- Neemt KI ook de muziekindustrie over?
- De muziekgenererende mogelijkheden van algoritmen
- Componisten gebruiken KI om liedjes te maken
- Mastering en talent-spotting met kunstmatige intelligentie
- Hoe zit het met auteursrecht van door KI gegenereerde muziek?
- Waarom de muziekindustrie KI moet omarmen
De muziekindustrie is een sector die al jarenlang technologische disruptie ondervindt. Studio’s en artiesten hebben zich de afgelopen jaren voortdurend moeten aanpassen aan nieuwe trends, denk bijvoorbeeld aan cd’s, Napster, iTunes en Spotify. Uiteindelijk zullen nieuwe technologieën er in de muziekindustrie voor zorgen dat het werk van componisten, muzikanten en producenten steeds meer door machines overgenomen wordt. Kunstmatige intelligentie (KI) kan muziek namelijk niet alleen componeren maar ook ten gehore brengen en algorithms creëren tegenwoordig bijvoorbeeld techno- en death metal-nummers, drumpatronen en nieuwe melodieën. Aan de andere kant kunnen deze ontwikkelingen artiesten juist weer enorm creatief inspireren. Hoe het ook zij, er bestaat er geen twijfel dat machines in de toekomst – ook op creatief gebied – een steeds grotere rol gaan spelen.
Neemt KI ook de muziekindustrie over?
Muziekindustrieveteraan Scott Cohen merkt op dat er elke tien jaar iets nieuws ontstaat waardoor de muziekindustrie op zijn kop gezet wordt. En als je wilt weten wat eraan zit te komen, moet je volgens hem naar de techwereld kijken. 70 procent van de bedrijven zal tegen 2030 ten minste één kunstmatige intelligente technologie gebruiken. Algoritmen zijn een grote verstorende factor in de economie van vandaag en zullen tegen 2025 een waarde van $202,91 miljard bereiken – vergeleken bij slechts $16,3 miljard in 2017. Streamingdiensten als Spotify en Deezer gebruiken KI bijvoorbeeld om duizenden tracks te analyseren en gepersonaliseerde muziekaanbevelingen te doen. In de toekomst zullen geavanceerde technologieën de groei van de muziekindustrie en de manier waarop muzieknummers worden geproduceerd volledig veranderen.
De muziekgenererende mogelijkheden van algoritmen
San Francisco is de thuisbasis van de Algorithmic Art Assembly, een festival met artiesten die software gebruiken om muziek te produceren. In plaats van mengpanelen en draaitafels te gebruiken, entertainen dj’s de festivalbezoekers met het schrijven van code waarmee geluiden en beats gecreëerd worden. De software wordt op de muur of een scherm geprojecteerd zodat iedereen het kan zien. Deze evenementen worden ook wel algoraves genoemd en worden steeds populairder in een stad die vol zit met ingenieurs en ontwikkelaars die dj’s met codeervaardigheden waarderen. Deze door KI gecomponeerde tracks klinken overigens niet veel anders dan de live elektronische beats die je op raves overal ter wereld hoort.
Algoritmen worden ook gebruikt om “het menselijke element uit black metal te halen” – zoals muzikanten en technologen CJ Carr en Zack Zukowski het omschrijven. Het duo ontwikkelde een KI-programma met de naam Dadabots, dat in de eerste instantie wordt gevoed met nummers van metalbands als Aepoch, Battles en Meshuggah. Vervolgens identificeert het algoritme de meest voorkomende muzikale elementen en sequenties, waarna het samples van death metal produceert. Het programma streamt nonstop nieuwe audiocontent op zijn YouTube-kanaal. En hoewel veel van de geproduceerde muziek van het programma nogal onsamenhangend klinkt, zonder ruimte voor ademhalingen en met supersnelle gitaarriffs, zou een ongetraind oor waarschijnlijk niet direct kunnen waarnemen dat Dadabots geen ‘echte’ metalband is. “Hoewel we een realistische weergave van de oorspronkelijke data wilden produceren, waren we eigenlijk blij met de esthetische waarde van de imperfectie ervan”, zeggen ze. “Solovocalisten worden een weelderig koor van spookachtige stemmen, rockbands veranderen in een soort kubistische jazz en met een mashup van meerdere opnames creëer je een surrealistische audiobeleving”. Carr en Zukowski hebben inmiddels tien verschillende KI-gegenereerde albums uitgebracht en willen hun software nog verder verfijnen.
