La sinfonía creativa de la inteligencia artificial generativa en la composición musical

La IA generativa en la composición musical

Introducción

La IA generativa es inteligencia artificial que puede producir nuevos datos, como libros de texto, imágenes o música. En la composición musical, la IA generativa permite a los creadores generar nuevos trinos, campanadas, medidas e incluso canciones completas. Esta tecnología tiene el potencial de revolucionar la forma en que se crea la música, ya que algunos artistas y músicos ya la utilizan para producir obras nuevas e innovadoras. Hay dos enfoques principales para utilizar la IA generativa en la composición musical.

Un enfoque consiste en entrenar un algoritmo de IA en un gran conjunto de datos musicales. El algoritmo aprende los patrones y estructuras de la música, utilizando este conocimiento para generar nueva música que se asemeje de cerca a los datos de entrenamiento. Otro enfoque consiste en utilizar la IA para producir nuevas ideas musicales que no estén fundamentadas en la música. Esto se logra utilizando la IA para inducir secuencias arbitrarias de notas o utilizando la IA para explorar el espacio de posibles combinaciones musicales.

Objetivos de aprendizaje

Aprender sobre la IA generativa y cómo está cambiando la forma en que se compone la música.
Descubrir las numerosas ventajas de la IA generativa, desde la inspiración musical hasta la producción personalizada.
Examinar las dificultades y cuestiones éticas involucradas en la incorporación de música generada por IA en el ámbito de las artes.
Aprender sobre los usos actuales de la IA generativa en la creación musical y su potencial en el futuro.

Este artículo fue publicado como parte del Data Science Blogathon.

Comprendiendo la IA generativa

La inteligencia artificial cambia radicalmente la composición musical al utilizar algoritmos modernos de aprendizaje automático para crear composiciones musicales originales de forma independiente. Al estudiar grandes conjuntos de datos y documentar las lecciones clave dentro de la música, estos modelos pueden crear melodías, ritmos y armonías que muestran expresión artística y consistencia. Esto ayuda a los compositores a explorar nuevas posibilidades y a potenciar su creatividad al proporcionarles ideas frescas en el campo musical.
Aplicar este modelo de IA generativa en la composición musical generalmente implica el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático como RNN, Autoencoders Variacionales (VAE) o Transformers. Todos estos algoritmos actúan como base de este modelo, permitiendo que el modelo perciba y cree música basada en los datos que ha aprendido. Los compositores y desarrolladores de música utilizarán estructuras de aprendizaje automático como PyTorch y TensorFlow para construir y entrenar el modelo. Realizarán pruebas con diversas arquitecturas de redes, técnicas de entrenamiento e hiperparámetros para maximizar la calidad y la innovación de la música creada.
El entrenamiento de modelos de IA para la composición musical implica exponer al modelo a una amplia gama de géneros, estilos, etc. El modelo aprenderá patrones estadísticos, motivos melódicos, progresiones de acordes y elementos rítmicos a partir de los datos utilizados como entrada. Creará su composición seleccionando los datos necesarios a partir de los patrones aprendidos. Esto dará como resultado salidas únicas y originales que pueden fascinar al público.

Beneficios de la IA generativa en la composición musical

El modelo de IA generativa proporciona beneficios que incrementan y motivan las composiciones musicales utilizando algoritmos de aprendizaje automático avanzados y un gran conjunto de datos de notas musicales.

A continuación se presentan algunos de los beneficios de este modelo:

Inspiración y novedad

Este modelo de IA es una fuente de nuevas ideas para los compositores de música, brindándoles ideas vastas y nuevas para crear música. Al comprender los diversos tipos y estilos de música, el modelo de IA generativa puede crear variaciones y combinaciones únicas, que pueden desafiar a los compositores de música en el futuro. El proceso creativo se ve energizado por esta inyección de novedad e inspiración, lo que conduce al desarrollo de conceptos y horizontes musicales novedosos. Los compositores pueden explorar nuevas regiones musicales y experimentar con tipos de música, armonías y melodías juguetonas que antes no habían considerado.

La capacidad de este modelo para crear nuevas ideas para componer música fresca elimina el gran obstáculo de la creatividad, lo cual ayuda a los compositores de música. Esta inspiración y novedad no solo aumenta la creatividad entre los compositores, sino que también les brinda la oportunidad de explorar sus límites creativos y ayudar a mejorar la industria o el mundo de la música.

