인공 지능은 자동화된 구성, 마스터링 및 연주 도구를 제공하여 음악 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 참신한 구성을 생성하고, 히트를 예측하고, 청취자 경험을 개인화하여 음악 제작, 배포 및 소비를 변화시킵니다. 이 신흥 기술은 흥미진진한 기회와 도전적인 윤리적 딜레마를 모두 제공합니다.
기계 학습(ML) 모델은 작곡가가 교향곡을 쓰기 위해 음표가 필요하듯이 효과적으로 작동하려면 교육 데이터가 필요합니다. 멜로디, 리듬, 감성이 얽히는 음악계에서 양질의 트레이닝 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 예측 분석, 장르 분류 또는 자동 변환을 위한 강력하고 정확한 음악 ML 모델 개발의 중추입니다.
ML 모델의 생명선인 데이터
기계 학습은 본질적으로 데이터 기반입니다. 이러한 계산 모델은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 음악 ML 모델의 경우 교육 데이터는 종종 디지털화된 음악 트랙, 가사, 메타데이터 또는 이러한 요소의 조합으로 제공됩니다. 이 데이터의 품질, 수량 및 다양성은 모델의 효율성에 상당한 영향을 미칩니다.
품질: 데이터의 조화
품질은 모든 교육 데이터 세트의 중요한 측면입니다. 음악 ML 모델의 고품질 데이터는 노이즈나 오류 없이 정확하게 레이블이 지정됨을 의미합니다. 예를 들어, 모델이 음악 장르를 분류하는 것을 목표로 하는 경우 훈련 데이터에 해당 장르로 올바르게 태그를 지정해야 합니다. 레이블이 잘못 지정되면 모델이 오도되어 성능이 저하될 수 있습니다. 또한 모델이 올바른 기능을 학습할 수 있도록 오디오 파일에 외부 노이즈가 없어야 합니다.
수량: 학습의 규모
학습 데이터 세트의 크기는 모델의 학습 능력에 중요한 역할을 합니다. 본질적으로 데이터가 많을수록 더 즐겁습니다. ML 모델을 잘 일반화하려면 상당한 양의 데이터가 필요합니다. 크고 다양한 데이터 세트는 모델을 수많은 시나리오에 노출시켜 모델이 교육 데이터를 너무 잘 학습하고 보이지 않는 데이터에서 효과적으로 수행하지 못하는 과적합의 가능성을 줄입니다.
다양성: 변동의 리듬
음악 작품이 변형으로 번성하는 것처럼 교육 데이터 세트의 다양성이 가장 중요합니다. 다양한 데이터 세트에는 다양한 장르, 언어 및 문화적 배경의 음악이 포함됩니다. 이러한 다양성은 ML 모델이 주로 훈련된 음악 유형뿐만 아니라 다양한 음악 유형을 처리할 수 있는 다재다능하고 견고하도록 보장합니다.
마에스트로 모델로 가는 길
교육 데이터의 품질, 수량 및 다양성을 달성하기 위해 세심한 데이터 수집, 레이블 지정 및 증강 프로세스가 필요합니다. 투자는 상당하지만 수익도 똑같이 보람이 있습니다. 잘 훈련된 음악 ML 모델은 음악 발견 향상에서 작곡 및 마스터링 자동화에 이르기까지 음악 산업의 다양한 측면을 변화시킬 수 있습니다.
궁극적으로 훈련 데이터의 품질은 음악 ML 모델이 얼마나 효과적으로 수행되는지를 결정합니다. 따라서 교향곡에서 각 음표의 중요성과 마찬가지로 훈련 데이터의 모든 비트는 음악 산업에서 잘 훈련되고 신뢰할 수 있으며 정확한 ML 모델인 걸작에 기여합니다.
음악 AI 사용 사례
음악 작곡
OpenAI의 MuseNet과 같은 AI 알고리즘은 기존 음악의 패턴과 스타일을 분석하여 독창적인 음악을 만들 수 있습니다. 이는 뮤지션이 새로운 아이디어를 생성하거나 다양한 목적을 위한 배경 트랙을 생성하는 데 도움이 됩니다.
자동 태그 추가
관련 메타데이터 또는 태그를 음악에 자동으로 할당하는 프로세스로, 검색 가능성, 구성 및 추천을 개선하는 데 도움이 됩니다.
음악 추천
OpenAI의 MuseNet과 같은 AI 알고리즘은 기존 음악의 패턴과 스타일을 분석하여 독창적인 음악을 만들 수 있습니다. 이는 뮤지션이 새로운 아이디어를 생성하거나 다양한 목적을 위한 배경 트랙을 생성하는 데 도움이 됩니다.
저작권 감지
AI는 저작권이 있는 음악 콘텐츠를 식별하여 플랫폼이 라이선스 계약을 시행하고 아티스트에게 지불하도록 할 수 있습니다.
