MusicML, un proyecto de investigación de Google, genera canciones a partir de descripciones de texto

MusicML, un proyecto de investigación de Google, genera canciones a partir de descripciones de texto

Noticias IBL | Nueva York

Los investigadores de Google han creado un sistema de inteligencia artificial llamado MusicLM que puede generar canciones de cualquier g√©nero a partir de cualquier texto. Esta IA fue entrenada en un conjunto de datos de 280.000 horas de m√ļsica para aprender a generar canciones coherentes. art√≠culo acad√©mico. Los creadores dieron instrucciones a MusicML, como “a relajante melod√≠a de viol√≠n respaldada por un riff de guitarra distorsionado”,¬† “crear una canci√≥n de jazz encantadora con un solo de saxof√≥n memorable y un cantante solista”, o “Tecno de Berl√≠n de los 90 con un bajo bajo y una patada fuerte”.

Los investigadores dijeron que las canciones suenan como si las compusiera un artista humano, aunque no necesariamente tan inventivas o musicalmente cohesivas. Sin embargo, MusicLM logró capturar riffs instrumentales, melodías y estados de ánimo.

Los investigadores de Google demostraron que el sistema podía crear historias melódicas adecuadas para la banda sonora de una película o generar audio reproducido por un tipo específico de instrumento en un género determinado.

Este “m√ļsico” de IA se puede configurar para componer m√ļsica inspirada en lugares, √©pocas o requisitos (por ejemplo, m√ļsica motivadora para hacer ejercicio).

Una preocupaci√≥n de Google es la tendencia de MusicML a incorporar material protegido por derechos de autor a partir de datos de entrenamiento en las canciones generadas. Durante un experimento, descubrieron que alrededor del 1% de la m√ļsica que generaba el sistema se replicaba directamente de las canciones con las que entrenaba. La m√ļsica deepfake se encuentra en un terreno legal turbio.

La Asociaci√≥n de Editores de M√ļsica argument√≥ que los generadores de m√ļsica de IA violan los derechos de autor de la m√ļsica. Los expertos legales en derechos de autor dicen que la m√ļsica de un sistema de IA se considerar√≠a un trabajo derivado, en cuyo caso solo los elementos originales estar√≠an protegidos por derechos de autor.

Es probable que se presenten varias demandas relacionadas con los derechos de los artistas cuyo trabajo se utiliza para entrenar sistemas de IA sin su conocimiento o consentimiento.

Antes de MusicML, ha habido otros intentos de m√ļsica generativa, como Riffusion, Dance Diffusion, AudioML de Google y Jukebox de OpenAI.