Ook Sony is met algoritmes in de weer. Deze muziekgigant heeft onlangs DrumNet ontwikkeld, een algoritme dat kick-drumbeats aan muzieknummers toevoegt. Gebruikers kunnen beslissen of ze de muziekstijl handmatig instellen of de KI een stijl uit een populair nummer laten extraheren om aan de nieuwe tracks toe te voegen. Het onderzoeksteam gebruikte 665 pop-, rock- en hiphoptracks om de software te trainen patronen te herkennen in de manier waarop drums worden gebruikt in relatie tot andere instrumenten.
Maar er zijn nog krachtigere platforms voor het creëren van muziek. Met Amper kunnen gebruikers bijvoorbeeld een genre en een stemming kiezen, waarna de KI een relevant instrumentaal nummer componeert. Het audiobestand kan verder worden aangepast door bepaalde instrumenten toe te voegen of te verwijderen of door het tempo of de stemming van het nummer te wijzigen. Met deze tech kun je liedjes produceren zonder iets te hoeven weten van muziektheorie of compositie. Dit leidt tot een gelijker speelveld in de creatieve sector en biedt veel meer mensen mogelijkheden om muziek te maken. Volgens mede-oprichter van Amper, Michael Hobe, “biedt KI meer mensen de mogelijkheid om creatief te zijn en mensen die al creatief zijn zich nog verder te ontwikkelen”.
Componisten gebruiken KI om liedjes te maken
Ook muzikanten maken steeds vaker gebruik van slimme algoritmen om betere muziekstukken te produceren. Singer-songwriter Taryn Southern gebruikt bijvoorbeeld tools als Amper, IBM Watson Beat en Google Magenta om percussie, melodieën en akkoorden te genereren. Vervolgens bewerkt ze de door de KI gegenereerde muziek, schrijft ze teksten en zingt ze de vocals. Southern legt uit dat ze weinig weet over muziektheorie en de software helpt haar dat obstakel te omzeilen. Zo zijn nog veel meer muzikanten die KI gebruiken om muziek te creëren, ondanks het feit dat ze niet over de middelen van bekende studio’s beschikken.
De Franse componist Benoît Carré maakte bijvoorbeeld gebruik van het Flow Machines-algoritme van Sony om diverse nummers te produceren, variërend van poptracks tot folkballads. De software werd eerst gevoed met nummers uit een specifiek genre waarna het unieke melodieën genereerde die door het team verder werden bewerkt. Carré bracht alle nummers uit op het Hello World-album en de meeste luisteraars hebben waarschijnlijk geen idee dat de muziek door KI is gecreëerd. Er is nog wel steeds menselijke input nodig van experts die “een harmonieus geheel maken van de nummers en ze structuur en emotie geven. KI zal menselijke muzikanten nooit volledig vervangen”, meent Carré.
Een van de coproducenten in het Hello World-project is Michael Lovett van de Britse synthpopband NZCA Lines. Hij schreef het Multi Mega Fortune-nummer voor het album en voedde Flow Machines met verschillende nummers. De KI bracht vervolgens 10 korte melodieën tegelijk uit die door Lovett geanalyseerd werden en waaruit hij er enkele selecteerde. Uiteindelijk combineerde hij een aantal van deze melodieën met elkaar om een volledige track te creëren. In tegenstelling tot Carré maakt Lovett zich wel zorgen dat KI muzikanten in de toekomst vervangt. Hij zegt: “Hopelijk ben ik over 20 jaar niet een van de mensen die medeverantwoordelijk is geweest voor de ondergang van creatieve muziek”.
Mastering en talent-spotting met kunstmatige intelligentie
Naast het creëren van muziek veranderen algoritmen de sector ook op andere manieren. Het softwarebedrijf LANDR biedt musici bijvoorbeeld een betaalbare mastering-service. Dit is essentieel voor het produceren van een schone master-kopie van een nummer en zorgt ervoor dat het bestand is geoptimaliseerd voor distributie op meerdere formaten. Denk hierbij aan CD’s en streamingplatforms als Spotify en SoundCloud. Mastering is het bewerken van een geluidsmix waarbij met gebruik van onder andere van software, hardware en equalisers klankcorrecties gedaan worden. De mastering-service lost bijvoorbeeld fouten op die in de uiteindelijke mix over het hoofd gezien kunnen worden. Het conventioneel masteren is voor veel aspirant-muzikanten erg kostbaar. De software van LANDR wordt inmiddels door meer dan twee miljoen muzikanten gebruikt en er zijn al ongeveer 10 miljoen nummers mee gemasterd.
