Uno de los mayores problemas con el auge de internet fue la facilidad de acceso a contenido pirateado. Desde la música hasta los videojuegos, diversas industrias afectadas por la piratería crearon contramedidas para proteger su contenido. Como resultado, la industria musical es increíblemente estricta en la aplicación de las leyes de derechos de autor. Vídeos de YouTube o incluso cuentas completas suelen ser eliminados si incluyen música protegida por derechos de autor que el usuario no ha licenciado. Sin embargo, utilizar los canales adecuados para obtener licencias de música puede ser muy lento y costoso. Para resolver este problema, Alexey Kochetkov creó... Mubert, un generador de música de IA.

¿Qué es Mubert?

El fundador y director ejecutivo, Alexey Kochetkov, tiene títulos en informática y educación musical. Mubert nació de la experiencia de Kochetkov en ambos campos. Con MubertKochetkov espera generar un gran impacto en la industria musical y ofrecer soluciones musicales rentables para transmisores de videojuegos, desarrolladores de asistentes de voz y muchas otras industrias.

Además, el equipo de investigación de Mubert está trabajando para crear un "ADN musical" que permita adaptar la música a cada persona según sus preferencias y la actividad durante la que se reproduce. Nos reunimos con Kochetkov para conocer más sobre el producto.

Alexey: Mubert Es una compañía musical con IA. Desarrollamos un algoritmo que utiliza inteligencia artificial para generar música original y continua para uso comercial o personal, que se puede personalizar fácilmente y transmitir en todo el mundo. En la versión más básica de la aplicación, los usuarios tocan un botón para elegir música para una actividad o género específico. A continuación, Mubert Generará música para esa categoría con un tempo y una escala aleatorios. Los usuarios pueden ajustar la música pulsando el botón "Me gusta" o "No me gusta" en la aplicación. Así es como entrenan a la IA para generar música más acorde a sus gustos.

Actualmente, no se puede cambiar el tempo automáticamente en la aplicación móvil. Sin embargo, estamos intentando crear aplicaciones que permitan controlar la música por completo. Nuestro primer objetivo era crear una aplicación donde los usuarios pudieran pulsar un botón y disfrutar de música sin parar.

Por otro lado, la empresa ofrece un servicio privado. API Para empresas que requieren soluciones musicales más personalizadas. A través de APILos clientes pueden controlar el generador de música con IA y personalizarlo. También pueden personalizar los datos de entrada y usarlos para crear música.

¿Cómo se te ocurrió la idea de este generador de música con IA?

Alexey: Un día estaba corriendo con un amigo. Todos los días, hacíamos diez kilómetros. Durante ese tiempo, hablamos de lo molesto que era cambiar de canción en las listas de reproducción que escuchábamos. Sobre todo cuando solo quieres concentrarte en tu tarea, como correr, es muy molesto tener que cambiar de canción.

Empecé a contarle mi idea de un algoritmo que generaría música según el ritmo de mi carrera. Así fue como... Mubert Nació. La idea era generar una lista de reproducción infinita y continua, basada en un ritmo y un estado de ánimo. Una aplicación así ayudaría enormemente a las personas a mantenerse concentradas.

Las listas de reproducción con varias canciones y artistas no ayudan a mantener la concentración. Ese día, reuní a cinco amigos y empezamos a desarrollar este algoritmo. Un año después, reestructuramos el equipo y lo convertimos en un negocio rentable.

¿Qué agujeros hay en el mercado? Mubert ¿Qué rellena y qué problemas soluciona para los creadores?

Alexey: Actualmente, existe una creciente tendencia a endurecer las regulaciones sobre contenido protegido por derechos de autor. Las empresas tienen muchas dificultades para añadir música a sus servicios y aplicaciones, o para reproducirla en espacios públicos. Legalmente, las empresas deben adquirir contenido protegido por derechos de autor antes de usarlo. Sin embargo, esta tarea les consume mucho tiempo.

La música generativa o los generadores de música con IA pueden resolver este problema para empresas de todo el mundo. Nuestra plataforma permite la transmisión de música en todo el mundo. Contamos con todos los derechos de nuestro contenido. Por lo tanto, podemos transmitirlo globalmente y dar acceso a otras empresas que tienen contrato con nosotros.

