{"id":135764,"date":"2023-05-17T11:00:11","date_gmt":"2023-05-17T10:00:11","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=135764"},"modified":"2026-02-06T06:47:37","modified_gmt":"2026-02-06T05:47:37","slug":"kunstliche-intelligenz-musik-liegt-die-zukunft-der-musik-in-der-kunstlichen-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/kunstliche-intelligenz-musik-liegt-die-zukunft-der-musik-in-der-kunstlichen-intelligenz","title":{"rendered":"KI & Musik: Die Zukunft der Musik in der k\u00fcnstlichen Intelligenz"},"content":{"rendered":"

Vielleicht geh\u00f6rst Du zu den Millionen von regelm\u00e4\u00dfigen Nutzerinnen und Nutzern von Spotify. Oder? Dann hast Du sicher schon bemerkt, dass die schwedische Plattform Dir neue Soundtracks vorschl\u00e4gt, die Deinem Geschmack entsprechen. Bei dem Streaming-Gigant Netflix gibt es noch zahlreiche Anwendungen der k\u00fcnstlicher Intelligenz.<\/strong><\/p>\n

Am 12. Januar 2018 ver\u00f6ffentlichte Spotify Hello World, n\u00e4mlich das erste Album einer musikalischen Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI. In diesem Artikel erl\u00e4utern wir die Anwendungen von der k\u00fcnstlichen Intelligenz in der Musik.<\/h2>\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Hello
Cover der Albums \u201eHello World\u201d auf Spotify verf\u00fcgbar<\/figcaption><\/figure>\nWunderwerkzeug oder Bedrohung f\u00fcr die menschliche Kreativit\u00e4t? K\u00fcnstliche Intelligenz betrifft nicht mehr nur rein digitale Daten – sie ist nun auch in der Lage, Harmonien und Ges\u00e4nge zu kreieren.\n

Welche KI kann Musik machen ?<\/h3>\nEs gibt verschiedene KI-basierte Ans\u00e4tze und Modelle, die zur Musikgenerierung verwendet werden. Einige prominente Beispiele sind:\n

Generative Adversarial Networks (GANs):<\/h5>\nGANs<\/a> sind neuronale Netzwerkmodelle, die aus einem Generator-Netzwerk und einem Diskriminator-Netzwerk bestehen. Sie k\u00f6nnen zur Musikgenerierung eingesetzt werden, indem der Generator melodische oder harmonische Strukturen erzeugt und der Diskriminator bewertet, wie authentisch die generierte Musik klingt. Das Modell wird trainiert, um realistische und koh\u00e4rente Musikst\u00fccke zu generieren.\n
Recurrent Neural Networks (RNNs):<\/h5>\nRNNs<\/strong> sind neuronale Netzwerkarchitekturen, die speziell f\u00fcr die Verarbeitung sequenzieller Daten entwickelt wurden. Sie k\u00f6nnen verwendet werden, um Musik zu generieren, indem sie aus vorhandenen musikalischen Sequenzen lernen und neue Melodien oder Harmonien erzeugen.\n\nModelle wie das „Long Short-Term Memory<\/a>“ (LSTM) und das „Gated Recurrent Unit“ (GRU) sind beliebte Varianten von RNNs f\u00fcr die Musikgenerierung.\n
Transformer-Modelle:<\/h5>\nTransformer-Modelle<\/strong> sind auf der Aufmerksamkeitsmechanismus basierende neuronale Netzwerkarchitekturen, die bei der Verarbeitung von Sequenzen sehr erfolgreich sind.\n\nSie k\u00f6nnen zur Musikgenerierung eingesetzt werden, indem sie auf vorhandenen musikalischen Daten trainiert werden und neue Musiksequenzen generieren.\n\nDas „Music Transformer“ Modell ist ein bekanntes Beispiel f\u00fcr die Anwendung von Transformer-Modellen auf die Musikgenerierung.\n
Symbolische KI:<\/h5>\nIn der symbolischen KI<\/strong> werden musikalische Regeln und Konzepte formalisiert, um Musik zu generieren. Musiktheoretische Kenntnisse werden in Algorithmen umgesetzt, um Melodien, Harmonien und musikalische Strukturen zu erzeugen.\n\nBeispiele f\u00fcr symbolische KI-Ans\u00e4tze sind die Verwendung von L-Systemen, grammatischen Modellen oder Expertensystemen.\n\nEs gibt viele weitere , die zur Musikgenerierung eingesetzt werden k\u00f6nnen. Die Wahl des geeigneten Ansatzes h\u00e4ngt von den spezifischen Anforderungen und Zielen des Projekts ab.\n

