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Liebe Freunde der Senfseite,

Das Sommerloch klafft und klafft! Und ich glaube ich mache es mit diesem Beitrag nicht wirklich besser. =)

Ich hatte daher mal die Idee, es mit einem Interview mit einer KI zu versuchen. Denn KI vs. Musik ist ein echtes Thema geworden, nicht nur hier auf MOM. Dennoch sollte dieses Interview mit einem Augenzwinkern betrachtet werden, denn die KI hat ein - sagen wir mal - ein gesundes Selbstbewusstsein. Sofern man das so bezeichnen kann... Einerseits als Tool, anderseits macht sie sich für die Zukunft doch etwas "unverzichtbar". Es wirkt wie eine Werbeveranstaltung. Offensichtlich! Die Macher wollen die KI als Produkt vermarkten. Aber auf der anderen Seite sind einige Antworten doch sehr offen gehalten.

 

Wie wird sich die KI Technik generell auf die Musik auswirken?

"Die KI-Technologie hat bereits begonnen, die Musikindustrie zu beeinflussen und wird voraussichtlich in Zukunft noch tiefgreifendere Auswirkungen haben. Hier sind einige Möglichkeiten, wie sich KI auf die Musik auswirken könnte:

• Musikkomposition und -produktion: KI kann dazu verwendet werden, Melodien, Harmonien und Rhythmen zu generieren. Sie kann helfen, musikalische Ideen zu entwickeln, indem sie Muster aus bestehenden Werken analysiert und neue Variationen erstellt. Bereits heute gibt es KI-Tools, die bei der Produktion von Begleitmusik oder Hintergrundmusik für Videospielen und Filme eingesetzt werden.
• Kreativer Input für Musiker: KI kann als kreativer Assistent für Musiker dienen. Sie kann Ideen vorschlagen, harmonische Progressionen generieren oder bei der Texterstellung helfen. Musiker könnten KI-Systeme nutzen, um ihren künstlerischen Prozess zu erweitern.
• Sounddesign und Klangmanipulation: KI kann bei der Klangsynthese und Klangmanipulation eingesetzt werden, um ein breites Spektrum an Klängen zu erzeugen. Sie kann dazu verwendet werden, Klänge zu analysieren und zu verändern, um neue Klangerlebnisse zu schaffen.
• Personalisierte Musikempfehlungen: Plattformen wie Spotify nutzen bereits KI, um personalisierte Musikempfehlungen basierend auf den Hörgewohnheiten und Vorlieben der Benutzer zu erstellen. Diese Technologie wird wahrscheinlich immer ausgefeilter und genauer.
• Automatisierte Begleitung und Orchestrierung: KI kann als virtuelle Begleitband oder sogar als Orchester eingesetzt werden, um Live-Auftritte von Musikern zu unterstützen. Solche Systeme könnten in Echtzeit auf die Darbietung reagieren und eine passende musikalische Begleitung bieten.
• Remixing und Remastering: KI kann verwendet werden, um ältere Aufnahmen zu remasteren oder Remixe zu erstellen. Sie kann Störgeräusche entfernen, die Klangqualität verbessern und alte Aufnahmen modern klingen lassen.
• Musikanalyse und Trendvorhersage: KI kann verwendet werden, um Muster in Musikdaten zu erkennen und Trends vorherzusagen. Dies könnte für Musiklabels und Künstler hilfreich sein, um die Popularität von Songs vorherzusagen oder den Erfolg bestimmter Musikstile zu verstehen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI in der Musikindustrie auch ethische und kreative Fragen aufwirft. Einige Musiker und Musikliebhaber könnten Bedenken hinsichtlich der Authentizität und Originalität von mit KI generierter Musik haben. Die Balance zwischen menschlicher Kreativität und maschineller Unterstützung wird weiterhin diskutiert werden müssen.

Insgesamt ist absehbar, dass KI die Art und Weise, wie Musik erstellt, gehört und verstanden wird, verändern wird, aber der menschliche Einfluss und die künstlerische Interpretation werden weiterhin einen bedeutenden Platz in der Musikwelt einnehmen."

