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eine Remix Funktion würde ich spannend finden
die Funktion würde meine bestehenden Songs neu interpretieren also zb neu arrangieren, in anderen Tonarten/Harmonien, andere Klangestaltung. und natürlich mit der Regelmöglichkeit wie viel vom Originalflair noch dabei bleiben soll oder wie weit es entfernt sein darf. und das Ergebniss in voll-editierbaren Einzelspuren an denen man anschliessend noch selber Hand anlegen kann.
Als Band in a Box noch komplett Midi war, habe ich das des öfteren gemacht.
(Bluegrass gegen Metal getauscht und umgekehrt, Instrumente gegen Synths etc)
Ist schon witzig, manchmal gab‘s auch Lichtblicke...
Es gibt im Moment minderstens 4 Forschungsprojekte die sich damit beschäftigen wie eine KI lernt. Bei einer ist z.B. aufgefallen das eine Übersetzer KI nach dem Trainig 5 Sprachen übersetzen konnte auf die sie gar nicht trainiert war.
Wenn es richtig ist, dass meine Anmerkung falsch ist, dann behauptest Du, dass dieses KI Modell ohne jegliche Daten plötzlich anfängt andere Sprachen zu lernen und diese auch zu übersetzen. Ein Messias sozusagen der aus dem Dunkel der Bits und Bits aufgestiegen ist und die Babylonische Sprachverwirrung überwunden hat.
Bist Du sicher, dass Du sowas behaupten willst?
Sicher nicht. Wären vorher keine Daten über andere Sprachen zugeführt worden, wäre das nicht möglich gewesen. Weshalb das:
Die sind nun aber nun mal begrenzt auf die Trainignsdaten. Darüber hinaus geht nicht.
Nicht "Ohne jegliche Daten", die KI wurde ja trainiert. Allerdings werden die Trainingsdaten ja nicht abgespeichert, sondern formen deren Mustererkennung.
Deshalb kann eine KI, die mehrere Sprachen gelernt hat, solche Muster auch in untrainierten, also unbekannten Sprachen erkennen und diese übersetzen. Nicht perfekt vermutlich aber dennoch.
Und noch ein Beispiel das mich seinerzeit fasziniert hat:
Eines der ersten KI Projekte die ich verfolgt habe war die von Augenärzten trainierte KI die an den Augen Krankheiten erkennen konnte.
Augenärzte hatten festgestellt das bei Veränderungen am Auge oft eine ganz andere Krankheit Ursache dafür war. Und so wurde eine KI trainiert die erkannte Krankheiten mit den Fotos der Augen verglich.
Bei dem Augenfoto einer Frau sagte die KI voraus das diese Frau Krankheit X hatte.
Die Augenärzte erklärten das diese „Person“ die und die Krankheit hätte da man an den Augen nicht ablesen kann welches Geschlecht diese Person hat.
Aber nach vielen Test weiß man jetzt das die KI das Geschlecht erkennen kann, es wohl doch einen Unterschied in den Augen gibt. Es gibt aber keinen Menschen der das erkennen kan.
Also: Trainingsdaten → andere Erkenntnisse als geplant.
Long story short: KI versucht anhand von Fotos Fischarten zu erkennen. Im Trainingsdatensatz funktioniert das, mit echten Daten dann nicht mehr, weil auf den Trainings-Fotos oft Hände von den Anglern zu erkennen sind. Die KI konzentrierte sich dann auf die Hände anstatt auf den Fisch.
Eine ähnliche Story gibt es mit einer militärischen KI, die feindliche von eigenen Panzern unterscheiden sollte. Der Fehler in den Daten war dann, dass alle Fotos von eigenen Fahrzeugen bei anderen Lichtverhältnissen aufgenommen wurden als die von feindlichen Panzern, was die KI dann als Unterscheidungsmerkmal genommen hat. Wobei es zu der Geschichte keine eindeutige Quelle gibt. Wird trotzdem in jeder KI-Vorlesung vom Dozenten erzählt.
Ich schreibe das hier ja auch nicht weil ich Vertreter einer KI Firma bin. Ich bin von den Modellen genauso fasziniert wie erschrocken. Ich mag es nur nicht wenn da "Meinungen" stereotyp wiederholt werden die nicht der Faktenlage entsprechen. Ich bin nicht nur Gitarrist sondern auch Fotograf - da ist die Diskussion noch viel aufgeheizter. Die haben alle Schaum vor dem Mund weil die KI ja Ihre Bilder benutzt und die armen Fotografen (deren Namen natürlich niemand kennt) jetzt hungernd sterben werden. Und Fakt sind (in dieser Diskussion) mindestens 3 Dinge:
Die Modelle sind nicht in 10 - 15 Jahren soweit, sondern seit einem 1. Jahr.
