KI Tools: MusicLM

MusicLM, das KI-Tool, das deine Worte in Töne verwandelt

MusicLM ist ein neues KI-Tool von Google, das aus Textbeschreibungen unterschiedlicher Komplexität qualitativ hochwertige Musik erzeugen kann. MusicLM verwendet maschinelles Lernen, um Sequenzen für die verschiedenen Ebenen eines Liedes zu erzeugen, z. B. die Struktur, die Melodie und die einzelnen Töne. MusicLM kann Musik mit einer Abtastrate von 24 kHz erzeugen, die über mehrere Minuten konsistent bleibt.

Wie funktioniert MusicLM?

MusicLM basiert auf einem hierarchischen Sequenz-zu-Sequenz-Modell zur Musikgenerierung. Das bedeutet, dass es eine Eingabesequenz (z.B. einen Text) in eine Ausgabesequenz (z.B. eine Audiodatei) umwandelt.

Dabei berücksichtigt es verschiedene Ebenen der musikalischen Hierarchie und verwendet für jede Ebene spezielle Module. So gibt es beispielsweise ein Modul, das Songstrukturen wie Intro, Strophe und Refrain erzeugt. Ein anderes Modul erzeugt Melodien, indem es Tonhöhe und Dauer der Noten bestimmt. Ein drittes Modul ist für die Klänge zuständig, einschließlich Instrumente und Effekte.

Was kann man mit MusicLM machen?

MusicLM bietet viele Möglichkeiten für kreative Anwendungen. Zum Beispiel kann man:

  • Texte in verschiedene Musikstile übersetzen (z.B. Rock, Jazz oder Klassik).
  • Musik aus Textvorgaben in Pfeifen oder Summen wiedergeben.
  • Eigene Songtexte schreiben und vertonen.
  • Bestehende Songs remixen oder variieren.

Wie kann ich MusicLM ausprobieren?

MusicLM ist noch nicht öffentlich zugänglich, aber Google hat einige Beispiele auf seiner Website veröffentlicht. Dort kann man sich anhören, wie MusicLM aus verschiedenen Textbeschreibungen Musik macht.

MusicLM ist ein beeindruckendes KI-Werkzeug für die Text-zu-Musik-Generierung. Es nutzt maschinelles Lernen auf einer hierarchischen Ebene, um aus verschiedenen Eingaben qualitativ hochwertige Musik zu erzeugen. MusicLM bietet viele Möglichkeiten für kreative Anwendungen und könnte die Art und Weise verändern, wie wir Musik machen und hören.

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