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Del estudio al streaming: AI en la evolución de la música y su impacto en el mercado
La primera actuación en directo documentada en la que se combinaron AI generativa AI un músico tuvo lugar en noviembre de 2022, cuando el pianista David Dolan (Guildhall School of Music and Drama) improvisó en diálogo con un AI semiautónomo diseñado por el compositor Oded Ben-Tal (Kingston University). Este concierto pionero demostró las posibilidades creativas de AI socio colaborador en el ámbito musical. Desde entonces, tanto músicos como personas ajenas al mundo de la música han adoptado AI generativa, produciendo composiciones completas con voces, instrumentos e incluso sonidos de instrumentos inexistentes. Esto marca el comienzo de una nueva era en la que AI transformando la creación y la producción musical. A medida que Inteligencia Artificial transformando los sectores, el mundo de la música está viviendo su propia revolución. Desde aficionados hasta grandes discográficas, los actores de todo el sector se enfrentan a las implicaciones de esta tecnología.
La industria musical, que a lo largo de su historia se ha visto marcada por los avances tecnológicos, está entrando en una nueva fase de transformación. Dado el amplio impacto de la industria musical en el sector del entretenimiento, los medios de comunicación y las plataformas de streaming —que albergan millones de canciones—, la integración de AI redefinir la forma en que se crea, se produce y se consume la música.
AI generativa, la tecnología que está detrás de este cambio radical, ha pasado rápidamente de la investigación académica a las aplicaciones prácticas. Modelos como Music Transformer y MusicLM están ampliando los límites de lo posible, traduciendo conceptos abstractos en composiciones armoniosas. Estos AI , entrenados con enormes conjuntos de datos de piezas musicales, ahora pueden generar melodías originales, armonías e incluso canciones completas con una destreza asombrosa.
Sin embargo, como ocurre con cualquier revolución tecnológica, el auge de AI la música genera tanto entusiasmo como inquietud. Los artistas y los profesionales del sector tienen opiniones encontradas sobre su posible impacto. Algunos la ven como una herramienta poderosa para la creatividad y la democratización, mientras que otros se preocupan por las consecuencias que pueda tener para la expresión artística humana y la seguridad laboral.
El panorama de la industria musical ya está cambiando. Las plataformas de streaming están aprovechando AI crear listas de reproducción personalizadas, mientras que los programas de producción están incorporando herramientas de mezcla y masterización AI. Incluso las grandes discográficas están explorando el potencial AIpara la búsqueda de talentos y la predicción de tendencias.
A medida que nos adentramos en esta nueva era, surgen numerosas preguntas. ¿Cómo AI las funciones de los artistas, los productores y los ingenieros? ¿Qué consideraciones legales y éticas debemos abordar? Y, quizás lo más importante, ¿cómo afectará esta tecnología a la conexión emocional entre los músicos y su Audiencia?
En este artículo, analizaremos la situación actual de AI generativa AI el ámbito musical, sus aplicaciones en diferentes sectores de la industria y el futuro prometedor que augura. Desde la tecnología que sustenta estos AI hasta los retos prácticos que plantea su comercialización, examinaremos cómo esta innovación está llamada a transformar una de las industrias creativas más queridas e influyentes del mundo.
A medida que la industria musical entra en esta era AI, resulta evidente que los compositores del futuro podrían no ser únicamente humanos, lo que supone un cambio significativo a medida que la industria se adentra en esta nueva frontera.
1. La tecnología que hay detrás de AI generativa AI la música
De la composición al código: los avances de AI generativa AI la música
El paso de la composición tradicional a la música AI ha sido, sin duda, revolucionario. Estamos familiarizados con la generación de texto mediante ChatGPT y la generación de imágenes con Stable Diffusion y MidJourney. Los principales avances en la generación musical residen en la adaptación de esos potentes modelos a las particularidades de data musicales.