Wenn da noch Sachen nicht funktionieren (ich kenne keine KI die in der DAW hilft) liegt es an fehlenden Trainigsdaten.
Die KI Modelle sind extrem Kreativ. Eine Bilder KI kennt kein einziges Bild und kann auch auf kein Bild zugreifen. Wenn ich ihr dann sage: "male einen Frosch auf einem Fahrrad im Stile von van Gogh" und ich bekomme ein Bild das tatsächlich so aussieht als hätte van Gogh es gemalt so ist das kein Plagiat (denn es gibt von van Gogh kein solches Bild das ich plagiieren könnte) sondern extrem kreativ.
Und die Frage ob die KI jemals so kreativ wie ein Mensch sein kann. Naja der Mensch hält sich ja auch für die Krönung der Schöpfung. Ich finde das ist ein Fall von völliger Selbstüberschätzung. Oder von Panik.
eine Remix Funktion würde ich spannend finden
die Funktion würde meine bestehenden Songs neu interpretieren also zb neu arrangieren, in anderen Tonarten/Harmonien, andere Klangestaltung. und natürlich mit der Regelmöglichkeit wie viel vom Originalflair noch dabei bleiben soll oder wie weit es entfernt sein darf. und das Ergebniss in voll-editierbaren Einzelspuren an denen man anschliessend noch selber Hand anlegen kann.
Die Modelle sind nicht in 10 - 15 Jahren soweit, sondern seit einem 1. Jahr.
Wenn da noch Sachen nicht funktionieren (ich kenne keine KI die in der DAW hilft) liegt es an fehlenden Trainigsdaten.
Vielleicht auch Nachfrage und wirtschaftliche Interessen? Glaube, ganz viele KI-Startups werden sich nicht halten können, weil sie keinen Mehrwert bieten
Was da vielleicht mit rein spielt: Es gibt schon - und das sehe ich auch bei mir selbst - unter heutigen Hobbyisten den Anspruch auf Aufmerksamkeit und Einnahmen. Das ist natürlich völlig irre. Aber keine KI wird uns ins Zukunft aufhalten, selber was aufzunehmen ^^
wobei natürlich die Erwartungshaltung die wäre, das was geiles dabei raus kommt und nicht nur einfach irgendwas beliebig verschoben wird
so ungefähr wie wenn du deine Rohspuren an einen Musikerkollegen schickst und der macht dann was ganz anders raus. Jeder bewertet das Ausgangsmaterial anders, ist davon anders inspiriert und hat wiederum seinen eigenen Stil und Vorgehen was am Ende zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen führt.
wobei natürlich die Erwartungshaltung die wäre, das was geiles dabei raus kommt und nicht nur einfach irgendwas beliebig verschoben wird
so ungefähr wie wenn du deine Rohspuren an einen Musikerkollegen schickst und der macht dann was ganz anders raus. Jeder bewertet das Ausgangsmaterial anders, ist davon anders inspiriert und hat wiederum seinen eigenen Stil und Vorgehen was am Ende zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen führt.
Jo, 'Struktur + Pitch + Effekte' sollte technisch aber auf jeden Fall schon machbar sein. Im Prinzip müsste die KI dann ja bestimmte Stile reproduzieren können. Also etwa so Wobble-Bass-Filter für Dubstep und sowas.
Vielleicht liest ja irgendein findiger Programmierer mit
Die meisten aktuellen KI-Assistenten sind ja im Prinzip Plugins mit EQ und Kompressor, ¿si?
Wenn es richtig ist, dass meine Anmerkung falsch ist, dann behauptest Du, dass dieses KI Modell ohne jegliche Daten plötzlich anfängt andere Sprachen zu lernen und diese auch zu übersetzen. Ein Messias sozusagen der aus dem Dunkel der Bits und Bits aufgestiegen ist und die Babylonische Sprachverwirrung überwunden hat.
Bist Du sicher, dass Du sowas behaupten willst?
Sicher nicht. Wären vorher keine Daten über andere Sprachen zugeführt worden, wäre das nicht möglich gewesen. Weshalb das:
Die sind nun aber nun mal begrenzt auf die Trainignsdaten. Darüber hinaus geht nicht.
Eine KI kann durchaus die Sprachmuster VERWANDTER Sprachen erkennen und dann übersetzen.
