KI kreiert Soundtracks: Musikalische Innovation durch Videoanalyse

Innovative KI-gestützte Musikgenerierung aus Videoinhalten

Die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) durchlebt eine stetige Evolution, die nahezu täglich neue und bahnbrechende Anwendungen hervorbringt. Eine der neuesten Innovationen auf diesem Gebiet ist eine KI, die in der Lage ist, Musik basierend auf Videoinhalten zu generieren und zu bearbeiten. Dieses Konzept, das einen bedeutenden Schritt in der Verbindung von visuellen und auditiven Medien darstellt, verspricht eine neue Ära der Inhaltskreation.

Forscher Jaeyong Kang, Soujanya Poria und Dorien Herremans haben ein Modell entwickelt, das als Video2Music bekannt ist und Musikstücke generiert, die speziell auf die in Videos dargestellten Inhalte und Emotionen abgestimmt sind. Ihre Arbeit, die auf dem Preprint-Server arXiv veröffentlicht wurde, stellt eine Pionierleistung in der KI-gesteuerten Musikproduktion dar.

Das Team hinter Video2Music hat zuerst eine einzigartige Sammlung von Musikvideos zusammengestellt, um eine multimodale Datenbank mit dem Namen MuVi-Sync zu erstellen. Diese Datenbank beinhaltet eine Vielzahl von Merkmalen aus den Videos, wie semantische Inhalte, Szenenwechsel, Bewegung und Emotionen. Zusätzlich wurden die Audiodaten in MIDI-Dateien und Akkorde transkribiert, wobei Eigenschaften wie Notendichte und Lautstärke extrahiert wurden.

Die eigentliche Musikgenerierung erfolgt durch eine neuartige KI namens Affective Multimodal Transformer (AMT). Dieses Modell verwendet die gesammelten Video- und Audiodaten, um Musik zu erzeugen, die nicht nur technisch ansprechend ist, sondern auch emotional mit dem Videoinhalt korrespondiert. Ein besonderer Mechanismus im AMT-Modell sorgt dafür, dass die erzeugte Musik und das Video in affektiver Hinsicht übereinstimmen.

Nach der Generierung der Musik findet eine Nachbearbeitung statt, die auf einem biGRU-basierten Regressionsmodell basiert. Dieses Modell schätzt die Notendichte und Lautstärke auf Grundlage der Videoeigenschaften und ermöglicht es, die generierten Akkorde dynamisch mit variierendem Rhythmus und Volumen zu rendern.

Die Qualität der durch das AMT-Modell erzeugten Musik sowie die Passgenauigkeit zur emotionalen Stimmung der Videos wurden in einer Benutzerstudie bestätigt. Die Teilnehmer der Studie bestätigten, dass die generierte Musik in Bezug auf Emotion und Inhalt gut zu den Videos passte.

Diese Technologie hat weitreichende Implikationen für die Medienindustrie. Filmemacher, Videospielentwickler und Content Creator könnten von einem solchen System profitieren, das in der Lage ist, maßgeschneiderte Soundtracks zu erstellen, die die visuelle Erzählung eines Videos oder Spiels ergänzen und verstärken. Darüber hinaus könnte diese Technologie neue Wege für die Personalisierung von Benutzererfahrungen eröffnen, indem sie auf individuelle Vorlieben und Emotionen zugeschnittene Musik vorschlägt.

Trotz des beeindruckenden Potenzials dieser Technologie bleiben Fragen hinsichtlich der kreativen Autonomie und der Urheberrechte bestehen. Während KI-Systeme wie Video2Music die Fähigkeit besitzen, Inhalte zu generieren, die menschenähnliche Kreativität widerspiegeln, ist die Diskussion darüber, wer als Urheber dieser Inhalte gilt, noch nicht abschließend geklärt.

Das Forscherteam plant, ihre Ergebnisse weiter zu verfeinern und die Effektivität ihres Systems zu verbessern. Ihr Ziel ist es, ein Werkzeug zu schaffen, das die Lücke zwischen der kreativen Vision von Content-Erstellern und der technischen Umsetzung durch KI überbrückt.

Die von Mindverse veröffentlichte Nachricht über die innovative Arbeit von Kang, Poria und Herremans verdeutlicht, wie sich KI-Technologie zunehmend in kreative Prozesse einfügt und die Landschaft der digitalen Medienproduktion neu gestaltet. Mit Spannung darf man daher erwarten, welche weiteren Entwicklungen und Anwendungen in naher Zukunft vorgestellt werden, da KI-gesteuerte Systeme immer intuitiver, adaptiver und einfallsreicher werden.