Otro problema es que los músicos no pueden monetizar su música ni sus sonidos con tanta facilidad. Nosotros les solucionamos este problema pagando regalías a los músicos por proporcionar muestras de sonidos y música. Nuestro equipo utiliza estos sonidos y muestras musicales en MubertLos reproducimos como pistas completas o los usamos para crear nueva música para nuestros clientes comerciales. Esta música está protegida por derechos de autor y Reino libre.

¿Quién te crees? Mubert ¿Para qué es más útil?

Alexey: Los casos de uso más comunes hoy en día son los servicios de streaming y los asistentes de voz. Otro gran mercado objetivo es la música para espacios públicos. Estos casos de uso presentan problemas similares con el contenido protegido por derechos de autor. En espacios públicos, cualquier música reproducida debe tener licencia o se corre el riesgo de ser multado. Un caso importante fue el de Peleton, una empresa que transmite música para deportes. Este año recibió una multa de 150 millones de dólares por usar música protegida por derechos de autor.

Mubert Es una plataforma que facilita la obtención de música para estos casos de uso. Con nuestros servicios, puedes reproducir música libre de regalías, eliminando el riesgo de multas por usar canciones con derechos de autor.

¿Este generador de música de IA se basa en un modelo generativo similar a las GAN?

Alexey: Mubert es muy diferente de tales algoritmos. Es un API Una aplicación para generar música, pero no es un algoritmo generativo. La red neuronal se utiliza principalmente para la clasificación de sonido, el análisis de datos y la creación de nuestra base de datos. Esta base de datos se analiza mediante algoritmos musicales basados ​​en reglas musicales. Finalmente, la plataforma de streaming transmite música a nuestros clientes.

Al generar la música, el programa simplemente combina los sonidos. No necesitamos usar redes neuronales para esto. Sin embargo, para combinar los sonidos correctamente, se necesitan sonidos que coincidan con el mismo... humor Requiere el uso de algoritmos de aprendizaje automático y big data. También estamos trabajando en botones de "Me gusta" y "No me gusta", que permiten a los usuarios personalizar las listas de reproducción según sus gustos. Esto se convierte en una IA personalizada para el usuario y utilizamos estos datos para crear una experiencia personalizada para todos los usuarios. Mubert.

Para combinar sonidos correctamente, necesitamos capturar pequeñas características de cada sonido. Contamos con una gran base de datos de aproximadamente 500,000 muestras. Estas muestras deben clasificarse con precisión, y necesitamos encontrar todas las características de cada sonido y usarlas para generar mejor música.

Existe un amplio conjunto de parámetros que se pueden extraer de cada sonido; por ejemplo, sonidos ligeros, sonidos potentes y sonidos con un tempo de 120 BPM. Esta es la principal área donde los algoritmos de IA trabajan juntos. Para resolver diferentes problemas, se necesitan diferentes algoritmos. Esto depende de la tarea que busquemos resolver en cada paso de la cadena.

¿Utiliza humanos para garantizar que los datos se clasifiquen correctamente?

Uno de los mayores problemas de la IA actual es el acceso a datos de entrenamiento de alta calidad. Además, a menudo necesitamos que los humanos anoten los datos, añadan etiquetas u otros metadatos antes de que puedan usarse para el entrenamiento. MubertEn el caso de 's, mantener una base de datos de más de 500,000 muestras de sonido y música no es una tarea fácil.

Alexey: Contamos con un equipo de 2,000 músicos trabajando en este sistema. Además, contamos con directores que verifican los resultados del algoritmo de IA. Creo que en el futuro utilizaremos estos algoritmos para clasificar los datos tanto de los sonidos como del oyente.

Acabamos de empezar a implementar la función de "Me gusta" y "No me gusta". Con los datos de nuestros clientes, analizamos el momento en que a alguien le gusta o le disgusta una canción. Necesitamos analizar todas las características de los sonidos que se reproducen en ese momento.