Wenn ich heute Spanisch kann, kann ich auch das meiste Portugiesisch ableiten... was das lesen angeht. Sprechen geht gar nicht. Zumindest was lesen angeht, kann eine KI durchaus eine Sprache übersetzen die sie nicht gelernt hat.... falls sie ableiten kann, was das merkmal einer KI wäre. "Übersetzen" aber in diesem Fall AUS dieser und nicht IN diese zu übersetzen.
Womit die Aussage aber technisch richtig ist.
Allerdings wird sie, nachdem sie genug AUS einer sprache übersetzt hat, genug gelernt haben um IN diese sprache zu übersetzen.
Und jetzt überleg dir mal wie ähnlich die slawischen Sprachen sind. Oder die Germanischen.
Zumindest was lesen angeht, kann eine KI durchaus eine Sprache übersetzen die sie nicht gelernt hat.... falls sie ableiten kann, was das merkmal einer KI wäre.
zurück zum Thema: super banal, aber wofür AI auch super geeignet ist: Transientenerkennung uÄ für Gates und Sample-Replacement.
Mit Schwellenwert dagegen ist ja super primitiv und bereitet mir bei einem unsauberen Mix gerade richtig Kopfschmerzen
bzw überhaupt zum Schlagzeugaufnahmen bereinigen, zb auf den Tom Spuren und wenn es für HiHat, Ride, etc eigene Mikros gibt wäre sowas sehr praktisch.
Das sind Tasks die ich gerne an eine AI abgeben kann weil sie brauchen nur Zeit und sind wenig kreativ.
Welche Tasks gibt es noch die man einer AI geben kann? ja, einige
Projekt sortieren, Spurnamen bereinigen und ordentlich benennen, farbkodieren und alles so routen wie man es gerne hat.
das wär für mich ein grosser Timesaver.
Gerade wenn man Spuren von jemand anders zum arbeiten bekommt, bis man das alles auf Reihe hat wie man es braucht ist immer mühsam, trotz wenn man mit Templates und Makros arbeitet. da fände ich eine AI Funktion praktisch
die AI analysiert den Aufbau deiner Projekte, erstellt davon ein Profil und macht diese Aufarbeitung dann auf Knopfdruck wenn du es wünscht.
Aus VSTInstrumenten die Artikulationen auslesen und automatisch entsprechende Expressionmaps anlegen, bzw Drummaps für Drum VSTi Plugins, die beiden sind auch immer so Zeitfresser
Apropos Kreativ, für die Produktionsphase gäbe es bestimmt auch einige interessante AI Anwendungsgebiete
AI Groove DNA:
die AI erkennt Groovemuster bekannter Musiker (Zb Schlagzeuger, Bassisten, usw) und wendet diese auf bestehendes Midi und Audiomaterial an.
noch nie war es so einfach, groovige Drumtracks ala Chad Smith in deinem Song zu haben
AI Guitar Hero Improviser
AI generiert dir auf die Harmonie und den Rhythmischen Kontext deines Songs ein stimmiges Gitarrensolo
das gleiche noch für Gesangsmelodien, Basslines, Keyboard usw
Wobei man sich natürlich auch schon die Frage stellen muß, wenn man all diese schönen kreativen Aufgaben einer AI überlässt, was hat man selber noch vom Musikmachen? nur mehr nachspielen was einem die AI vorzaubert? mag vielleicht kurzfristig ja ganz spassig sein wenn einem gerade mal etwas Inspiration fehlt und man ein wenig Hilfe brauchen kann, aber langfristig gesehen klingt das dann auch nicht soooo toll.
Und dann will ich noch das die AI meine Wohnung putzt, damit ich mir die Zeit dafür sparen kann und in der Zeit lieber was tun kann, was ich lieber mache, wie zb Gitarre spielen
Beitrag automatisch zusammengefügt:
und was ich nicht will das die AI für mich macht:
- mir sagen welcher Take gut ist und welcher schlecht ist
- mir sagen wie ich meine EQs einstellen soll
- mir sagen wie ich meine Kompressoren einstellen soll
- mir sagen wie leise oder wie laut mein Mix sein soll
- mir sagen der Song ist zu schnell oder zu langsam
- mir sagen das die Snare zu laut ist
Wobei man sich natürlich auch schon die Frage stellen muß, wenn man all diese schönen kreativen Aufgaben einer AI überlässt, was hat man selber noch vom Musikmachen? nur mehr nachspielen was einem die AI vorzaubert? mag vielleicht kurzfristig ja ganz spassig sein wenn einem gerade mal etwas Inspiration fehlt und man ein wenig Hilfe brauchen kann, aber langfristig gesehen klingt das dann auch nicht soooo toll.