Ook voor talentspotting wordt steeds vaker kunstmatige intelligentie gebruikt. De Warner Music Group heeft onlangs de techstartup Sodatone overgenomen, een bedrijf dat algoritmen ontwikkelt voor het spotten van talent en het voorspellen van het commerciële potentieel van een nummer. In de toekomst is een creatief en muzikaal getraind menselijk oor voor het spotten van een nieuwe Beyoncé niet langer voldoende en zullen er ook steeds vaker datagestuurde programma’s aan te pas komen. Streaminggigant Spotify staat erom bekend KI te gebruiken om gepersonaliseerde aanbevelingen te genereren. Speciaal samengestelde muzieklijsten als Discover Weekly helpen muziekliefhebbers om uit duizenden tracks die dagelijks naar het platform worden geüpload nummers te vinden die ze mogelijk zullen waarderen.
Hoe zit het met auteursrecht van door KI gegenereerde muziek?
Ook al heeft KI veel (potentiële) toepassingen in de muziekindustrie en wordt de tech door zowel artiesten als studio’s steeds vaker gebruikt, zijn er ook een aantal uitdagingen. Ten eerste is KI nog lang niet in staat om volledig zelfstandig complexe muziek te produceren die overtuigend ‘menselijk’ klinkt. Je hoort met dit soort tracks over het algemeen al snel dat er niets niet helemaal klopt. Componist en cellist Margaret Schedel zegt: “Muziek is enorm ingewikkeld. Het bevat zoveel dimensies en als er ook maar iets niet helemaal klopt hebben mensen al snel zoiets van ‘huh?’”
En zelfs als algoritmen uiteindelijk Grammy-winnende tracks kunnen produceren zonder dat er ook maar een mens aan te pas komt krijg je bovendien te maken met juridische uitdagingen. Wie bezit bijvoorbeeld het auteursrecht op door KI gegenereerde muziek – machines of geluidstechnici? En hoe zit het met de artiesten van de tracks die gebruikt worden om de algoritmen te trainen? Moeten deze op een of andere manier worden gecompenseerd? Want KI kan geen muziek produceren zonder eerst bestaande tracks te analyseren. En hoe kan iemand bewijzen met welke nummers het neurale netwerk getraind is? Het is onwaarschijnlijk dat rechtbanken derden toegang geven tot gepatenteerde algoritmen. En alleen studio’s met enorme budgetten zouden dit soort juridische kwesties overleven. Veel van deze vragen blijven vooralsnog onbeantwoord omdat juridische systemen over de hele wereld nog aan de slag moeten met de uitdagingen die ontstaan als gevolg van door KI gegenereerde muziek.
Deze onzekerheid heeft verschillende bedrijven geïnspireerd om hier creatief mee aan het werk te gaan. De ontwikkelaars van Endel, een app die KI gebruikt om gepersonaliseerde ‘soundscapes’ te genereren, hebben bijvoorbeeld een distributieovereenkomst getekend met Warner Music waarin Endel voor elk nummer credits moet verstrekken. Het bedrijf heeft vervolgens besloten om alle zes werknemers als songwriters van de meer dan 600 tracks te vermelden, hoewel geen van hen weet hoe ze een nummer moeten schrijven of componeren. Maar het verkrijgen van auteursrecht op door KI gegenereerde muziek is essentieel om ontwikkelaars op dit gebied te stimuleren om te blijven innoveren.
Waarom de muziekindustrie KI moet omarmen
Slimme algoritmen stellen de muziekindustrie in staat nieuwe manieren te ontdekken om muziek te creëren. KI is nu al in staat om muzieknummers te genereren en geavanceerde platformen bieden musici masteringmogelijkheden die voorheen alleen beschikbaar waren voor grote studio’s. Hoewel er zorgen zijn dat technologie muzikanten en bands op een dag zal vervangen, is het meest waarschijnlijke scenario dat KI ons in de toekomst juist oneindig veel meer creatieve mogelijkheden zal bieden. De combinatie van menselijke en machine-intelligentie zal waarschijnlijk leiden tot opwindende creatieve projecten die anders misschien nooit zouden kunnen ontstaan. En dat is al reden genoeg om KI in de muziekindustrie te omarmen.