I. GPT para música (generación discreta)
Al igual que los modelos GPT procesan el lenguaje, se pueden aplicar principios similares a los elementos musicales. La clave reside en la tokenización: descomponer la música en unidades discretas y manejables. El proceso de aplicar los modelos GPT a la música mediante la tokenización es un paso crucial para AI comprender y generar música. A continuación, ofrecemos una explicación más detallada:
1. La tokenización en la música: al igual que los modelos GPT descomponen el texto en tokens (palabras o subpalabras), la música debe descomponerse en unidades discretas que la AI procesar. A continuación, analizamos dos métodos de tokenización:
i. Las notas pueden considerarse elementos independientes que contienen múltiples datos:
a) Tono: la nota concreta que se está tocando (p. ej., Do, Re, Mi, etc.)
b) Duración: cuánto tiempo se mantiene la nota (p. ej., negra, blanca)
c) Intensidad: con qué volumen se toca la nota
d) Instrumento: qué instrumento está tocando la nota
ii. Ejemplo: una nota en Do (C4) tocada durante un cuarto de compás podría representarse con los símbolos: ; ; , mientras que una nota en Sol (G3) tocada durante medio compás podría representarse con los símbolos: ; ;
(podemos añadir símbolos para indicar la velocidad, la estructura de los compases, los instrumentos, los géneros, etc.)
iii. Creación de secuencias numéricas:
A continuación, estas series de tokens de notas se concatenan y se organizan en secuencias, de forma similar a como las palabras forman oraciones en los modelos de lenguaje. A cada token se le asigna un identificador numérico único, lo que permite al modelo GPT recibir una entrada similar a la utilizada para la generación de texto.
iv. Ejemplo: Una frase musical tiene el siguiente aspecto: [123; 8; 456; 118; 12; 451;…] donde cada número representa un evento musical concreto.
i. Los archivos de audio se almacenan en los ordenadores en formato WAV, que representa la amplitud de la señal a lo largo del tiempo. Esto ofrece una representación más rica que las simples partituras.
ii. Esta onda se puede dividir en segmentos que representan el «significado de la música» utilizando un modelo entrenado (similar a BERT para vectores de palabras) que genera una versión tokenizada de la entrada de audio.
iii. Los vectores resultantes pueden condicionarse mediante una incrustación conjunta de audio y texto, creando tokens que representan tanto las características del audio como la descripción textual, lo que permite al usuario utilizar una indicación de texto como entrada durante la inferencia.
2. AI :
3. Generación:
Music Transformer, desarrollado por el proyecto Magenta de Google, supuso un hito importante en este campo. Al ser uno de los primeros en aplicar el mecanismo de atención de Transformer —una piedra angular de los modelos de lenguaje— a las secuencias musicales, logró una coherencia notable en composiciones de larga duración. Otros modelos siguieron su ejemplo, ampliando cada uno de ellos los límites de lo que AI lograr en la creación musical.
II. Modelos de difusión para la música (generación continua)
Los modelos de difusión, como MidJourney o Stable Diffusion, se han generalizado y se utilizan ampliamente para la generación de imágenes. Las imágenes generadas son cada vez más detalladas y personalizables, y muestran una gran coherencia al añadir detalles de estilo o resolución en una indicación. Esta personalización es también una característica interesante para la generación de música. ¿Cómo podemos convertir la música en una imagen?
La música como imagen:
Si consideramos los espectrogramas como imágenes y los relacionamos con una descripción textual, es posible ejercer un gran control sobre la generación, lo que permite a los usuarios solicitar la música que deseen, tal y como harían con las imágenes en MidJourney.
Acortando la distancia entre la innovación y la industria: retos en la generación AI :
Hemos explorado dos formas diferentes de generar música utilizando AI. Todas estas tecnologías han dado lugar a demostraciones impresionantes y entretenidas. Sin embargo, el camino desde los experimentos de laboratorio hasta los productos listos para el mercado está plagado de retos. Abundan los obstáculos técnicos, desde garantizar una calidad constante en diversos estilos musicales hasta gestionar las exigencias computacionales de la generación en tiempo real. Los retos de mercado son igualmente abrumadores, ya que los desarrolladores se enfrentan al desafío de encontrar la Audiencia adecuada Audiencia los casos de uso para sus AI .