음악 분류
자동 태그 지정은 장르, 분위기, 템포, 키 및 기타 속성을 기반으로 음악 트랙을 분류하는 데 도움이 되므로 청취자가 새로운 음악을 더 쉽게 검색하고 발견할 수 있습니다.
재생 목록 생성
자동 태깅으로 음악을 분석하고 분류함으로써 스트리밍 서비스는 운동 재생 목록이나 학습 재생 목록과 같은 사용자의 선호도 또는 특정 테마에 맞는 재생 목록을 자동으로 생성할 수 있습니다.
음악 라이센싱
음악 라이브러리 및 라이선스 플랫폼은 자동 태그 지정을 사용하여 카탈로그를 구성하고 클라이언트가 광고, 영화 또는 비디오 게임과 같은 프로젝트에 적합한 트랙을 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.
Shaip이 도움이 되는 방법
Shaip은 음악 산업을 위한 ML 모델을 구축하기 위해 데이터 수집 및 전사 서비스를 제공합니다. 당사의 전문 음악 수집 및 전사 서비스 팀은 ML 모델을 구축하는 데 도움이 되는 음악 수집 및 전사를 전문으로 합니다.
당사의 포괄적인 솔루션은 다양한 소스에서 고품질의 다양한 데이터를 제공하여 음악 추천, 구성, 필사 및 감정 분석 분야의 획기적인 응용 프로그램을 위한 길을 닦습니다. 이 브로셔를 살펴보고 당사의 세심한 데이터 큐레이션 프로세스와 최고 수준의 전사 서비스가 기계 학습 여정을 가속화하여 오늘날 급변하는 음악 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 방법을 알아보세요. 비교할 수 없는 전문성과 탁월함에 대한 헌신으로 음악적 야망을 현실로 바꾸십시오.
데이터 수집
음악 산업을 위한 포괄적인 AI 교육 데이터로 인공 지능(AI)의 힘을 활용하여 음악 비즈니스의 미래를 여십시오. 세심하게 선별된 데이터 세트는 기계 학습 모델이 실행 가능한 통찰력을 생성할 수 있도록 지원하여 음악 환경을 이해하고 상호 작용하는 방식을 혁신합니다. 다음과 같은 추가 기준을 사용하여 다음에서 음악 데이터를 수집하도록 도와드릴 수 있습니다.
| 음악 장르 | 연사 전문성 | 지원 언어 | 다양성 |
|---|---|---|---|
| 팝, 록, 재즈, 클래식, 컨트리, 힙합/랩, 포크, 헤비 메탈, 디스코 등. | 초급, 중급, 프로 | 영어, 힌디어, 타밀어, 아랍어 등 | 남성, 여성, 어린이. |
데이터 전사
데이터 주석 또는 라벨링이라고도 하는 당사의 프로세스에는 악보를 특수 소프트웨어에 수동으로 입력하여 클라이언트가 작성된 음악 및 컴퓨터가 연주하는 악보를 시뮬레이트하는 동반 mp3 오디오 파일에 액세스할 수 있도록 합니다. 완벽한 음정을 가진 재능있는 악보를 자랑하여 각 악기의 파트를 정확하게 포착할 수 있습니다. 우리의 광범위한 전문 지식을 통해 간단한 리드 시트 전사에서 복잡한 재즈, 피아노 또는 수많은 악기를 사용하는 오케스트라 작곡에 이르기까지 다양한 악보를 만들 수 있습니다. 음악 전사 또는 라벨링의 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다.
사운드 라벨링
사운드 레이블 지정을 사용하면 데이터 주석 작성자에게 녹음이 제공되며 필요한 모든 사운드를 분리하고 레이블을 지정해야 합니다. 예를 들어 특정 키워드나 특정 악기 소리가 될 수 있습니다.
음악 분류
데이터 주석자는 이러한 종류의 오디오 주석에서 장르나 악기를 표시할 수 있습니다. 음악 분류는 음악 라이브러리를 구성하고 사용자 추천을 개선하는 데 매우 유용합니다.
음성 수준 세분화
아카펠라를 노래하는 개인의 녹음 파형 및 스펙트로그램에서 음성 세그먼트의 레이블 및 분류.
사운드 분류
무음/백색 소음을 제외하면 오디오 파일은 일반적으로 음성, 재잘거림, 음악 및 소음 사운드 유형으로 구성됩니다. 정확도를 높이기 위해 음표에 정확하게 주석을 답니다.
메타데이터 정보 캡처
시작 시간, 종료 시간, 세그먼트 ID, 음량 수준, 기본 사운드 유형, 언어 코드, 화자 ID 및 기타 표기 규칙 등과 같은 중요한 정보를 캡처합니다.