¿Puede la gente obtener ganancias de esta música sin pagar regalías adicionales?

Alexey: Ahora mismo quiero crear un negocio sin regalías. Quiero crear un negocio de suscripción donde se paga un precio mensual y se obtiene música ilimitada. Sin embargo, para ello, solo podemos usar samples cuyos derechos poseemos. Por lo tanto, debemos comprar el sonido o los samples musicales en su totalidad.

Compramos paquetes de samples, los usamos, los transformamos y los adaptamos a diferentes géneros, tempos y escalas. Después, creamos nuestros propios samples basados ​​en sonidos generados por músicos y tenemos los derechos para usarlos como queramos. Al final, podemos venderlos a cualquier empresa en todo el mundo. Así es como quiero construir este modelo. API Amigables. .

¿Cómo es Mubert ¿Mejor que Spotify o cualquier otra aplicación de transmisión de música?

Alexey: Mubert te ayuda a concentrarte mejor. A diferencia de Spotify u otras aplicaciones, Mubert No tiene paradas ni pausas. Nuestras transmisiones de música son un bucle continuo e infinito. El tempo de las canciones es el mismo. No hay cambios en la atmósfera musical durante toda la pista. Hemos probado nuestros prototipos con corredores y prácticamente todos dijeron lo mismo:

"Mubert Te ayuda a concentrarte en la tarea específica para la que está diseñada la pista. Es casi como meditar.

¿Qué impactos importantes podrían tener? Mubert ¿Ganar dinero en la industria musical o en otras industrias?

Con el lanzamiento de la tecnología de voz sintética y deepfake, a muchas personas les preocupa que dicha tecnología provoque la pérdida de empleos en muchas industrias. Por ejemplo, las voces sintéticas podrían representar una amenaza para los actores de doblaje. De igual manera, se dice que el GPT-2, lanzado recientemente por Open AI, presenta riesgos laborales para los escritores. Si Mubert u otros generadores de música con inteligencia artificial se generalizan, es probable que tengan un efecto importante en numerosas industrias.

alexey: Por supuesto, las tecnologías de IA tendrán algunos efectos. Pero creo que el mercado en su conjunto se fortalecerá gracias a ellas y llevará la industria a otro nivel. Al igual que la aparición de la tecnología de grabación cambió drásticamente la industria musical, la IA impulsará una nueva era para todo el mercado.

Y lo que es más importante, la gente quiere escuchar a artistas, no solo canciones generadas por computadora. Las canciones generadas por computadora se usan principalmente como música de fondo o para audiolibros.

En mi opinión podemos dividir la música en dos tipos: música de fondo Y la música del artista. La música de fondo es para actividades como correr o trabajar. Dicho esto, la tecnología de los artistas virtuales tiene futuro. Si creamos un artista virtual con IA, creo que sería interesante ver cómo evoluciona.

¿Cuál es tu sueño? Mubert¿Qué te gustaría ver en el futuro para los generadores de música con IA?

Alexey: Quiero crear un ADN musical, una tecnología que permita reflejar tus gustos personales en las ondas sonoras que escuchas. Puede ser una canción vocal o música de fondo. Sin embargo, quiero crear algo completamente personal, algo tan cercano a tus gustos que no querrás quitarte los auriculares.

Además, me gustaría colaborar con tecnologías de voz sintética. Porque siento que... Mubert ¡Y las voces sintéticas podrían crear un artista sintético! Estamos trabajando ahora mismo para añadir voces a Mubert, sintetizar voces y, con suerte, crear artistas virtuales.

Lo más importante es que nuestro análisis no se centra solo en el sonido en sí, sino en el momento. No es tan simple como "Estoy trabajando y escuchando música techno". Es mucho más profundo. Por ejemplo, "Estoy trabajando y estoy escuchando este género. Los sonidos son suaves. Esta percusión usa los sonidos de una batería analógica". No solo adaptamos la música a cada individuo, sino a su comportamiento y al momento en que se reproduce.

Quiero crear una nueva capa en el estilo de vida de las personas donde puedan tener música personalizada para cada actividad, para cada momento de sus vidas.