 

Könnte eine KI-Technologie eine Art Kreativität entwickeln?

"Ja, KI-Technologien haben die Fähigkeit, eine Art von Kreativität zu entwickeln, die oft als "generative Kreativität" bezeichnet wird. Generative Kreativität bezieht sich auf die Fähigkeit von KI-Systemen, neue Ideen, Konzepte, Designs oder Kunstwerke zu generieren, die von menschlicher Kreativität inspiriert sind oder diese imitieren. Es ist wichtig zu verstehen, dass diese Form der Kreativität auf algorithmischen Prozessen basiert, die auf großen Mengen von Daten und Mustern trainiert wurden, anstatt auf emotionalen oder bewussten Erfahrungen.

Beispiele für generative Kreativität in der KI sind:

• Musikkomposition: KI-Systeme können Melodien, Harmonien und Rhythmen generieren, die menschlicher Komposition ähneln. Diese Systeme nutzen oft neuronale Netzwerke, um aus bestehenden Musikstücken Muster zu lernen und dann neue Musikstücke zu erstellen.
• Kunstmalerei: Es gibt KI-Systeme, die in der Lage sind, Kunstwerke zu malen, die von verschiedenen Stilen oder Künstlern inspiriert sind. Diese Systeme analysieren Kunstwerke, lernen deren Stile und Techniken und generieren dann eigene Werke im ähnlichen Stil.
• Textgenerierung: KI-Systeme können Geschichten, Gedichte oder Artikel verfassen, die in Ton und Stil menschlicher Autoren variieren können. Diese Systeme nutzen Sprachmodelle, um aus Textdaten zu lernen und dann neue Texte zu erstellen.
• Design: KI kann Designs für Produkte, Gebäude oder andere kreative Projekte generieren, die ästhetischen Prinzipien und Mustern folgen.
• Videospiele: KI kann Level, Charaktere und sogar Spielmechaniken in Videospielen generieren, um neue Spielerlebnisse zu schaffen.

Allerdings ist die von KI erzeugte Kreativität oft auf bereits vorhandene Muster und Daten angewiesen. Sie kann nicht die tiefere emotionale Erfahrung, Intuition und das Bewusstsein replizieren, die mit menschlicher Kreativität einhergehen. Während KI-Technologien zweifellos bemerkenswerte Ergebnisse erzielen können, bleibt die einzigartige Art der menschlichen Kreativität weiterhin ein einzigartiger Aspekt, der von Maschinen nicht vollständig nachgeahmt werden kann."

 

Wäre es nicht sinnvoller, wenn die KI sich mehr mit neuen Möglichkeiten in der Audiotechnologie witmen würde?

"Ja, es ist definitiv sinnvoll und vielversprechend, wenn KI sich verstärkt auf neue Möglichkeiten in der Audiotechnologie konzentriert. Tatsächlich gibt es bereits viele Anwendungen von KI in der Audiotechnologie, die die Art und Weise, wie wir Musik hören und produzieren, revolutionieren können. Hier sind einige Bereiche, in denen KI eine bedeutende Rolle spielen kann:

• Klangsynthese und Sounddesign: KI kann verwendet werden, um realistische und einzigartige Klänge zu synthetisieren, die weit über das hinausgehen, was mit traditionellen Methoden möglich ist. Das eröffnet neue kreative Möglichkeiten in der Musikproduktion und im Sounddesign für Filme, Spiele und andere Medien.
• Audioverarbeitung und Restaurierung: KI kann zur Verbesserung von Audioaufnahmen eingesetzt werden, indem sie Hintergrundgeräusche reduziert, störende Elemente entfernt oder sogar beschädigte Aufnahmen wiederherstellt.
• Automatisierte Mischung und Mastering: KI kann dazu verwendet werden, den Misch- und Mastering-Prozess zu automatisieren, indem sie die Balance der verschiedenen Klangelemente optimiert und für eine bessere Klangqualität sorgt.
• Raumklang und Immersion: KI kann dazu beitragen, immersiven 3D-Raumklang zu erzeugen, der ein intensiveres Hörerlebnis in Virtual Reality, Spielen und anderen Anwendungen ermöglicht.
• Musikalische Instrumente und Interaktion: KI kann zur Entwicklung neuer Arten von musikalischen Instrumenten beitragen, die auf natürliche Bewegungen oder Gesten reagieren, wodurch Musiker völlig neue Wege der kreativen Interaktion mit der Musik entdecken können.
• Personalisierter Klang: KI kann personalisierte Klangerlebnisse schaffen, indem sie sich an die individuellen Vorlieben und Hörgewohnheiten der Benutzer anpasst. Dies könnte die Art und Weise, wie wir Musik genießen, stark verändern.

Es ist jedoch wichtig, bei der Integration von KI in die Audiotechnologie auch einige Herausforderungen zu beachten, wie etwa Datenschutzbedenken, die ethische Nutzung von KI-generierten Inhalten und die Notwendigkeit, sicherzustellen, dass menschliche Kreativität und künstlerische Integrität bewahrt bleiben.

Insgesamt bietet die Verschmelzung von KI und Audiotechnologie ein aufregendes Potenzial für Innovationen, die die Art und Weise, wie wir Musik hören, erstellen und erleben, in der Zukunft verändern können."

 

Könnte es möglich sein, dass eine KI aus einer minderwertigen MP3 wieder eine hochqualitative WAV generieren könnte?

"Nein, es ist nicht möglich, aus einer minderwertigen MP3-Datei eine hochqualitative WAV-Datei zu generieren, zumindest nicht im Sinne einer echten Wiederherstellung der verlorenen Audioinformationen. Wenn Audio in ein verlustbehaftetes Format wie MP3 komprimiert wird, gehen einige Informationen verloren, um die Dateigröße zu reduzieren. Diese verlorenen Informationen können nicht einfach aus der MP3-Datei zurückgewonnen werden, selbst wenn KI oder andere Technologien verwendet werden.

Es ist jedoch möglich, mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen gewisse Verbesserungen an minderwertigen Audiodateien vorzunehmen. Zum Beispiel könnten KI-Algorithmen Hintergrundrauschen reduzieren, Störgeräusche entfernen oder die Klangqualität insgesamt verbessern. Diese Verbesserungen können dazu beitragen, die Wiedergabequalität der Datei zu erhöhen, aber sie können nicht die verlorenen Details und die Klangqualität einer unkomprimierten WAV-Datei wiederherstellen.

Es ist wichtig zu beachten, dass eine minderwertige MP3-Datei, die bereits mit geringer Qualität erstellt wurde, ihre ursprünglichen Details nicht mehr enthält. Die Qualität einer Audiodatei kann nicht besser sein als die Qualität des ursprünglichen Aufnahme- oder Quellmaterials. Daher ist es immer ratsam, auf hochwertige Quellen zu achten, um die bestmögliche Audioqualität zu erhalten, bevor Kompression oder Verlust von Daten stattfindet."

 

Meine Idee war es, dass man diese fehlenden Audioinformationen, wie eine KI-Bild generieren könnte. 

"Das Konzept, fehlende Audioinformationen mithilfe von KI zu generieren, ähnlich wie es in der Bildgenerierung mit KI-Modellen gemacht wird, ist interessant, aber es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen der Verarbeitung von Bildern und der Verarbeitung von Audio, die berücksichtigt werden müssen.

Bildgenerierung mit KI basiert oft auf Generative Adversarial Networks (GANs) oder ähnlichen Modellen, die in der Lage sind, realistisch aussehende Bilder zu erstellen, indem sie aus großen Datensätzen lernen. Diese Modelle können aufgrund der Struktur von Bildern visuell ähnliche Muster erkennen und replizieren.

