Využití umělé inteligence v produkci autorské elektronické taneční hudby
Název práce: | Využití umělé inteligence v produkci autorské elektronické taneční hudby |
---|---|
Autor(ka) práce: | Štěpančík, Martin |
Typ práce: | Bakalářská práce |
Vedoucí práce: | Vondra, Zdeněk |
Oponenti práce: | Ruschka, Jakub |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | Bakalářská práce se zaměřuje na identifikování kreativních bariér spojovaných s prací s hlasem při tvorbě elektronické taneční hudby a na jejich eliminaci pomocí umělé inteligence v roce 2024. K práci bylo provedeno dotazníkové šetření, analýza standardních postupů práce s hlasem na profesionálních EDM skladbách, případová studie praktické ukázky tvorby EDM skladeb a rozhovor s výkonným ředitelem a zakladatelem jedné z nejpoužívanějších hlasových online AI platforem. V teoretická části této práce se nachází základy produkce elektronické taneční hudby, teoretické znalosti o umělé inteligenci a její předpoklady pro hudební tvorbu. Praktická část této práce obsahuje dotazníkové šetření mezi producenty elektronické taneční hudby, Následuje analýza nejčastějších praktik pro práci s hlasem v produkci elektronické taneční hudby, případová studie tvorby EDM tracků, srovnání postupů a vyhodnocení, zdali se naplnil cíl práce. Nejčastějšími bariérami, se kterými se producent při práci s hlasem pro tvorbu EDM setká, je obecně nějaké vokály získat. Jednotlivé cesty mají své vlastní bariéry – autorská práva a technická náročnost při samplování, nedostatek originality při používání platforem jako je Splice a nutná úprava těchto vokálů, časová náročnost při práci se zpěvákem/vlastním hlasem a finanční náročnost při práci se zpěvákem/vlastním hlasem. Z dotazníkového šetření jsme se dozvěděli, že producenti nejčastěji získávají vokály ze sample platformy Splice a že ve více než polovině případů AI pro hudební produkci nepoužívají. Z analýzy vychází, že nejčastějšími zdroji vokálů pro tvorbu EDM v roce 2024 jsou: využití online sample balíčků a platforem, využití text-to-speech syntézy, nahrávání krátkých frází pro klubovou hudbu, samplování a práce se zpěvákem. Z případové studie vychází, že umělá inteligence dokáže eliminovat bariéry spojované s prací s hlasem při tvorbě elektronické taneční hudby, a to konkrétně při akvizici vokálů a snížení časové a finanční náročnosti – díky AI lze jednodušeji a rychleji samplovat, díky funkcím na převedení hlasu lze např. urychlit zdlouhavý proces nahrávání jednotlivců pro tvorbu nahrávky sboru nebo i jen změnit hlas na takový hlas, který zapadá do daného EDM tracku lépe. Díky GenAI platformám jako je Suno lze celé skladby přímo generovat, ze kterých lze pomocí AI stem separace vokály extrahovat a využít je pro daný EDM track. Využití umělé inteligence je kontroverzní téma kvůli problémům spojovaným s autorskými právy, původu datasetů potřebných pro funkci GenAI platformy Suno nebo využití hlasu jiné osoby bez jejího souhlasu. |
Klíčová slova: | vokály; Umělá inteligence; elektronická taneční hudba; hudební produkce |
Název práce: | The use of artificial intelligence in the production of original electronic dance music |
---|---|
Autor(ka) práce: | Štěpančík, Martin |
Typ práce: | Bachelor thesis |
Vedoucí práce: | Vondra, Zdeněk |
Oponenti práce: | Ruschka, Jakub |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | This bachelor’s thesis focuses on identifying creative barriers associated with working with vocals in electronic dance music (EDM) production and on eliminating these barriers using artificial intelligence available in 2024. The thesis includes a questionnaire survey, an analysis of standard vocal production techniques in professional EDM tracks, a case study demonstrating EDM production and an interview with the CEO and a founder of one of the most popular online AI voice platforms. The theoretical part of this thesis covers the basics of electronic dance music production, theoretical knowledge about artificial intelligence, and its potential for music creation. The practical part includes a questionnaire survey among EDM producers, followed by an analysis of the most common practices for working with vocals in EDM production, a case study of EDM track production, a comparison of approaches, and an evaluation of whether the research objectives were met. The most common barriers faced by EDM producers when working with vocals in EDM include challenges in acquiring suitable vocals. Each method of acquiring them holds its own barriers – copyright issues and technical complexity in samplick, a lack of originality when using sample platforms like Splice and the necessary modulation of such vocals, time consumption when working with singers/producers‘ own voice and financial demands assosiated with working with a singer/using producers‘ own voice. From the questionnaire survey was found out that producers most frequently use a sample platform Splice as a source of vocals and that in more than half of the cases AI is not used in music production. The analysis reveals that the most common sources of vocals for EDM production in 2024 are: using online sample packs and platforms, using text-to-speech synthesis, recording short phrases for club music, sampling and collaborating with singers. The case study reveals that artificial intelligence can eliminate barries associated with working with vocals in electronic dance music (EDM) production, particulary in vocals acquisition and reducing time and financial demands – AI allows for faster and simpler sampling and voice transformation features can for example fasten recording individual voices to create a choir or to just alter a voice to better fit a specific EDM track. With generative AI platforms such as Suno an entire vocal can be generated, sampled with a stem separation AI and used in a specific EDM track. The use of artificial intelligence is a controversial topic due to issues related to copyright, the origins of datasets required for GenAI platform Suno’s functionality and the use of someone else’s voice without their consent. |
Klíčová slova: | vocals; electronic dance music; music production; artificial intelligence |
Informace o studiu
Studijní program / obor: | Multimédia v ekonomické praxi |
---|---|
Typ studijního programu: | Bakalářský studijní program |
Přidělovaná hodnost: | Bc. |
Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
Katedra: | Katedra multimédií |
Informace o odevzdání a obhajobě
Datum zadání práce: | 30. 4. 2024 |
---|---|
Datum podání práce: | 9. 12. 2024 |
Datum obhajoby: | 29. 1. 2025 |
Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/88350/podrobnosti |