Будущее создания музыки: анализ ИИ раскрывает секреты песен, удостоенных Грэмми

31 июля 2024 года исследовательская группа из Нью-Йоркского университета (занимающего 35-е место в рейтинге американских университетов USNews 2024 года) использовала технологии искусственного интеллекта (ИИ) для изучения характеристик песен, удостоенных премии Грэмми. Это новаторское исследование направлено на выявление переменных, стоящих за успешной музыкой, предоставляя новые перспективы для музыкальной индустрии и углубляя наше понимание сложностей создания музыки. Исследователи разработали алгоритм для анализа текстов песен, рейтингов Billboard и другой информации о награжденных песнях с 2021 по 2023 год, систематизируя процесс предсказания. Анасе Бари, ведущий автор и клинический доцент в Институте математических наук Курранта при NYU, заявил, что, хотя процесс отбора является субъективным и сложным, анализ композиции песен и их популярности может помочь выявить потенциальные произведения, достойные награды.

Исследовательская группа создала набор данных, состоящий из почти 250 песен, номинированных в трех категориях (Песня года, Запись года и Лучшая рэп-песня) с 2004 по 2020 год. Они обучили алгоритм ИИ, используя множество переменных для анализа музыкальных характеристик, таких как акустичность, танцевальность, энергия, инструментальность и лексическое выражение. Были применены методы обработки естественного языка для изучения разнообразия текстов и эмоционального тона. Результаты показали, что алгоритм может точно идентифицировать выигрышные песни во всех трех категориях, включая 'everything i wanted' Билли Айлиш (Запись года 2021), 'Leave the Door Open' Silk Sonic (Песня года 2022) и 'The Heart Part 5' Кендрика Ламара (Лучшая рэп-песня 2023). Интересно, что предсказания алгоритма иногда противоречили ставкам на платформах, как это было с 'Just Like That' Бонни Райт, которую алгоритм поместил в тройку лучших песен года 2023, несмотря на то, что букмекеры считали ее аутсайдером.

Быстрое развитие технологий ИИ в анализе музыки привело к новой тенденции в музыкальной индустрии: музыке, созданной ИИ. Многие артисты теперь используют инструменты ИИ для ускорения и упрощения музыкального производства. Генераторы музыки на основе ИИ работают, вводя большие объемы данных в алгоритмы, что позволяет им изучать и распознавать шаблоны в аккордах и мелодиях, а затем создавать музыкальные произведения, похожие на входные данные. Известные генераторы музыки на рынке включают Soundraw, Aiva Technologies, Beatoven.ai, Soundful, Suno и Udio. Эти инструменты предлагают артистам больше творческих возможностей и меняют традиционные методы создания музыки. Например, Soundraw — это платформа для музыки без роялти, позволяющая пользователям настраивать песни в зависимости от настроения и стиля, избегая проблем с авторским правом. Aiva Technologies предоставляет музыкальный движок, который помогает создателям быстро генерировать музыкальные вариации с полными правами на использование. Beatoven.ai позволяет пользователям создавать персонализированную фоновую музыку с помощью текстовых подсказок, предлагая лицензии на авторские права при загрузке. Однако влияние ИИ на музыку не является полностью положительным. Хотя он предоставляет больше творческих возможностей для артистов, это также вызывает опасения по поводу оригинальности и авторских прав. Музыка, созданная ИИ, может привести к увеличению схожести между произведениями и отсутствию инноваций. Более того, распространение ИИ может угрожать занятости в музыкальной индустрии, особенно музыкантам, полагающимся на традиционное исполнение на инструментах. Юридически вопросы авторского права, касающиеся музыки, созданной ИИ, остаются неясными, поскольку действующее законодательство США гласит, что только люди могут регистрировать авторские права на творческие произведения, помещая музыку, созданную ИИ, в юридическую серую зону.

Исследование также подчеркнуло значительное влияние разнообразия текстов на успех песни. Тейлор Свифт служит ярким примером, ее творческий стиль заметно эволюционировал от ранних кантри-влияний к мейнстримному попу. Согласно отчету от 30 апреля 2024 года, Свифт накопила 263 песни в Billboard Hot 100 с момента своего первого появления в 2006 году, из которых 164 достигли топ-40 и 59 — топ-10, что делает ее выдающейся среди женщин-артистов. Ее успех обусловлен не только мелодической привлекательностью, но и глубиной и разнообразием ее текстов. Тексты Свифт постоянно вращаются вокруг любви и межличностных отношений, хотя темы эволюционировали с изменениями в ее личной жизни. Ее ранние работы сосредоточены на романтике, в то время как альбомы с 'Red' и далее вводят темы разбитого сердца. Создания Свифт не только соответствуют популярным трендам, но и часто их задают, как видно на ее треке 2017 года 'I Don't Wanna Live Forever', который использовал тогда популярные элементы ритма. Она использует уникальные производственные техники в своих текстах, такие как использование низких регистров в 'Cardigan' для усиления эмоционального выражения. Тексты Свифт становятся все более поэтичными, особенно после 'Reputation', включая больше поэтических элементов, сохраняя при этом баланс, который делает сюжетные линии как увлекательными, так и доступными. Ее живые выступления также исключительно выразительны, спроектированы с множеством моментов участия аудитории, превращая каждый концерт в грандиозное интерактивное зрелище.

Сравнение между предсказаниями алгоритмов и ставками на платформах привлекло широкое внимание. В 2024 году рост сайтов предсказаний спортивных ставок на основе ИИ предложил новые варианты для любителей ставок. Согласно отчету Гэвина Бича, на рынке появилось несколько сайтов предсказаний на основе ИИ, включая BetIdeas, Leans.ai, DeepBetting, Infinity Sports AI и ZCode. Эти сайты используют сложные алгоритмы ИИ для анализа исторических данных и генерации высокоточных предсказаний матчей, помогая пользователям принимать более обоснованные решения о ставках. Принцип работы этих сайтов предсказаний спортивных ставок на основе ИИ в основном основывается на предсказательной аналитике, генерируя вероятностные предсказания для исходов матчей, анализируя исторические данные, статистику игроков, погодные условия и другую информацию. Хотя точность предсказаний этих сайтов продолжает улучшаться, пользователи все же должны подходить к ним с осторожностью и следить за тем, чтобы ставки были в пределах их возможностей. Подобно предсказаниям музыкальных наград, предсказания платформ ставок также подвержены влиянию различных факторов, включая рыночные настроения и историческую производительность. Поэтому, хотя алгоритмы ИИ демонстрируют мощные предсказательные способности, они не являются абсолютно надежными.

Исследование показало, что выигрышные песни в разных категориях имеют свои уникальные предсказательные характеристики. Например, Песня года может акцентировать внимание на мелодической привлекательности и эмоциональном выражении в текстах, в то время как Лучшая рэп-песня может больше сосредоточиться на ритме и сложности текстов. Эти различия отражают разнообразие музыкальных стилей и предпочтений аудитории в различных жанрах.

В заключение, исследование NYU предоставляет новую перспективу для понимания сложностей создания музыки. Применение технологий ИИ в анализе музыки, влияние разнообразия текстов на успех песни, сравнение предсказаний алгоритмов и платформ ставок, а также исследование характеристик выигрышных песен в различных категориях — все это важные темы в текущей музыкальной индустрии. По мере того как технологии продолжают развиваться и создание музыки эволюционирует, мы с нетерпением ждем появления более инновационных результатов на пересечении музыки и технологий в будущем.