Eficiencia y Ahorro de Tiempo

El uso de este modelo ha cambiado la perspectiva de la composición de música al beneficiarnos con la capacidad de ahorrar tiempo. Mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático y una amplia gama de conjuntos de datos de música, este modelo puede generar rápidamente muchas notas musicales, melodías y variaciones en cuestión de tiempo. Con su ayuda, los compositores de música no necesitan empezar desde cero, lo que ayuda a acelerar el inicio de nuevas creaciones musicales.

Los compositores pueden tomar la música generada por el modelo de IA y utilizarla o modificarla según sus necesidades en lugar de gastar más tiempo en crear la música inicial o pensar en cómo comenzar la música o la melodía. Utilizando rápidamente las notas musicales, los compositores pueden experimentar con varios arreglos, estilos y melodías de manera eficiente. Finalmente, este modelo de IA respalda la creatividad y el tiempo de los compositores para profundizar en sus pensamientos y llevar sus grandes ideas al mundo.

Exploración de Estilos y Géneros Musicales

Gracias a la inteligencia artificial generativa, los músicos tienen nuevas herramientas para experimentar con diversos géneros y estilos musicales. Los modelos de IA generativa ayudan a los compositores a pensar de manera innovadora y explorar nuevas ideas estudiando figuras melódicas de diferentes épocas. Esto los anima a romper con sus patrones creativos habituales y probar cosas nuevas. Gracias a su adaptabilidad, los músicos pueden mezclar diferentes influencias en su música, haciéndola diversa y única. Esto lleva a explorar nuevas estéticas y fusionar diversos estilos musicales.

Posibilidades de Colaboración

Los compositores de música pueden colaborar con estos modelos de IA como socios innovadores en la composición musical. Como resultado, existe la posibilidad de colaboración en la composición musical con este modelo de IA generativa. Con la ayuda del poder computacional de los modelos de IA generativa, los compositores de música tendrán el potencial de co-producir música fusionando innovaciones creadas por el hombre. Los modelos de IA generativa pueden convertirse en buenos socios, brindando a los compositores de música ideas regulares de nuevas variaciones musicales y estimulando su proceso creativo.

Superar los Bloqueos Creativos

La inteligencia artificial generativa es una fuente invaluable de nuevas ideas musicales y variaciones en la música para los músicos. Este proceso creativo ayuda a los músicos a tomar nuevos caminos artísticos e implementar nueva vida y originalidad en su música. El material producido puede ayudar a los compositores a superar los bloqueos creativos y desarrollar nuevas ideas. En conclusión, la inteligencia artificial generativa estimula la creatividad y anima a los músicos a explorar nuevas direcciones en su música al proporcionar posibilidades infinitas.

Personalización y Personalización

La inteligencia artificial generativa permite personalizar y personalizar la música de muchas formas nuevas en solo segundos. Los modelos de IA pueden crear música adaptada a los gustos de los oyentes mediante el análisis de su historial y preferencias. Este enfoque personalizado hace que la música sea más significativa y agradable para el público, aumentando su participación y satisfacción. La inteligencia artificial generativa permite a los usuarios crear música adaptada al gusto específico de cada audiencia, haciéndola más personal y atractiva. Esto puede llevar a una conexión más profunda y satisfacción para el público. Este enfoque personalizado hace que la música sea más personal y atractiva para el público, mejorando su apreciación y disfrute.

Consideraciones Éticas y Desafíos

Derechos de Autor y Propiedad: En la composición musical, los modelos de inteligencia artificial generativa pueden plantear múltiples preguntas sobre los derechos de autor y la propiedad.
Veracidad Imaginativa: Este modelo generado por IA plantea el análisis de si se preservan la individualidad y la capacidad imaginativa de los compositores de música humanos.
Divulgación y Transparencia: Es necesario e importante ser abierto y transparente acerca de la música generada por IA para que los usuarios y oyentes puedan diferenciar entre la música generada por IA y si es original o genuina.

