Estudiantes de Google han creado un sistema de IA que puede”crear”música de alta fidelidad basándose únicamente en las sugerencias 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 hizo algo de ruido en octubre.
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Funciona de la siguiente manera: un usuario ingresa la descripción de la música en forma de texto (1); luego, el sistema produce el audio correspondiente (2). Para esto, el sistema necesita saber el tipo, la duración, el género, etc. Además de estos detalles, los usuarios también pueden proporcionar más información con MusicLM. Este último también puede crear música que “induzca la experiencia de perderse en el espacio”. Otra tarea de la herramienta podría ser la creación de música a partir de una melodía que el usuario silba o tararea.
Ventajas de MusicLM
También debemos señalar que MusicLM tiene algunos errores. Por ejemplo, podría crear música que “permanezca 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 múltiples redes neuronales. Cada uno de ellos puede controlar un paso separado en el flujo de trabajo de generación de música. En cambio, MusicLM usa solo uno. Google utiliza la llamada arquitectura Transformer. La compañía lo lanzó en 2017.
Como te habrás dado cuenta, considera una variedad de puntos de datos al tomar una decisión, como por ejemplo, cómo producir una pieza musical. La ventaja de este sistema es la precisión mejorada debido a un mayor impacto de los datos en el resultado del procesamiento.
Google aún no ha hecho público el código de MusicLM. Por el momento, los investigadores publicaron 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 que sea más fácil de entender para las redes neuronales.
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