L'un des principaux problèmes liés à l'essor d'Internet a été la facilité d'accès aux contenus piratés. De la musique aux jeux vidéo, diverses industries touchées par le piratage ont mis en place des contre-mesures pour protéger leurs contenus. Ainsi, l'industrie musicale est extrêmement stricte quant à l'application des lois sur le droit d'auteur. Les vidéos YouTube, voire des comptes entiers, sont souvent supprimés s'ils utilisent de la musique protégée par le droit d'auteur sans autorisation. Or, obtenir les licences musicales par les voies officielles peut s'avérer long et coûteux. Pour résoudre ce problème, Alexey Kochetkov a créé… Mubert, un générateur de musique basé sur l'IA.

Qu'est-ce que le Mubert?

Le fondateur et PDG, Alexey Kochetkov, est titulaire de diplômes en informatique et en éducation musicale. Mubert est née de l'expertise de Kochetkov dans les deux domaines. MubertKochetkov espère faire sensation dans l'industrie musicale et proposer des solutions musicales économiques aux streamers de jeux vidéo, aux développeurs d'assistants vocaux et à de nombreux autres secteurs.

De plus, l'équipe de recherche de Mubert L'entreprise travaille à la création d'un « ADN musical » permettant de personnaliser la musique en fonction des préférences et de l'activité de chaque individu. Nous avons rencontré Kochetkov pour en savoir plus sur ce produit.

Alexey: Mubert est une entreprise de musique basée sur l'IA. Nous développons un algorithme qui utilise l'intelligence artificielle pour générer de la musique originale en continu, à usage commercial ou personnel, facilement personnalisable et diffusable dans le monde entier. Dans sa version la plus simple, l'application permet aux utilisateurs de choisir la musique adaptée à une activité ou un genre spécifique en appuyant sur un bouton. Ensuite, Mubert L'application générera de la musique pour cette catégorie à un tempo et une tonalité aléatoires. Les utilisateurs pourront ensuite ajuster la musique en cliquant sur les boutons « J'aime » ou « Je n'aime pas ». C'est ainsi que les utilisateurs entraînent l'IA à générer une musique plus proche de leurs goûts.

Pour le moment, il n'est pas possible de modifier automatiquement le tempo dans l'application mobile. Cependant, nous travaillons actuellement au développement d'applications permettant un contrôle total de la musique. Notre premier objectif était de créer une application où les utilisateurs pourraient appuyer sur un bouton pour lancer une lecture de musique en continu.

En revanche, la société propose un service privé API pour les entreprises qui ont besoin de solutions musicales plus personnalisées. Grâce à APILes clients peuvent contrôler et personnaliser le générateur de musique IA. Ils ont également la possibilité de personnaliser les données d'entrée et de les utiliser pour créer de la musique.

Comment vous est venue l'idée de ce générateur de musique par IA ?

Alexey: Un jour, je faisais mon jogging avec un ami. Chaque jour, nous courions dix kilomètres. Pendant ce temps, nous discutions de combien il était agaçant de devoir changer constamment de morceau dans nos playlists. Surtout quand on veut se concentrer sur son activité, comme le jogging, c'est vraiment pénible de devoir changer de musique.

J'ai commencé à lui parler d'une idée que j'avais pour un algorithme qui générerait de la musique en fonction de mon rythme de jogging. C'est ainsi que… Mubert L'idée était de générer une playlist infinie et continue, basée sur un tempo et une ambiance donnés. Une telle application aiderait grandement les utilisateurs à rester concentrés.

Les playlists regroupant des chansons et des artistes variés ont du mal à capter l'attention. Ce jour-là, j'ai réuni cinq amis et nous avons commencé à développer cet algorithme. Un an plus tard, nous avons remanié l'équipe et transformé le projet en une entreprise rentable.

Quelles failles du marché Mubert et quels problèmes cela résout-il pour les créateurs ?

Alexey: On observe actuellement un durcissement croissant de la réglementation relative aux contenus protégés par le droit d'auteur. Les entreprises rencontrent de nombreuses difficultés pour intégrer de la musique à leurs services et applications, ou pour en diffuser dans les espaces publics. Légalement, elles sont tenues d'acquérir les droits d'auteur avant toute utilisation, une démarche qui s'avère extrêmement chronophage.

La musique générative, ou génération de musique par IA, peut résoudre ce problème pour les entreprises du monde entier. Notre plateforme permet la diffusion de musique en streaming à l'échelle mondiale. Nous détenons l'intégralité des droits sur notre contenu. Par conséquent, nous pouvons le diffuser dans le monde entier et en donner l'accès aux entreprises ayant signé un contrat avec nous.