Sesgo de Datos en el Entrenamiento: Estos modelos de IA generativa a veces pueden exhibir discriminación hacia ciertos datos en los que fueron entrenados, lo que resalta la necesidad de entrenarlos con conjuntos de datos vastos y completos para evitar dicho sesgo.
Ajustar la Innovación de la Inteligencia Humana y Simulada: A medida que utilizamos estos modelos de IA generativa al máximo en el mundo de la música, será esencial mantener la creatividad humana y el poder computacional de la IA para que la creatividad humana no se extinga.
Efectos en los Músicos Humanos: A medida que el potencial de estos modelos de IA generativa aumenta día a día, surgen preocupaciones sobre la creatividad y la innovación humana y el futuro de los humanos en este mundo de herramientas de IA.

Aplicaciones de la IA Generativa en la Música

Producción de Medios de Música: La IA generativa permite la generación de música específicamente adaptada a las necesidades de la producción de medios. Esta música puede establecer el estado de ánimo, mejorar la historia y captar la atención del público.
Encuentros Musicales Intuitivos: La IA generativa permite experiencias musicales interactivas donde la música responde y se adapta a la entrada del usuario o a datos en tiempo real, creando viajes musicales inmersivos y personalizados. Utilice esta aplicación en instalaciones interactivas, experiencias de realidad aumentada y presentaciones en vivo.
Remix y Análisis: Los modelos de IA generativa ahora pueden analizar música existente y crear remixes de ella. Estos modelos de IA también pueden analizar la música existente y recomendar cambios en partes específicas de las canciones. Esto es posible gracias a la técnica de análisis impulsada por IA.
Creación de Música y Plan de Sonido: La IA generativa puede ayudar en la producción de música y diseño de sonido mediante la automatización de la mezcla de audio, la masterización y la generación de efectos de sonido. Puede crear sonidos únicos y de alta calidad que mejoran el valor de producción y complementan la composición.
Ayuda en la Escritura: Los compositores pueden utilizar modelos de IA generativa como herramienta para generar nuevas letras e integrarlas en su música original. La IA ayuda a generar una amplia gama de conceptos musicales, incluyendo melodías, armonías y ritmos, ofreciendo valiosos puntos de partida para la composición. Esto puede ayudar a los compositores a estimular su creatividad y desarrollar ideas nuevas e innovadoras.

Técnicas para Implementar

Organizaciones Repetitivas del Cerebro (RNNs por sus siglas en inglés)

Las RNNs son buenas para capturar patrones secuenciales y pueden crear canciones o ritmos prediciendo la siguiente nota según las notas anteriores.

Ruta al conjunto de datos: https://www.kaggle.com/datasets/imsparsh/musicnet-dataset

import numpy as np
import pretty_midi
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dropout, Dense

# Cargando el archivo MIDI y preprocesando los datos
def load_midi_file(file_path):
    midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI(file_path)

    # Asegurarse de que todos los bytes de datos estén dentro del rango válido (0 a 127)
    for instrument in midi_data.instruments:
        for note in instrument.notes:
            note.velocity = np.clip(note.velocity, 0, 127)

    return midi_data

# Cargando el conjunto de datos MusicNet
def load_dataset(path_to_dataset):
    piano_rolls = []
    for file_path in path_to_dataset:
        midi_data = load_midi_file(file_path)
        piano_roll = midi_data.get_piano_roll(fs=25)  # Muestreo a 25 Hz
        piano_rolls.append(piano_roll)

    return np.array(piano_rolls)

# Creando secuencias de rollos de piano
def create_sequences(dataset, sequence_length):
    sequences = []
    for piano_roll in dataset:
        for i in range(0, piano_roll.shape[1] - sequence_length):
            sequence = piano_roll[:, i:i+sequence_length]
            sequences.append(sequence)
    return np.array(sequences)

# Cargando el conjunto de datos MusicNet (Reemplace 'path_to_dataset'
# con la ruta real a sus archivos MIDI)
dataset = load_dataset(path_to_dataset=['/Users/Admin/Downloads/2186_vs6_1.mid',
'/Users/Admin/Downloads/2191_vs6_5.mid', '/Users/Admin/Downloads/2194_prelude13.mid'])

# Hiperparámetros
sequence_length = 100  # Longitud de las secuencias de entrada
input_shape = dataset.shape[1:]
output_shape = dataset.shape[1:]
num_units = 256  # Número de unidades en la capa LSTM
dropout_rate = 0.3  # Tasa de eliminación para regularización

# Creando secuencias
sequences = create_sequences(dataset, sequence_length)

X = sequences[:, :-1]
y = sequences[:, -1]