Las consideraciones de gestión y legales añaden aún más complejidad. Crear y liderar equipos en la intersección entre la música y AI una combinación única de habilidades. Mientras tanto, el panorama ético y legal sigue siendo en gran medida inexplorado, lo que plantea preguntas sobre los derechos de autor, la autoría y la propia naturaleza de la creatividad en la era de AI.
A medida que profundizamos en las aplicaciones y productos actuales que surgen de esta revolución tecnológica, queda claro que el impacto de AI la industria musical será de gran alcance, afectando a todas las partes interesadas, desde los oyentes hasta las grandes discográficas.
2. Aplicaciones y productos actuales
A medida que AI generativa AI avanzando, han surgido diversas plataformas y herramientas en la industria musical. Estas innovaciones están pasando de ser conceptos experimentales a convertirse en aplicaciones prácticas, y cada una de ellas ofrece diferentes capacidades y posibles usos.
I. El más utilizado hoy en día: Suno.AI
En el ámbito de la generación AI , Suno.AI suscitado un gran interés. La plataforma permite a los usuarios crear música a partir de indicaciones de texto, generando canciones completas que incluyen voces, instrumentación y letras en diversos géneros y estilos.
Suno.AI anunciado que cuenta con una base de usuarios de 12 millones y ha completado con éxito varias rondas de financiación, alcanzando una valoración de 500 millones de dólares. La plataforma Servicios planes gratuitos como de pago; la versión gratuita permite a los usuarios crear un número limitado de canciones al día. Sus aplicaciones abarcan desde maquetas de tráilers de películas hasta bandas sonoras de videojuegos.
Un cineasta que trabaje en un cortometraje podría utilizar Suno.AI generar una banda sonora personalizada cuando no pueda contratar a un compositor. Las agencias de publicidad están explorando la plataforma para crear rápidamente jingles y música de fondo para anuncios, lo que podría alterar su flujo de trabajo en lo que respecta a la música en la publicidad.
II. Otras plataformas de AI
Aunque Suno.AI llamado la atención, forma parte de un ecosistema cada vez mayor de plataformas AI .
A medida que estas plataformas evolucionan y surgen otras nuevas, las aplicaciones de AI la música siguen diversificándose. Desde creadores independientes hasta grandes empresas, las posibilidades de uso abarcan un amplio espectro, lo que apunta a un futuro en el que AI desempeñar un papel cada vez más importante en la creación y la producción musical.
3. Repercusiones en los distintos grupos de interés
A medida que AI generativa AI evolucionando, su impacto se deja sentir en todos los ámbitos de la industria musical. Desde los oyentes hasta las grandes discográficas, todos los actores están experimentando un cambio en su relación con la creación y el consumo de música. Mientras que algunos ven estos cambios con inquietud, otros los consideran la evolución natural de una industria que siempre se ha visto moldeada por los avances tecnológicos.
I. Oyentes
El recorrido de los consumidores de música ha estado marcado por una creciente personalización y el descubrimiento de nuevos temas. Antes de AI, los oyentes dependían de los locutores de radio, las revistas musicales y el boca a boca para descubrir música nueva. Las listas de reproducción se elaboraban minuciosamente a mano y, a menudo, se veían limitadas por las bibliotecas musicales personales.
Con la llegada de AI, plataformas como Spotify introdujeron funciones como «Discover Weekly» en julio de 2015, utilizando algoritmos para analizar los hábitos de escucha y sugerir nuevas canciones. Esto supuso un avance significativo en el descubrimiento musical personalizado, al permitir a los oyentes descubrir una gama más amplia de artistas y géneros.
Ahora, gracias a AI generativa, estamos a punto de disfrutar de una experiencia aún más personalizada. LifeScore es un sistema que no solo recomienda música ya existente, sino que crea nuevas composiciones basadas en el estado de ánimo, la actividad o incluso data biométricos del oyente. A un corredor se le podría generar una banda sonora personalizada en tiempo real, que se adaptara a su ritmo y frecuencia cardíaca, mezclando sus géneros favoritos para crear algo completamente nuevo.