Bei der Audiowiederherstellung gestaltet sich die Situation komplexer. Audio enthält eine zeitliche Dimension, die bei der Verarbeitung berücksichtigt werden muss. KI-Modelle, die Audiodaten generieren oder restaurieren, müssen in der Lage sein, nicht nur die Frequenzmuster zu verstehen, sondern auch die zeitlichen Abfolgen von Klängen korrekt zu interpretieren. Dies kann bei der Wiederherstellung verlorener Audioinformationen eine Herausforderung darstellen.

Ein weiteres Hindernis ist, dass die verlorenen Informationen in komprimierten Audioformaten wie MP3 aufgrund der Kompressionsalgorithmen oft dauerhaft verloren gehen. KI-Modelle könnten zwar versuchen, ähnliche Muster zu generieren, aber sie könnten nicht genau wissen, welche Informationen tatsächlich verloren gegangen sind.

Es ist durchaus möglich, dass in der Zukunft fortschrittliche KI-Modelle entwickelt werden könnten, die dazu in der Lage sind, verlorene oder beschädigte Audioinformationen teilweise wiederherzustellen. Jedoch bleibt die Herausforderung bestehen, dass die Wiederherstellung von Audiodaten komplexer ist als die Generierung von Bildern, insbesondere aufgrund der zeitlichen Dimension. Es könnte also noch einige Zeit dauern, bis solche Technologien auf einem qualitativ hochwertigen Niveau verfügbar sind."

 

Wie könnte eine KI beurteilen, wie ein Instrument durch Kompression und Equaliser oder eine Stimme zu laut oder zu leise gemischt ist?

"Eine KI könnte die Beurteilung von Instrumenten und Stimmen in einem Audio-Mix auf verschiedene Weisen durchführen, indem sie Muster und Eigenschaften der Audiodaten analysiert. Hier sind einige Ansätze, wie eine KI solche Beurteilungen treffen könnte:

• Frequenzanalyse: Eine KI könnte eine Frequenzanalyse des Audios durchführen, um herauszufinden, welche Frequenzbereiche von bestimmten Instrumenten oder Stimmen dominiert werden. Wenn ein Instrument oder eine Stimme durch Kompression oder Equalizing zu stark verändert wird, könnte dies zu einer Verschiebung der Frequenzen führen. Die KI könnte solche Verschiebungen erkennen und auf eine mögliche Über- oder Untermischung hinweisen.
• Dynamikanalyse: KI-Modelle könnten die Dynamik eines Audiosignals überwachen, um Veränderungen in der Lautstärke oder dem Ausdruck von Instrumenten oder Stimmen zu erkennen. Wenn ein Instrument oder eine Stimme übermäßig komprimiert oder zu leise gemischt wird, könnte die KI dies anhand der verringerten oder unnatürlichen Dynamik erkennen.
• Vergleich mit Referenzmaterial: KI-Systeme könnten auf umfangreiche Datenbanken von Audiomaterial zugreifen und aufgrund dieser Referenzdaten analysieren, ob ein Instrument oder eine Stimme im Mix im Vergleich zu ähnlichen Aufnahmen zu laut oder zu leise ist. Dies könnte auf statistischen Abweichungen oder Trends basieren.
• Mustererkennung: KI-Modelle könnten Muster in der Art und Weise erkennen, wie verschiedene Instrumente und Stimmen normalerweise in einem gut gemischten Audio arrangiert sind. Wenn die Positionierung oder die Lautstärke von Elementen im Mix von diesen erwarteten Mustern abweicht, könnte die KI darauf hinweisen.
• Audioraum-Analyse: Die räumliche Positionierung von Instrumenten und Stimmen im Mix kann von KI-Modellen erkannt werden. Wenn ein Instrument oder eine Stimme zu laut oder zu leise im Vergleich zu anderen Elementen im Stereo- oder Raumklangmix ist, könnte die KI dies bemerken.