# Creando y compilando el modelo
model = Sequential()
model.add(LSTM(num_units, input_shape=input_shape, return_sequences=True))
model.add(Dropout(dropout_rate))
model.add(LSTM(num_units))
model.add(Dropout(dropout_rate))
model.add(Dense(np.prod(output_shape), activation='sigmoid'))
model.add(Reshape(output_shape))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

# Entrenando el modelo
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=128)

# Generando música usando el modelo entrenado
def generate_music(model, seed_sequence, length):
    generated_sequence = np.array(seed_sequence)

    for _ in range(length):
        next_step = model.predict(np.expand_dims(generated_sequence[-sequence_length:], axis=0))
        generated_sequence = np.vstack((generated_sequence, next_step[0]))

    return generated_sequence

seed_sequence = np.random.randint(0, 2, size=(input_shape[0], sequence_length))
generated_music = generate_music(model, seed_sequence, length=200)

generated_midi = pretty_midi.PrettyMIDI()
instrument = pretty_midi.Instrument(program=0)  # Usar el primer instrumento (Piano Acústico de Cola)
for pitch in range(output_shape[0]):
    note_starts = np.where(generated_music[pitch] > 0.5)[0]
    note_ends = np.where(generated_music[pitch]  len(note_ends):
        note_ends = np.append(note_ends, output_shape[1] - 1)
    for start, end in zip(note_starts, note_ends):
        note = pretty_midi.Note(velocity=64, pitch=pitch, start=start/25, end=(end+1)/25)
        instrument.notes.append(note)
generated_midi.instruments.append(instrument)
generated_midi.write('/Users/Admin/Downloads/generated_music.mid')

Autoencoders con Variación (VAEs)

Los VAEs son modelos generativos que pueden aprender el espacio latente subyacente de la información musical. Los VAEs pueden luego muestrear este espacio latente para crear nuevas composiciones musicales con características deseadas.

import numpy as np
import pretty_midi
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dropout, Dense, Lambda
from keras.losses import binary_crossentropy
from keras import backend as K

# Cargar el archivo MIDI y preprocesar los datos (igual que antes)
def load_midi_file(file_path):
    # Igual que antes

# Cargar el conjunto de datos de MusicNet (igual que antes)
def load_dataset(path_to_dataset):
    # Igual que antes

# Crear secuencias de piano rolls (igual que antes)
def create_sequences(dataset, sequence_length):
    # Igual que antes

# Cargar el conjunto de datos de MusicNet (Reemplazar 'path_to_dataset'
# con la ruta real de tus archivos MIDI)
dataset = load_dataset(path_to_dataset=['/Users/Admin/Downloads/2186_vs6_1.mid',
'/Users/Admin/Downloads/2191_vs6_5.mid', '/Users/Admin/Downloads/2194_prelude13.mid'])

# Hiperparámetros
sequence_length = 100  # Longitud de las secuencias de entrada
input_shape = dataset.shape[1:]  
output_shape = dataset.shape[1:]  
num_units = 256  # Número de unidades en la capa LSTM
dropout_rate = 0.3  # Tasa de dropout para regularización

# Crear secuencias (igual que antes)
sequences = create_sequences(dataset, sequence_length)

X = sequences[:, :-1]
y = sequences[:, -1]

# Crear el modelo VAE
def sampling(args):
    z_mean, z_log_var = args
    epsilon = K.random_normal(shape=(K.shape(z_mean)[0], K.int_shape(z_mean)[1]))
    return z_mean + K.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon

inputs = Input(shape=input_shape)
x = LSTM(num_units, return_sequences=True)(inputs)
x = Dropout(dropout_rate)(x)
x = LSTM(num_units)(x)
x = Dropout(dropout_rate)(x)

# Espacio latente
z_mean = Dense(64)(x)
z_log_var = Dense(64)(x)

# Muestreo
z = Lambda(sampling)([z_mean, z_log_var])

# Capas del decodificador
decoder_input = Input(shape=(64,))
x = Dense(num_units)(decoder_input)
x = Dropout(dropout_rate)(x)
x = RepeatVector(sequence_length)(x)
x = LSTM(num_units, return_sequences=True)(x)
x = Dropout(dropout_rate)(x)
x = LSTM(num_units, return_sequences=True)(x)
x = Dropout(dropout_rate)(x)
outputs = Dense(np.prod(output_shape), activation='sigmoid')(x)