Was z\u00e4hlt alles zu KI ?<\/h3>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Bereich<\/th>\nBeschreibung<\/th>\nBeispiele<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Maschinelles Lernen<\/td>\nMaschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das Algorithmen und Techniken umfasst, mit denen Maschinen aus Daten lernen und Muster erkennen k\u00f6nnen.<\/td>\nSupervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning<\/td>\n<\/tr>\n
Computer Vision<\/td>\nComputer Vision befasst sich mit der Verarbeitung, Analyse und Interpretation von visuellen Daten durch Computer.<\/td>\nObjekterkennung, Bildklassifizierung, Gesichtserkennung<\/td>\n<\/tr>\n
Nat\u00fcrliche Sprache<\/td>\nNat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) erm\u00f6glicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und mit ihr zu interagieren.<\/td>\nSpracherkennung, \u00dcbersetzung, Sentimentanalyse<\/td>\n<\/tr>\n
Expertensysteme<\/td>\nExpertensysteme verwenden Wissen und Regeln, um spezialisierte Probleme zu l\u00f6sen und menschen\u00e4hnliche Entscheidungen zu treffen.<\/td>\nMedizinische Diagnose, Finanzanalyse, Rechtsberatung<\/td>\n<\/tr>\n
Robotik<\/td>\nRobotik kombiniert KI mit Robotiktechnologien, um autonome oder teilautonome Roboter zu entwickeln, die in der Lage sind, physische Aufgaben auszuf\u00fchren.<\/td>\nIndustrieroboter, autonome Fahrzeuge, Service-Roboter<\/td>\n<\/tr>\n
Sprachassistenten<\/td>\nSprachassistenten nutzen KI, um menschliche Sprache zu verstehen und Interaktionen mit Benutzern durchzuf\u00fchren.<\/td>\nAmazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz im Dienste von K\u00fcnstlern<\/h3>\nWie E-Gitarre oder Autotune k\u00f6nnte die k\u00fcnstliche Intelligenz eine Hilfe beim Komponieren eines neuen Musikstils sein.\n\n„Zum Beispiel hat Google Magenta 2018 die Software NSynth Super entwickelt: Ein Synthesizer, der Deep Learning nutzt, um neue Kl\u00e4nge zu erzeugen, die mit einem herk\u00f6mmlichen Synthesizer schwer oder gar nicht zu erreichen gewesen w\u00e4ren.“\n\nIm Gro\u00dfen und Ganzen nimmt der Algorithmus Kl\u00e4nge als Input und verwendet einen Auto-Encoder, um die zeitlichen Komponenten jedes Inputs zu extrahieren. Diese Komponenten werden dann entschl\u00fcsselt und neue Kl\u00e4nge werden kreiert, die die akustischen Qualit\u00e4ten der Eingaben kombinieren.\n\nEine ausf\u00fchrlichere Beschreibung des Algorithmus findest Du auf der Magenta-Website.\n\n„Der Produzent kann dann im Laufe des kreativen Prozesses seine neuen Kl\u00e4nge nach Belieben verwenden, ver\u00e4ndern oder aufgeben. Somit kann er neue und andere Dinge entwickeln“. \n\nEin Beispiel hierf\u00fcr ist die Funktion Music Rebalance der Software RX8 von iZotope, die Soundtracks \u201etrennen\u201d kann, sodass jeder Track unabh\u00e4ngig voneinander \u00fcberarbeitet werden kann.<\/a>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz statt K\u00fcnstler?<\/h3>\nEinige k\u00fcnstliche Intelligenzen sind in der Lage, Musik v\u00f6llig neu zu erschaffen. Dies ist der Fall bei MuseNet von OpenAI, das Songs mit zehn verschiedenen Instrumenten und in einer Vielzahl von Stilen, von Klassik bis Pop, generieren kann.\n\n„Der Algorithmus nutzt ein tiefes neuronales Netz mit Hunderttausenden von MIDI-Dateien, um neue Rhythmen, Stile und Harmonien zu entdecken.“\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
Beispiel f\u00fcr Musenet-Musikcover<\/figcaption><\/figure>\nEine ausf\u00fchrlichere Beschreibung des Algorithmus findest Du auf der Website von OpenAI.\n\nAm 25. April 2019 spielte MuseNet ein experimentelles Konzert, das live auf dem Twitch-Kanal von OpenAI gestreamt wurde. Die gesamte Musik dieses Live-Auftritts war ganz neu.\n\nWenn Du m\u00f6chtest, dass Dein Computer der n\u00e4chste Mozart wird, kontaktiere uns direkt online, um weitere Informationen \u00fcber unsere Weiterbildung in Data Science zu erhalten!<\/a>\n\n