Inteligência artificial é uma das tecnologias mais excitantes do mundo contemporâneo, especialmente considerando seus avanços e sua capacidade de integrar inúmeras áreas do conhecimento e produzir soluções surpreendentes.
Um campo em que a inteligência artificial já vem mostrando muito potencial é a produção musical, onde é possível perceber como essa tecnologia pode ser usada para melhorar a criação, produção e performance musical. Neste artigo, vamos discutir alguns dos principais avanços e desafios que a inteligência artificial tem enfrentado na produção musical.
Um dos maiores avanços que podem ser observados atualmente na área da inteligência artificial musical é no uso de algoritmos para a criação de novas músicas. Isso já vem sendo feito há vários anos, com alguns exemplos bem-sucedidos como a canção “Daddy’s Car”, da empresa Amper Music. Em seguida, podemos listar “Iamus”, do compositor espanhol Francisco Vico, que se tornou o primeiro compositor de IA a ter suas obras gravadas por uma orquestra real, e também a produção do disco “Hello World”, da Sony, em que todas as músicas foram criadas por algoritmos.
Em geral, esses algoritmos foram programados com diversas regras musicais em mente, que eles usam para gerar novas músicas com base em entradas específicas, como estilo musical, andamento, ritmo etc. No entanto, a desvantagem desta abordagem é que muitas vezes as músicas geradas por algoritmos são apenas uma combinação de fórmulas e não transmitem emoções ou qualquer sentido de criatividade. Como resultado, os críticos ficam divididos quanto ao verdadeiro valor destas composições, e há uma perspectiva de que isso acabe servindo apenas como um complemento para o trabalho dos músicos.
Além disso, já existem inúmeras aplicações de IA que ajudam os músicos a aperfeiçoar seus trabalhos, e uma delas é o uso de algoritmos para o inseção de instrumentos em canções. Eles são capazes de analisar as diferentes partes de uma canção e identificar onde um novo instrumento pode ser adicionado com mais sucesso. Isso ajuda os músicos a criar novas formas de músicas que talvez nunca teriam pensado.
Outra área em que a inteligência artificial tem mostrado bons resultados é em performance musical. Um exemplo destacável de aplicação é o “DeepJ”, que é capaz de improvisar em tempo real adicionando novas notas às músicas de fundo. Ele foi criado por cientistas da Universidade de Londres e tem sido aplaudido por muitos críticos por ser capaz de combinar padrões complexos de harmonias, além de improvisar segmentos de instrumentos, como solos de saxofone, violino e trompete.
Até mesmo as gravações ao vivo de shows em geral podem ser melhoradas significativamente com o uso de inteligência artificial. Uma ferramenta neste sentido é a “AudioGenie”, que pode ajustar o som em tempo real para que a performance soe o mais próximo possível da gravação em estúdio.
Em paralelo a tudo isso, a dificuldade de um algoritmo em compreender o significado emocional da música pode ser considerada um dos principais desafios da inteligência artificial na produção musical. Muitos argumentam que essa lacuna na compreensão emocional da música dificulta a criação de novas músicas únicas e perfeitas. A solução possível seria o progresso na compreensão da relação entre a música e as emoções, ponto que já está sendo estudado por programadores.
Outro desafio é a limitação em compreender as técnicas dos músicos. Por exemplo, a maioria dos algoritmos de IA para músicos foram projetados para trabalhar com determinados tipos de música ou instrumentos. É muito difícil criar um único algoritmo que entende todos os gêneros e estilos musicais. Embora muitos dos algoritmos mais avançados tenham uma visão ampla do mundo musical, sempre haverá lacunas e limitações que precisam ser superadas.
Ainda temos muito a aprender sobre o uso da inteligência artificial na produção musical, mas já podemos afirmar que ela está se revelando extremamente promissora e pode ser uma ferramenta importante para melhorar o trabalho dos músicos profissionais. Como a IA continua a evoluir, veremos cada vez mais exemplos de como ela pode ser aplicada de maneiras nunca antes imaginadas, gerando resultados incríveis.