Un autre problème est que les musiciens ne peuvent pas monétiser facilement leur musique ou leurs sons. Nous résolvons ce problème en leur versant des droits d'auteur pour la mise à disposition d'échantillons sonores et musicaux. Notre équipe utilise ces échantillons dans… MubertNous les diffusons en intégralité ou les utilisons pour créer de nouvelles musiques pour nos clients professionnels. Cette musique est protégée par le droit d'auteur et Libre de droits.

Qui pensez-vous Mubert est le plus utile pour ?

Alexey: Les cas d'utilisation les plus courants aujourd'hui sont les services de streaming et les assistants vocaux. La musique diffusée dans les espaces publics représente un autre marché cible important. Ces cas d'utilisation rencontrent des problèmes similaires liés au droit d'auteur. Dans les espaces publics, toute musique diffusée doit être autorisée, sous peine d'amende. Un exemple flagrant est celui de Peloton, une entreprise qui diffuse de la musique pour les événements sportifs. Cette année, elle a été condamnée à une amende de 150 millions de dollars pour utilisation de musique protégée par le droit d'auteur.

Mubert est une plateforme qui simplifie l'accès à la musique pour ces usages. Grâce à nos services, vous pouvez écouter de la musique libre de droits en streaming et ainsi éviter les amendes liées à l'utilisation de morceaux protégés par le droit d'auteur.

Ce générateur de musique IA est-il basé sur un modèle génératif similaire aux GAN ?

Alexey: Mubert est très différent de tels algorithmes. C'est un API Il s'agit d'une application de génération musicale, mais pas d'un algorithme génératif. Le réseau neuronal est principalement utilisé pour la classification des sons, l'analyse des données et la création de notre base de données. Cette base de données est ensuite analysée par des algorithmes musicaux basés sur des règles musicales. Enfin, la plateforme de streaming diffuse la musique à nos clients.

Lors de la génération de la musique, le programme assemble simplement des sons. Nous n'avons pas besoin d'utiliser de réseaux neuronaux pour cela. Cependant, pour assembler correctement les sons, il faut que ceux qui correspondent à la même fréquence soient utilisés. humeur Cela nécessite l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique et de traitement du Big Data. Nous travaillons également sur des boutons « J'aime » et « Je n'aime pas » permettant aux utilisateurs de personnaliser leurs playlists selon leurs goûts. Il s'agit en quelque sorte d'une IA personnelle pour chaque utilisateur, et nous utilisons ces données pour créer une expérience personnalisée. Mubert.

Pour assembler les sons correctement, nous devons extraire les caractéristiques de chacun d'eux. Nous disposons d'une vaste base de données d'environ 500 000 échantillons. Ces échantillons doivent être classés avec précision, et nous devons identifier toutes les caractéristiques de chaque son afin de générer une musique de meilleure qualité.

De nombreux paramètres peuvent être extraits de chaque son, par exemple des sons légers, des sons graves ou des sons à un tempo de 120 BPM. C'est le principal domaine d'application des algorithmes d'IA. La résolution de différents problèmes requiert différents algorithmes, en fonction de la tâche à accomplir à chaque étape du processus.

Faites-vous appel à des humains pour garantir que les données sont correctement classées ?

L'un des plus grands problèmes de l'IA aujourd'hui est l'accès à des données d'entraînement de haute qualité. De plus, nous avons souvent besoin de l'intervention humaine pour annoter les données, ajouter des étiquettes ou d'autres métadonnées avant qu'elles puissent être utilisées pour l'entraînement. MubertDans ce cas précis, la gestion d'une base de données de plus de 500 000 échantillons sonores et musicaux n'est pas une mince affaire.

Alexey: Nous avons une équipe de 2 000 musiciens qui travaillent avec nous sur ce système. De plus, des directeurs musicaux vérifient les résultats de l'algorithme d'IA. Je pense qu'à l'avenir, nous utiliserons ces algorithmes pour classifier les données relatives aux sons et à l'auditeur.

Nous venons de commencer à implémenter la fonctionnalité « J’aime » et « Je n’aime pas ». Grâce aux données de nos clients, nous cherchons à analyser le moment précis où un utilisateur « aime » ou « Je n’aime pas » un morceau. Pour cela, nous devons analyser toutes les caractéristiques des sons diffusés à ce moment-là.

Est-il possible de tirer profit de cette musique sans payer de redevances supplémentaires ?