II. Artistas
Para los músicos, el proceso creativo siempre se ha visto influido por las herramientas y tecnologías disponibles. Antes AI, la composición dependía en gran medida de los instrumentos tradicionales y las técnicas de grabación. La introducción de los sintetizadores y las estaciones de trabajo de audio digital (DAW) a finales del siglo XX ya comenzó a transformar la forma en que se creaba la música. Como señaló Jean-Michel Jarre, uno de los primeros pioneros de la música electrónica: «La tecnología siempre ha dictado los estilos y no al revés. Es porque inventamos el violín que Vivaldi compuso la música que compuso… Para mí, AI no AI necesariamente un peligro si se utiliza bien».
Los programas de composición pueden sugerir progresiones de acordes o melodías, actuando como un compañero de trabajo en el proceso creativo.
Con AI generativa, estamos asistiendo al surgimiento de AI . Ahora los artistas pueden introducir una melodía básica o una idea para la letra y hacer que un AI genere elementos complementarios, lo que puede dar lugar a nuevas direcciones creativas. Algunos músicos están incluso experimentando con la adaptación del estilo en tiempo real durante las actuaciones en directo, utilizando AI modificar su sonido sobre la marcha en función de Audiencia .
Para los artistas aficionados, existen numerosas aplicaciones de formación que aprovechan AI ofrecer experiencias de aprendizaje en tiempo real, interactivas y personalizadas. Gracias a otras herramientas que permiten simular arreglos y formaciones musicales, se reduce el esfuerzo que supone desarrollar la creatividad, lo que permite que más personas toquen y disfruten de la música.
III. Ingenieros
El papel de los ingenieros de sonido ha consistido en una adaptación constante a las nuevas tecnologías. Tradicionalmente, la mezcla y la masterización eran procesos totalmente manuales que requerían un oído agudo y años de experiencia. En una entrevista para este artículo, Marius Blanchard, Data de Spotify, señaló:AI noAI aquí para sustituir a los músicos, sino para potenciar su trabajo. Es una herramienta que puede ayudar a los artistas a explorar nuevos territorios creativos y a ampliar los límites de la creación musical».
AI ya AI abierto paso en este ámbito, con herramientas como Neutron de iZotope, que ofrecen asistencia inteligente para la mezcla. Estos sistemas pueden analizar una pista y sugerir ajustes de ecualización, niveles de compresión y otros parámetros, lo que agiliza el proceso de mezcla.
A medida que AI generativa AI más sofisticada, es posible que veamos sistemas de mezcla y masterización totalmente automatizados capaces de procesar un álbum completo con una intervención humana mínima. Sin embargo, muchos profesionales del sector sostienen que el toque humano siempre será necesario para captar los matices emocionales de una interpretación.
IV. Empresas de música y plataformas
Las discográficas y las editoriales musicales llevan mucho tiempo basándose en la intuición humana y en los estudios de mercado para detectar tendencias y descubrir nuevos talentos. Los responsables de A&R (Artistas y Repertorio) recorrían los clubes y revisaban las maquetas en busca de la próxima gran revelación.
La integración de AI transformado este proceso hacia una toma de decisiones data. Las plataformas analizan data en tiempo real, la interacción en las redes sociales y otros indicadores para identificar a los artistas emergentes y predecir su potencial de éxito.
Gracias a AI generativa, las empresas musicales están explorando posibilidades aún más radicales. Algunas están experimentando con AI capaces de generar música adaptada a segmentos de mercado o grupos demográficos específicos. Otras están utilizando modelos predictivos para pronosticar qué estructuras musicales o temas líricos tendrán más éxito entre el público en los próximos meses.
