisa de mais ajustes pra ficar certa.

#Visão Geral do Jukebox

O Jukebox é outra ferramenta de rede neural que pode gerar música, incluindo cantoria, em vários estilos usando um modelo chamado VQ-VAE e Transformers.

Características e Capacidades: Ele pode continuar canções existentes ou criar peças originais inteiras com base em gêneros e artistas selecionados pelos usuários. Ele usa um grande conjunto de dados de canções pra ajudá-lo a aprender.

#Vantagens e Limitações do Jukebox

O Jukebox é poderoso devido ao uso de algoritmos complexos que comprimem a música enquanto mantêm a qualidade. No entanto, seu desempenho requer recursos computacionais significativos, o que pode ser um obstáculo pra muitos usuários.

#Visão Geral do MuseNet

O MuseNet é projetado pra produzir composições de quatro minutos com até dez instrumentos, misturando diferentes estilos.

Características e Capacidades: O MuseNet pode criar música com base em compositores ou estilos específicos usando modelos avançados de transformador.

#Vantagens e Limitações do MuseNet

O MuseNet pode produzir música coerente que imita com precisão estilos específicos. No entanto, pode não gerar sempre as escolhas de instrumentos exatas pretendidas pelo usuário.

#Visão Geral do Music Transformer

O Music Transformer é projetado pra sequências musicais longas.

Características e Capacidades: Ele é capaz de gerar música ao longo de períodos mais longos e usa mecanismos de autoatenção pra criar estruturas.

#Vantagens e Limitações do Music Transformer

Embora possa criar peças mais longas, a qualidade pode sofrer se os dados de treinamento não forem diversos o suficiente.

#Visão Geral da Geração Musical com Sentimento

Este modelo pode criar música considerando emoções específicas.

Características e Capacidades: Ele gera música com base em descritores de humor e pode analisar o conteúdo emocional da música.

#Vantagens e Limitações da Geração Musical com Sentimento

Embora possa produzir música ligada a emoções, melhorias são necessárias pra um desempenho melhor em contextos emocionais menos claros.

#Ferramentas de Geração Musical Baseadas em Prompt

Essas ferramentas usam entradas de texto pra criar música.

#Visão Geral do Riffusion

O Riffusion gera áudio a partir de prompts de texto e imagens visuais.

#Vantagens e Limitações do Riffusion

O Riffusion é fácil de usar e produz música de alta qualidade. No entanto, sua flexibilidade é limitada, já que a saída depende muito da qualidade dos prompts de entrada.

#Visão Geral do Noise2Music

O Noise2Music explora o uso de modelos de difusão avançados pra gerar música de qualidade a partir de texto.

#Vantagens e Limitações do Noise2Music

Embora consiga produzir música de alta qualidade baseada em descrições ricas, pode ser influenciado por vieses dos dados de treinamento.

#Visão Geral do Moûsai

O Moûsai usa um processo de duas etapas pra criar música a partir de texto.

#Vantagens e Limitações do Moûsai

Ele consegue gerar música longa e de alta qualidade, mas pode exigir mais recursos computacionais.

#Visão Geral do MusicLM

O MusicLM foca em gerar música de alta fidelidade a partir de descrições de texto detalhadas.

#Vantagens e Limitações do MusicLM

Apesar de sua saída de alta qualidade, ele não foi lançado como um projeto open-source.

#Ferramentas de Geração Musical Baseadas em Visual

Essas ferramentas usam input visual, como imagens ou vídeos, pra criar música.

#Visão Geral do Controllable Music Transformer

Este modelo gera música de fundo que combina com o ritmo e o humor de um vídeo dado.

#Vantagens e Limitações do Controllable Music Transformer

Ele produz música bem adequada a vídeos, mas pode ter restrições ao lidar com durações mais longas.

#Visão Geral do V-MusProd

O V-MusProd gera música com base em vídeo analisando várias características.

#Vantagens e Limitações do V-MusProd

Ele mostra potencial em produzir música de alta qualidade, mas atualmente foca apenas em faixas de piano.

#Visão Geral do Foley Music

O Foley Music cria música correspondente a movimentos corporais capturados em vídeos.

#Vantagens e Limitações do Foley Music

Ele funciona bem em vários tipos de vídeos, mas requer sintetizadores pra saída de som.

#Ferramentas Comerciais de Geração Musical

O mercado está cheio de ferramentas comerciais que permitem que usuários sem formação musical criem música facilmente. Essas ferramentas geralmente oferecem interfaces baseadas na web pra ajustar aspectos como humor e tempo, gerando música rapidamente com base nas preferências do usuário.

Embora sejam fáceis de usar, muitas ferramentas comerciais não explicam sua tecnologia subjacente. Isso pode deixar os usuários incertos sobre como sua música gerada funciona, limitando a capacidade de personalização avançada.

Em conclusão, essa pesquisa destaca várias ferramentas de geração musical por IA que operam em diferentes métodos de entrada, como parâmetros, prompts e vídeos. Cada ferramenta tem suas forças e fraquezas únicas. O estado atual da IA na geração musical mostra promessas em transformar a indústria da música, oferecendo novas avenidas para criatividade e expressão. Acreditamos que os avanços futuros levarão a ferramentas de geração musical por IA ainda melhores e mais amigáveis.