Meta MusicGen, addestrato su 20.000 ore di musica su licenza
I ricercatori di Meta, società madre di Facebook, hanno sviluppato un generatore di testo-musica AI chiamato MusicGen.
Il modello linguistico, descritto dal team Fundamental AI Research (FAIR) di Meta come "un modello semplice e controllabile per la generazione di musica", è in grado di prendere suggerimenti testuali come, ad esempio, "up-beat acoustic folk" o "Pop dance track with catchy melodies" e trasformarli in nuovi clip musicali di 12 secondi.
Il modello può anche utilizzare suggerimenti melodici per generare nuova musica. QUI un esempio
Meta afferma di aver utilizzato 20.000 ore di musica su licenza per addestrare MusicGen, tra cui 10.000 brani musicali su licenza di "alta qualità" e, come riportato da TechCrunch, 390.000 brani di soli strumenti provenienti da ShutterStock e Pond5.
L'ingresso di Meta nel mondo dell'IA text-to-music segna un momento significativo in questo spazio in rapida evoluzione: l'azienda è infatti l'ultimo gigante tecnologico, dopo Google, a sviluppare un proprio modello linguistico in grado di generare nuova musica a partire da richieste di testo.
The Decoder riporta che "rispetto ad altri modelli musicali come Riffusion, Mousai, MusicLM e Noise2Music, MusicGen si comporta meglio su metriche oggettive e soggettive che verificano la corrispondenza della musica con il testo e la plausibilità della composizione".
È possibile vedere il confronto tra la musica generata dai diversi modelli QUI.
Secondo lo scienziato ricercatore di Facebook Gabriel Synnaeve, Meta ha rilasciato "il codice (MIT) e i modelli pre-addestrati (CC-BY non commerciale) pubblicamente per la ricerca aperta, la riproducibilità e per consentire alla comunità musicale più ampia di indagare questa tecnologia".
I ricercatori di Meta hanno anche pubblicato un documento che illustra il lavoro svolto per addestrare il modello. All'interno del documento, i ricercatori delineano le sfide etiche legate allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale generativa.
Secondo il documento, il team di ricerca si è innanzitutto assicurato che tutti i dati su cui ci siamo addestrati fossero coperti da accordi legali con i titolari dei diritti, in particolare attraverso un accordo con ShutterStock.
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