Alexey: Actuellement, je souhaite créer une entreprise sans redevances. Je veux bâtir un modèle d'abonnement où l'on paie un prix mensuel pour accéder à une quantité illimitée de musique. Cependant, pour ce faire, nous ne pouvons utiliser que des samples dont nous possédons l'intégralité des droits. Par conséquent, nous devons acheter les droits d'auteur de tous les samples sonores ou musicaux.

Nous achetons des banques de sons, les utilisons, les transformons et les adaptons à différents genres, tempos et gammes. Ensuite, nous créons nos propres échantillons à partir de sons produits par des musiciens et nous possédons les droits d'utilisation que nous souhaitons. Enfin, nous pouvons les vendre dans le monde entier à n'importe quelle entreprise. C'est ainsi que je souhaite construire ce modèle pour API de Red Lion

Comment se fait- Mubert Meilleur que Spotify ou toute autre application de streaming musical ?

Alexey: Mubert vous aide à mieux vous concentrer. Contrairement à Spotify ou à d'autres applications, Mubert Il n'y a ni arrêts ni pauses. Nos flux musicaux sont diffusés en boucle continue et infinie. Le tempo des morceaux est constant. L'ambiance musicale reste inchangée tout au long du morceau. Nous avons testé nos prototypes auprès de joggeurs et la quasi-totalité d'entre eux ont fait le même constat :

"Mubert Cela vous aide à vous concentrer sur la tâche spécifique à laquelle le morceau est destiné. C'est presque comme une méditation.

Quels impacts majeurs pourraient Mubert Gagner de l'argent dans l'industrie musicale ou dans d'autres secteurs ?

Avec l'avènement des technologies de synthèse vocale et de deepfake, nombreux sont ceux qui craignent des pertes d'emplois dans de nombreux secteurs. Par exemple, les voix de synthèse pourraient menacer les comédiens de doublage. De même, le GPT-2 d'OpenAI, récemment publié, est réputé faire peser des risques sur l'emploi des écrivains. Mubert Si d'autres générateurs de musique basés sur l'IA se généralisent, cela aura probablement un impact majeur sur de nombreux secteurs.

Alexeï : Bien sûr, les technologies d'IA auront des répercussions. Mais je pense que le marché dans son ensemble en sortira renforcé et propulsera le secteur vers de nouveaux sommets. Tout comme l'émergence des technologies d'enregistrement a radicalement transformé l'industrie musicale, l'IA ouvrira une nouvelle ère pour l'ensemble du marché.

Plus important encore, les gens veulent écouter des artistes, et non pas seulement des chansons générées par machine. Ces dernières sont principalement utilisées comme musique de fond ou pour accompagner des livres audio.

À mon avis, on peut diviser la musique en deux types : musique de fond et la musique de l'artiste. La musique d'ambiance est destinée à des activités comme le jogging ou le travail. Cela dit, la technologie des artistes virtuels a un avenir prometteur. Si l'on crée un artiste virtuel doté d'une IA, il serait intéressant d'observer son évolution.

Quel est votre rêve pour MubertQuelles évolutions souhaiteriez-vous voir à l'avenir pour les générateurs de musique basés sur l'IA ?

Alexey: Je souhaite créer un ADN musical, une technologie permettant à vos goûts personnels de se refléter dans les ondes sonores que vous écoutez. Qu'il s'agisse d'une chanson ou d'une musique d'ambiance, je veux créer quelque chose d'entièrement personnel, quelque chose qui vous ressemble tellement que vous ne voudrez plus quitter vos écouteurs.

De plus, j'aimerais collaborer avec le domaine des technologies de synthèse vocale. Parce que j'ai l'impression que Mubert et des voix synthétiques pourraient créer un artiste synthétique ! Nous travaillons actuellement à ajouter des voix à Mubertsynthétiser des voix et, espérons-le, créer des artistes virtuels.

Plus important encore, notre analyse ne se limite pas au son lui-même ; elle prend en compte le contexte. Il ne s'agit pas simplement de dire « Je travaille et j'écoute de la techno ». C'est bien plus profond. Par exemple : « Je travaille et j'écoute ce genre musical. Les sonorités sont douces. Ces percussions utilisent le son d'une batterie analogique. » Nous n'adaptons pas la musique à l'individu, mais à son comportement et au moment où elle est diffusée.

Je souhaite créer une nouvelle dimension dans le mode de vie des gens, leur permettant d'avoir une musique personnalisée pour chaque activité, pour chaque instant de leur vie.