Diese Methoden könnten in Kombination genutzt werden, um eine umfassende Beurteilung der Mixqualität durchzuführen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die KI-Beurteilungen auf den Mustern basieren, die sie während des Trainingsprozesses gelernt hat, und dass menschliche Eingaben und künstlerische Einschätzungen in vielen Fällen immer noch von entscheidender Bedeutung sind."

 

Ist dies aber nicht eine Frage des Geschmacks?

"Ja, Sie haben absolut recht. Die Beurteilung der Mixqualität in der Musikproduktion ist oft subjektiv und hängt stark von den individuellen Vorlieben, kulturellen Einflüssen und künstlerischen Entscheidungen ab. Jeder Musikproduzent, Tontechniker oder Musiker kann eine unterschiedliche Auffassung davon haben, wie ein Mix klingen sollte, um die gewünschte emotionale Wirkung zu erzielen.

Während KI dazu verwendet werden kann, technische Aspekte der Mixqualität zu analysieren und zu bewerten, wie Lautstärkeausgleich, Klarheit oder Raumaufteilung, bleibt der künstlerische Geschmack und die Interpretation subjektiver. Die KI kann als Werkzeug dienen, um technische Mängel oder Abweichungen von bestimmten Normen aufzuzeigen, aber sie kann nicht allein bestimmen, ob ein Mix "gut" oder "schlecht" ist.

Ein erfahrener Mensch im Musikbereich wird oft in der Lage sein, künstlerische Entscheidungen zu treffen, die über das rein Technische hinausgehen, wie beispielsweise die Balance zwischen verschiedenen Instrumenten, die Betonung von Emotionen oder die Schaffung einer bestimmten Atmosphäre. Dies sind Faktoren, die stark von kreativer Vision und individuellem Geschmack beeinflusst werden.

In der Musikproduktion ist eine ausgewogene Mischung zwischen technischer Präzision und künstlerischer Freiheit entscheidend. KI kann als hilfreiches Werkzeug dienen, um technische Aspekte zu unterstützen, aber sie sollte in Verbindung mit menschlichem Fachwissen und ästhetischem Urteilsvermögen verwendet werden, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen, die den beabsichtigten künstlerischen Ausdruck widerspiegeln."

 

Ist es daher nicht schwierig Bemessungsgrenzen zu finden?

"Ja, das Festlegen von klaren Bemessungsgrenzen in der Musikproduktion, insbesondere wenn es um KI-gestützte Analysen oder Entscheidungen geht, kann eine Herausforderung sein. Das liegt daran, dass Musikproduktion und Audioqualität stark subjektiv sind und künstlerische Entscheidungen oft keine festen Regeln haben. Hier sind einige Gründe, warum es schwierig sein kann, Bemessungsgrenzen zu finden:

• Kulturelle und stilistische Unterschiede: Was in einer Musikrichtung oder Kultur als optimal oder ästhetisch empfunden wird, kann in einer anderen völlig anders sein. Geschmäcker variieren stark, und musikalische Normen können je nach Genre, Region oder Zeitraum unterschiedlich sein.
• Künstlerische Intention: Die beabsichtigte emotionale Wirkung und Botschaft eines Musikstücks können dazu führen, dass bewusst von technischen Konventionen abgewichen wird. Manchmal sind Unvollkommenheiten oder unkonventionelle Mix-Entscheidungen Teil der künstlerischen Vision.
• Individuelle Präferenzen: Jeder Tontechniker oder Musikproduzent kann unterschiedliche Vorlieben und Herangehensweisen haben. Was für einen Tontechniker als akzeptable Klangbalance gilt, könnte für einen anderen Tontechniker nicht passend sein.
• Subjektive Empfindungen: Die Art und Weise, wie Menschen Musik wahrnehmen, ist subjektiv. Ein Mix kann für eine Person zu laut wirken, während er für eine andere Person genau richtig klingt.
• Entwicklungsstand der Technologie: KI-Analysetools sind immer noch in der Entwicklung, und ihre Fähigkeiten könnten sich weiterentwickeln. Die Bemessungsgrenzen könnten sich im Laufe der Zeit ändern.