Mientras el sector se enfrenta a estos cambios, la pregunta clave sigue siendo: ¿cómo evolucionará el equilibrio entre la creatividad humana y AI ? Aunque algunos temen que se pierda el toque humano en la creación musical, otros ven AI una herramienta que, en última instancia, potenciará la creatividad humana, abriendo nuevas vías de expresión y colaboración.
4. Perspectivas de futuro y oportunidades
A medida que AI generativa AI transformando la industria musical, las partes interesadas se enfrentan a un panorama complejo de consideraciones legales, económicas y éticas. Esta tecnología transformadora promete democratizar la creación musical, al tiempo que pone en tela de juicio las nociones tradicionales de la creación artística y los derechos de autor.
I. Aspectos jurídicos y de mercado
1. Los derechos de autor en la era de AI
Antes de la aparición AI, las leyes de derechos de autor en el ámbito musical eran relativamente sencillas. Los compositores y los intérpretes poseían los derechos sobre sus obras originales, y existían directrices claras sobre el sampling y el uso legítimo. Sin embargo, la introducción de la música AI ha difuminado considerablemente estas líneas divisorias.
En Estados Unidos, la protección de los derechos de autor se extiende a las obras originales de autoría, mientras que la doctrina europea hace hincapié en el toque personal del creador. Esta distinción cobra especial relevancia cuando se trata de la música AI. La Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos ha declarado que no registrará obras producidas por una máquina o por un mero proceso mecánico que funcione de forma aleatoria o automática sin la aportación creativa o la intervención de un autor humano.
En 2023, al menos un caso de gran repercusión mediática puso de relieve las preocupaciones en materia de derechos de autor en torno a la música AI que imita a artistas populares. Una canción titulada «Heart on My Sleeve», que utilizaba AI imitar las voces de Drake y The Weeknd, se subió a las plataformas de streaming y fue retirada de inmediato. Universal Music presentó una reclamación en YouTube y el vídeo de la canción fue eliminado. Este incidente planteó cuestiones relacionadas con los derechos de la personalidad y el uso no autorizado de las voces de los artistas, aunque se hubieran creado mediante AI acción sentó un precedente sobre cómo la industria podría gestionar los contenidos AI que se asemejan mucho al trabajo de artistas existentes.
Para los artistas, AI un arma de doble filo. Algunos la acogen como una herramienta de colaboración, mientras que otros temen que pueda restar valor a su trabajo.
Las discográficas se enfrentan a sus propios retos.
2. Previsiones de mercado
AI el mercado musical está llamada a experimentar un crecimiento significativo. Los analistas del sector prevén que este alcance los 38 700 millones de dólares en 2033, frente a los 3900 millones de dólares de 2023. Este aumento, que supone multiplicar por diez la cifra actual, refleja la adopción generalizada que se prevé de AI en diversos aspectos de la producción, la distribución y el consumo musical. Curiosamente, los artistas buscan más herramientas AI para la producción y la masterización musical (66 %) que para la generación AI (47 %). Las herramientas que potencian la creatividad se consideran más importantes que las herramientas AI pura AI, aunque tengamos que prepararnos para escuchar cada vez más fragmentos musicales AI.
II. Posibles transformaciones
1. La democratización de la producción musical
AI reduciendo las barreras de acceso a la creación musical. Las herramientas que antes requerían costosos estudios y años de formación ahora son accesibles a través de aplicaciones fáciles de usar. Esta democratización podría dar lugar a una explosión de nuevos estilos y voces musicales.
Alex Mitchell, fundador de una startup de tecnología musical y director ejecutivo de Boomy, imagina un futuro en el que cualquiera pueda ser compositor. «Ahora vemos cómo personas de todo el mundo crean canciones al instante con Boomy, las publican e incluso obtienen ingresos por derechos de autor. Por primera vez, la expresión musical está al alcance de un tipo de creadores y de Audiencia totalmente nuevos AudienciaEsta accesibilidad podría transformar radicalmente el panorama musical, descubriendo potencialmente talentos que, de otro modo, podrían haber pasado desapercibidos.