# Modelo VAE
encoder = Model(inputs, z_mean)
decoder = Model(decoder_input, outputs)

outputs = decoder(encoder(inputs))
vae = Model(inputs, outputs)

# Función de pérdida VAE
def vae_loss(x, x_decoded_mean):
    reconstruction_loss = binary_crossentropy(x, x_decoded_mean) * np.prod(output_shape)
    kl_loss = -0.5 * K.sum(1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var), axis=-1)
    return reconstruction_loss + kl_loss

vae.compile(optimizer='adam', loss=vae_loss)

# Entrenar el modelo VAE
vae.fit(X, X, epochs=50, batch_size=128)

# Generar música usando el modelo VAE entrenado
def generate_music_vae(model, seed_sequence):
    generated_sequence = model.predict(seed_sequence)
    return generated_sequence

seed_sequence = np.random.randint(0, 2, size=(1, input_shape[0], sequence_length))
generated_music = generate_music_vae(vae, seed_sequence)

# El resto del código para crear MIDI y guardar la música generada sigue siendo el mismo
...

Aprendizaje a través del refuerzo: Utilizando el aprendizaje por refuerzo, los modelos de IA generativos pueden ser entrenados para producir composiciones musicales de alta calidad y deseables. Los modelos aprenden a mejorar su salida basándose en retroalimentación y señales de recompensa.

Movimiento de estilo: Las técnicas de transferencia de estilo permiten a los modelos de IA generar música en un estilo específico o imitar las cualidades de un artista o género específico. Los modelos pueden producir música que coincida con el estilo deseado aprendiendo características de estilo de composiciones existentes.

Perspectivas Futuras

Herramientas para hacer música con incorporación de IA: La IA se convertirá en una parte necesaria de las herramientas de creación musical y el software, integrándose perfectamente en estaciones de trabajo de audio digital (DAW) y software de composición. Los músicos contarán con asistencia y herramientas creativas impulsadas por IA, lo que les permitirá explorar nuevos ámbitos musicales y agilizar su flujo de trabajo.
El desarrollo de modelos de IA: A medida que avanza la investigación en IA, podemos esperar modelos de IA más avanzados diseñados específicamente para la síntesis musical. Estos modelos capturarán mejor las estructuras musicales complejas, crearán composiciones con más variedad y responderán a la entrada del usuario en tiempo real.
Creatividad multimodal y transversal: La IA generativa puede analizar arreglos musicales pasados para explorar la imaginación multimodal y transversal. Los modelos de IA pueden crear música que complemente el arte visual, instalaciones interactivas, experiencias de realidad aumentada y experiencias multisensoriales.
Encuentros musicales personalizados: La IA generativa desempeñará un papel importante en ofrecer a los oyentes experiencias musicales personalizadas. Los algoritmos de IA analizarán las preferencias del usuario, los hábitos de escucha y la información contextual para crear listas de reproducción personalizadas que se alineen con las preferencias y estados de ánimo individuales.

Conclusión

La síntesis musical ha sido transformada por la IA generativa, que brinda a los compositores una gran variedad de ideas melódicas y géneros para experimentar, fomentando la creatividad y la productividad. Si bien la IA ofrece posibilidades intrigantes, mantener la singularidad de los compositores requiere abordar problemas éticos como la legitimidad artística y los derechos de autor. Para mantener la integridad artística, se debe encontrar un equilibrio entre la inteligencia artificial y la creatividad humana. Las mejoras futuras en la expresión musical, las experiencias personalizadas y la colaboración entre compositores humanos y marcos de IA tienen un potencial significativo para cambiar el panorama de la producción musical a medida que avanzan los modelos de IA.

Puntos clave

Los modelos de IA generativa han brindado a los directores de música y compositores una amplia gama de ideas sobre nuevas invenciones y géneros, y también los han inspirado a crear o generar más música.
Con la ayuda de este modelo de IA generativa, podemos llevar nuestro nivel de innovación a niveles mucho más altos. Ayuda a explorar diferentes formas de generar música y mejora el proceso de mejora.
Asegurarse de que la música compuesta sea genuina y abordar problemas de derechos de autor.
El modelo de IA generativa ayuda a generar música y aumentar la productividad, pero no puede agregar un toque humano o emociones.

Preguntas frecuentes

Los medios mostrados en este artículo no son propiedad de Analytics Vidhya y se utilizan a discreción del autor.

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