Los científicos de Google han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede «crear» música de alta fidelidad basándose únicamente en las señales de texto proporcionadas por los usuarios.
La herramienta de IA de Google utilizó 280.000 horas de audio para la formación. El nuevo sistema, llamado MusicLM, utiliza el generador de música AudioLM. Esta última es una herramienta de creación de música impulsada por IA que causó un gran revuelo en octubre.
Funciona así: un usuario ingresa la descripción de la música en forma de texto (1); luego el sistema genera el audio correspondiente (2). Para ello, el sistema necesita conocer el tipo, duración, género, etc. Aparte de estos detalles, MusicLM también permite a los usuarios proporcionar más información. Este último también puede crear música que «evoque la experiencia de perderse en el espacio». Otra tarea de la herramienta podría ser crear música a partir de una melodía que el usuario silba o tararea.
Beneficios de MusicLM
También debemos señalar que MusicLM tiene algunos errores. Por ejemplo, podría producir música que «se mantenga constante durante varios minutos». Pero el sistema de IA sigue siendo la mejor herramienta en el nicho. Entonces, si los usuarios brindan más detalles, el sistema creará una mejor melodía.
Lo más destacado de esta herramienta es una combinación de varias redes neuronales. Cada uno de ellos puede controlar un paso separado en el flujo de trabajo de creación de música. En cambio, MusicLM solo usa uno. Google utiliza la llamada arquitectura Transformer. La compañía lo lanzó en 2017.
Como habrás notado, considera una variedad de puntos de datos al tomar una decisión, p. B. cómo se produce una pieza musical. La ventaja de este sistema es la precisión mejorada debido a una mayor influencia de los datos en el resultado del procesamiento.
Google aún no ha publicado el código MusicLM. Los investigadores han publicado recientemente un conjunto de datos de entrenamiento de IA. Consta de unas 5.500 composiciones musicales. Cada uno de ellos tiene una descripción de texto para ayudar a comprender las redes neuronales.