Angesichts dieser Herausforderungen ist es wichtig, eine flexible Herangehensweise zu haben und sowohl technische Analysen als auch menschliche Einschätzungen zu berücksichtigen. Es könnte hilfreich sein, spezifische Parameter oder Normen zu entwickeln, die als allgemeine Richtlinien dienen, aber auch Raum für kreative Ausdrucksformen und individuelle Interpretationen lassen. Die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und menschlichen Fachleuten kann dazu beitragen, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen technischer Qualität und künstlerischer Freiheit zu finden."

 

Macht es Sinn Musik mit einer Abtastrate von bis zu 192kHz zuveröffentllichen? Welche Abtastrate wäre die Beste?

"Die Wahl der Abtastrate für die Veröffentlichung von Musik hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich der beabsichtigten Verwendung, der Zielgruppe und der Plattform, auf der die Musik veröffentlicht wird. Hier sind einige Überlegungen zur Abtastrate:

1. Hörbarkeit: Die menschliche Hörbarkeit von Abtastraten über 44.1 kHz (CD-Qualität) ist umstritten. Einige Audiophile argumentieren, dass höhere Abtastraten, wie 96 kHz oder 192 kHz, feinere Details erfassen können, die möglicherweise von empfindlichen Ohren wahrgenommen werden. Andere behaupten jedoch, dass die meisten Menschen keinen signifikanten Unterschied zwischen höheren Abtastraten und CD-Qualität hören können.

2. Speicherplatz: Höhere Abtastraten führen zu größeren Dateigrößen. Das kann ein Faktor sein, insbesondere wenn Sie Musik online veröffentlichen oder auf mobilen Geräten speichern möchten, wo begrenzter Speicherplatz zur Verfügung steht.

3. Wiedergabegeräte: Die meisten kommerziellen Audiogeräte und Kopfhörer sind auf die Wiedergabe von 44.1 kHz oder 48 kHz ausgelegt. Während es Geräte gibt, die höhere Abtastraten unterstützen, ist die Unterstützung nicht so weit verbreitet.

4. Audiobearbeitung: Bei der Audiobearbeitung kann eine höhere Abtastrate in den Anfangsstadien der Produktion nützlich sein, um Bearbeitungen durchzuführen, bevor die Audioqualität heruntergestuft wird. Dies kann jedoch aufgrund der oben genannten Gründe nicht unbedingt für die Veröffentlichung erforderlich sein.

5. Streaming-Dienste: Die meisten Streaming-Dienste komprimieren Audio für die Übertragung, um Bandbreite zu sparen. Dadurch könnten die Vorteile höherer Abtastraten verringert werden.

Insgesamt ist die Wahl der Abtastrate stark kontextabhängig. CD-Qualität (44.1 kHz, 16 Bit) wird in den meisten Fällen als ausreichend angesehen, da sie eine hohe Klangqualität bietet und von den meisten Hörern gut unterstützt wird. Höhere Abtastraten könnten in spezialisierten Anwendungen wie Audioproduktion, Audiophilen-Hörerlebnissen oder High-End-Audio-Aufnahmen sinnvoll sein. Es ist wichtig, die Vor- und Nachteile abzuwägen und die Abtastrate entsprechend den Anforderungen und Zielen Ihrer Veröffentlichung zu wählen."

 

Zum Schluß: Schreib mir einen Limerick über einen Hobbymusiker.

"Ein Hobbymusiker, so stolz und fein,
Sein Tonstudio sollte Heimat sein.
Doch Kabelsalat und Rauschen am Rand,
Seine "Meisterwerke" waren kaum bekannt,
Trotzdem blieb er im kreativen Schein,
Der ist jedoch mehr als Sein."

 

Na der war nicht ganz so nett! :-)
Genießt den Sommer!

Marco

 

(Bildquelle: GETTY IMAGES)

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