Mengenal MusicLM
Dalam sebuah makalah akademis, MusicLM dilatih dalam dataset 280.000 jam musik untuk belajar menghasilkan lagu yang bagus dari deskripsi.
Hal ini sama seperti apa yang sudah dikatakan oleh pihak pembuatnya.
Misalnya saja ada penyanyi solo pada tahun 90-an dengan bass rendah dan tendangan kuat bisa ditiru oleh AI tersebut.
Lagu-lagunya terdengar luar biasa, dan terdengar seperti karya seniman manusia sesungguhnya.
Baca juga : Pertempuran Apple vs Google Berikutnya: Iklan dan Mesin Pencarian
Kendati demikian, karya dari MusicLM tidak begitu inventif dan kohesif secara musiknya.
Sulit untuk melebih-lebihkan seberapa bagus sampel yang terdengar, mengingat tak ada musisi atau instrumentalis dalam sistem tersebut.
Bahkan saat diberikan deskripsi yang cukup panjang dan berkelok-kelok, MusicLM berhasil menangkap nuansa seperti suasana hati, melodi, dan riff instrumental.
Misalnya saja dalam sebuah lagu yang terdengar menceritakan pengalaman tersesat di luar angkasa.
Terkait
Mengenal MusicLM
Dalam sebuah makalah akademis, MusicLM dilatih dalam dataset 280.000 jam musik untuk belajar menghasilkan lagu yang bagus dari deskripsi.
Hal ini sama seperti apa yang sudah dikatakan oleh pihak pembuatnya.
Misalnya saja ada penyanyi solo pada tahun 90-an dengan bass rendah dan tendangan kuat bisa ditiru oleh AI tersebut.
Lagu-lagunya terdengar luar biasa, dan terdengar seperti karya seniman manusia sesungguhnya.
Baca juga : Pertempuran Apple vs Google Berikutnya: Iklan dan Mesin Pencarian
Kendati demikian, karya dari MusicLM tidak begitu inventif dan kohesif secara musiknya.
Sulit untuk melebih-lebihkan seberapa bagus sampel yang terdengar, mengingat tak ada musisi atau instrumentalis dalam sistem tersebut.
Bahkan saat diberikan deskripsi yang cukup panjang dan berkelok-kelok, MusicLM berhasil menangkap nuansa seperti suasana hati, melodi, dan riff instrumental.
Misalnya saja dalam sebuah lagu yang terdengar menceritakan pengalaman tersesat di luar angkasa.
Terkait