also persönlich gebe ich mittlerweile gerne einen Arbeitsschritt ab: also entweder die eigenen Spuren irgendwie mixen lassen oder mal fremdes Material abmischen. (Also alternativ recording.de-Mischmaschine klappt für mich irgendwie nicht so ^^). Dafür würde mir zum Beispiel schon AI ausreichen
- mir sagen wie ich meine EQs einstellen soll
- mir sagen wie ich meine Kompressoren einstellen soll
- mir sagen wie leise oder wie laut mein Mix sein soll
na, in der Hinsicht hat mir mal ziemlich geholfen, als mein Mastering Engineer gesagt hat: mach mal die Piano-Spur 2dB leiser. Vielleicht wären so automatisierte Tipps gar nicht so schlecht
na eh, es gibt natürlich ganz verschiedene Wünsche und Anforderungen was so eine AI können soll. Und am Ende auch wenn man die Möglichkeiten hat, muß man sie ja nicht in Anspruch nehmen.
Das waren nur so einige Beispiele wo ich mir vorstellen könnte das AI hilfreich sein kann und auchwelche die für mich wiederum weniger hilfreich sein können, oder ich einfach nicht abgemöchte möchte weil das für mich zum schönen Teil der Arbeit an der Musik gehört
aber Bildverarbeitungssoftware kann das BTDT und sie kann es weil die Information drin steckt. Der Mensch erkennt sie halt nur nicht.
Der Vorteil von Software gründet sich hier aber auf den Zugriff auf unzählige Datenmengen und die hohe Vergleichsgeschwindigkeit. Das kann ein Mensch eben nicht alles lernen. Ein Arzt hat nur ein Leben zum Lernen. Insofern sind Rechnersysteme in der Tat nützlich. Aber: Solche Erkennungen und Klassifizierungen machen wir schon lange. Lief früher unter "Expertensystem". Mit Datenbanken und dedizierten Auswertungen erkennen wir in praktisch jedem Bildverarbeitungsgerät Dinge in Bildern und Videos, die der Mensch nicht direkt sieht, weil die Augen oder die Verarbeitung im Hirn nicht drauf ausgelegt ist. Nimmt man als Vergleich die visuellen Leistungen von Affen, sieht das ganz anders aus!
Das ist natürlich toll - aber keine künstliche Intelligenz und wird leider fälschlich mit KI in einen Topf geworfen! Intelligenz wäre es, inzuitiv eine neue Krankheit zu erkennen, also auf die Idee zu kommen, dass es überhaupt andere Krankheiten gibt, als man kennt und vermutet, dass das, was man da sieht, etwas Neues sein muss. Oder man kann eine neue Form erkennen unter Nutzung dessen, was ein Computer eben nicht hat, nämlich Intuition! Alles was Computer an neuen Klassen und Typen erkennen können, das können sie nur, weil der Programmierer vorgesehen hat, Unbekanntes ersatzweise als Neues zu klassifizieren und Kriterien gesetzt hat. Diese Leistung kommt also nicht durch die Intelligenz des System, wie bei Menschen - sondern durch die Leistung des Entwicklers, der das eingebaut hat! Das eigentliche Anwenden dieser Option ist ein relativ stupider Prozess.
Ein Beispiel: Ich habe damals genau so die Software gebaut, mit der ich meinen Algorithmus im Schrittmotorpatent klassifiziert habe. Wenn diese Software nicht befähigt worden wäre, anhand des Prinzips eigene Klassen und Kriterien zur Erkennung zu schaffen, dann könnte sie es nicht und sie könnte keine neuen Einordnungen vornehmen. Auf die Idee, das so zu machen, bin ich gekommen, der Mensch. Nebenbei war ich auch der erste, der das in diesem Anwendungsbereich überhaupt so gemacht hat - was erstaunlich war, denn ich habe die Idee aus eben jenem Anwendungsbereich der Expertensysteme übernommen, von denen ich seit den 1980ern weiss. Und das damalige Beispiel war eben genau so eine Datenbank mit medizinischen Daten. Es ging um Nebenwirkungen von Medikamenten, deren Zusammenhang von Ärzten bechrieben wird und dann abgefragt werden sollte. Hingehauen hat es nur deshalb nicht, weil es kein Internet gab und so blieb es beim Blättern in Büchern und man musste komische Effekte mit einer Allergie und Nebenwirkungen erst einmal vermuten und umständlich suchen.
Ich will das also nicht schlecht reden, aber man muss klar sehen: Auch die "künstliche Intelligenz" ist nur beschränkt intelligent, da sie erst trainiert werden muss. Das Wissen kommt ja von Menschen, die helfen, das Wissen einzuordnen. Dass man Gewichtungen setzt, sich richtig bewertetes merkt und die Kriterien dafür anpasst, ist am Ende ein relativ einfacher Prozess. Das ist sogar erstaunlich einfach zu programmieren und umzusetzen. Wer in C mit verketteten Listen umgehen kann und ein wenig statistische Bewertungsmethoden für gewichtete Zahlen drauf hat, kann da leicht was realisieren.