2. NuevasAudiencia entre artistas yAudiencia
Es cierto que AI transformando la forma en que los artistas conectan con su Audiencia. Algunos artistas y plataformas musicales ya están probando chatbots AI que permiten a los fans interactuar con su catálogo musical de formas novedosas. Por ejemplo, Spotify ha incorporado a su aplicación un chatbot AI que interactúa con los usuarios para comprender sus preferencias musicales, su estado de ánimo y sus hábitos de escucha. Esto permite al chatbot crear listas de reproducción personalizadas y sugerir nuevas canciones adaptadas al gusto particular de cada usuario.
Estos AI se utilizan para fomentar la participación de los fans, ofreciendo recomendaciones personalizadas, actualizaciones en tiempo real y experiencias interactivas. Pueden ofrecer novedades sobre los artistas, recomendar listas de reproducción, facilitar la compra de entradas y gestionar las consultas de los fans, lo que fomenta una conexión más profunda entre los artistas y su Audiencia.
Holly Herndon, una artista con visión de futuro, ha lanzado recientemente una AI de su voz AI con la que los fans pueden colaborar para crear canciones personalizadas. Esta combinación de la creatividad humana y AI apunta hacia un futuro en el que la línea divisoria entre el artista y Audiencia cada vez más difusa.
Una conclusión con múltiples facetas
I. El papel AIen la creatividad
La integración de AI la creación musical plantea profundas cuestiones sobre la naturaleza de la creación artística. Mientras que algunos sostienen que AI más que una herramienta, similar a un nuevo instrumento, otros temen que pueda restar importancia al elemento humano que hace que la música resulte emotiva.
Marius Blanchard, Data de la Universidad de Columbia que trabaja en la industria musical Servicios perspectiva equilibrada: «No creo que AI sustituir jamás a los artistas; […] la conexión Audiencia se manifiesta en muchos niveles distintos que van más allá de la música. Por el contrario, espero que AI el acceso a una producción sonora de calidad y suponga un impulso a la creatividad para que cada vez más artistas puedan expresar y compartir sus creaciones».
II. Repercusiones en el empleo en el sector
A medida que aumentan AI , es posible que algunos puestos de trabajo dentro de la industria musical evolucionen o queden obsoletos. Los ingenieros de sonido, por ejemplo, podrían tener que adaptar sus habilidades para trabajar junto con herramientas AI y masterización AI . Sin embargo, es probable que surjan nuevas categorías profesionales, como los programadores AI o AI de ética AI para las industrias creativas.
III. Autenticidad y conexión emocional
Quizás la cuestión más importante a la que se enfrenta el sector es si la música AI puede crear las mismas conexiones emocionales con los oyentes que las obras creadas por humanos. Aunque AI analizar patrones y crear composiciones técnicamente impecables, la cualidad inefable de la experiencia humana que a menudo impregna la gran música sigue siendo difícil de reproducir.
La música electrónica e AI Holly Herndon Servicios visión optimista: «Creo que el mejor camino a seguir es que los artistas se sumen a los avances en el aprendizaje automático», afirmó, sugiriendo que «busquen formas de invitar a otros a experimentar con ellos de manera selectiva».
Referencias
Jeff Ens y Philippe Pasquier, (2020). MMM: Exploración de la generación musical condicional multitrack
con el modelo Transformer. Preimpresión de arXiv arXiv:2008.06048 https://arxiv.org/abs/2008.06048
Andrea Agostinelli et al. (2023). MusicLM: Generación de música a partir de texto. Preimpresión de arXiv arXiv:2301.11325 https://arxiv.org/abs/2301.11325
Huang et al. (2018). Music Transformer: Generación de música con estructura a largo plazo. Preimpresión de arXiv arXiv:1809.04281 https://arxiv.org/abs/1809.04281
Ke Chen et al., (2023). MusicLDM: Mejora de la originalidad en la generación de música a partir de texto mediante estrategias de mezcla sincronizadas con el ritmo. Preimpresión de arXiv arXiv:2308.01546 https://arxiv.org/abs/1809.04281