Beitrag automatisch zusammengefügt:
Zurückkommed auf die Frage nach der Kunst:
Echte Kreativität sieht anders aus, als einfach Vorhandenes zu kombinieren, was man in den gelinkten Videos sieht. Technisch ist das super gemacht, es ist aber am Ende eine Renderanimation, deren Script automatisiert definiert wurde. Solche Scripte, um Objekte zu klassifizieren, nutzen wir auch in der virtuellen Bildverarbeitung, beim Radar und der Objekterkennung mit Kameras. Deren Bewegungen und Drehungen werden geschätzt, ins 2D flachgerechnet, um zu schauen, ob die Annahme der Bewegung und der Drehung stimmt und ob das Objekt so passt. Mit 8 Annahmen für 2 Parameter im Würfen hast du dann sofort eine richtigere Lösung und mit größeren Würfeln sogar eine Schätzung für den Lösungspunkt. Mehr Parameter erfordern dann mehrdimensionale Objekte, die nicht mehr vorstellbar sind, die man aber sehr einfach programmieren kann - dies sogar in einem FPGA und auch mit dynamischen Größen und Parametern, wie ich gezeigt habe. Bei einem Projekt im Bereich 3D-Rekonstruktion, haben wir das um sogar mit der Technik von 2008 schon gemacht: Die SW probiert aus, wie ein 3D-System ausehen muss und wie es gedreht sein muss, um die betreffenden 2D-Bilder, die man aufgenommen hat, aufzubauen. Schon das packt ein Mensch nicht mehr. Die SW konnte das in einer Grafikkarte binnen Minuten! Sie probiert einfach einige Milliarden Kombinationen durch und morpht das objekt so zurecht, dass es passt. Wie ein Bildhauer quasi. Das ist ebenfalls enorm imposant anzusehen, aber es ist nur ein Gebastel eines Dummen Rechenknechts. Die intelligenz haben wir dem Ding verpasst.
Um nun so einen Film zu machen, wie auf der Seite oben, braucht es jetzt nur eine ungefähre Vorgabe, welche Objekte man haben möchte, um eine Szene zu definieren. Skalrierung und Größenanpassung der Modelle, Platzierung im Raum ist eine 3D - Zeichenthematik, die jeder Kunststudent kann. In der SW sogar sehr einfache Mittelstufenmathematik. Ab dann kommt der Renderer. Das sieht natürlich auch super aus, wenn es gut gemacht ist und mit beliebigem Aufwand bekommt man so gut wie alles hin. Ich erinnere an die 7min Dinosaurier-Szenen in Jurassic Park. Das war schon beeindruckent - allerdings schon vor 30 Jahren!
Das ist alles nicht die Kreativität des Computers, sondern die des Künstlers und des Animators. Natürlich kann man alles random platzieren und es irgendwie bewegen und es dann "neu" nennen, aber am Ende ist alles, was Computer "künstlich" erfinden, einfach Zufall und auf try and error angelegt. Irgendwo muss es ein Regelschleife geben, die sagt, was gut und gewollt ist und die ist subjektiv und anfällig. Würde man die KI die den Film gebaut hat von anderen Personen trainiert haben, wären die Szenen andere. Bei der Stadt mit den Goldgräbern fehlen z.B. Tiere - auch Bäume sind knapp (weil sie Renderzeitkosten )
Das grundsätzliche Lernprinzip ist Kopieren des Wissens des Menschen. Das kann grundsätzlich nicht besser sein, als es der Mensch selber kann. Es kann nur schneller sein. Dieses Prinzip wird angewendet bei dem Eintrainieren der KI: Man steckt Zeit rein, die man hinterher gewinnen möchte und je mehr Speicher und Tempo das System hat, desto mehr Wissen kann es anwenden. Es bleibt aber die Aufgabe und der Aufwand, Wissen aus dem Menschen in den Kopf des Computers zu verlagern. Was reines Wissen angeht, wird das funktionieren. Bei der Intelligenz bin ich am Zweifeln. Z.B. kommen Menschen ja auf die Idee, dass Streifen am Himmel durch die Regierung verursacht sind und setzen sich Aluhüte auf, um sich zu schützen. Das kann eine KI nicht und wenn, dann möchte man die nicht haben
Und Fakt sind (in dieser Diskussion) mindestens 3 Dinge:
