Künstliche Intelligenz in der Musik

KI Musik Kompositionen - Wenn Künstliche Intelligenz Musik macht

Musik ist die lebendigste und sinnlichste aller menschlichen Künste. So ist es kein Wunder, dass die Computerwissenschaft schon sehr früh versucht hat, mit Maschinen Klänge zu erzeugen oder Künstlichen Intelligenzen das Komponieren von Melodien beizubringen. Der Einsatz von Computern und Algorithmen für die Produktion von Musik hat eine lange Geschichte. 

Mit der Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens werden auch die Möglichkeiten der maschinell erzeugten Musik immer ausgefeilter. Computer können aus realen, menschlichen Musikbeispielen Regeln und Richtlinien ableiten. In diesem Artikel finden sie die ersten, von Künstlicher Intelligenz erschaffenen Musikstücke der Geschichte.

1. Illiac Suite, 1957

Die Illiac Suite, die später in Streichquartett Nr. 4 umbenannt wurde, ist eine 1957 entstandene Komposition, die als erste von einem elektronischen Computer komponierte Partitur gilt. Sie wurde vom  Forscher Lejaren Hiller in Zusammenarbeit mit Leonard Issacson, beide Professoren an der an der University of Illinois at Urbana-Champaign, programmiert. Dafür nutzten sie den Computer ILLIAC I (Illinois Automatic Computer).

Illiac I - Ordvac - Musik komponierender Computer
ILLIAC  ist der Name einer Reihe von Großrechnern, die zwischen 1951 und 1974 gebaut wurden. Die Illiac I folgte demselben Design wie die ORDVAC.  Bild: Wikipedia

Die Illiac Suite besteht aus vier Sätzen, die vier Experimenten entsprechen: der erste handelt von der Erzeugung von Cantus Firmi, der zweite erzeugt vierstimmige Segmente mit verschiedenen Regeln, der dritte beschäftigt sich mit Rhythmus, Dynamik und Spielanweisungen und der vierte mit verschiedenen Modellen und Wahrscheinlichkeiten für generative Grammatiken oder Markov-Ketten (siehe stochastische Musik). Auf dem Papier war die Illiac Suite ein echtes Meisterwerk, doch in der Realität klingt das Stück sehr gequält und nicht ganz ausgegoren.

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2. KI Guru Ray Kurzweil mit Klavierstück, 1965

1965 brachte der Erfinder und Singularity-Guru Ray Kurzweil ein von einem Computer erstelltes Klavierstück zur Uraufführung, das in der Lage war, in verschiedenen Kompositionen Muster zu erkennen, zu analysieren und neue Melodien zu erschaffen. Dieser Computer wurde erstmals in Steve Allens CBS-Game-Show „I’ve Got a Secret“ eingesetzt und verblüffte die Gäste, bis Filmstar Henry Morgan Rays Geheimnis erriet.

„Musik ist die Schallwelle der Seele“ –  Singer-Songwriter und Friedensaktivistin Morley

3. Auch David Bowie setzte bereits auf Algorithmen, 1977

Weitere Versuche, Künstliche Intelligenz für computergestützte, algorithmische Kompositionen zu nutzen waren viel interessanter und für die breite Öffentlichkeit zugänglich. Niemand geringerer, als der 2016 verstorbene Popstar David Bowie, eine der ganz großen Kultfiguren der Musikindustrie, griff das Thema auf. Zusammen mit Ty Roberts entwickelte er die Mac App „Verbasizer“. Der Verbasizer war eine digitale Version  der sogenannten „Cut-up“ Technik, die dem kreativen Prozess ein Element des Zufalls hinzufügen soll. Dabei wird eine fertige Textzeile in Stücke geschnitten und neu arrangiert.

„Was du bekommst, ist ein echtes Kaleidoskop von Bedeutungen und Themen und Substantiven und Verben, die alle irgendwie ineinander schlagen.“ – David Bowie

Das Cut-up-Konzept lässt sich bis zu den Dadaisten der 1920er Jahre zurückverfolgen, wurde aber Anfang der 1950er Jahre vom Maler, Schriftsteller und Klangpoeten Brion Gysin weiterentwickelt – und dann in den späten 1950er und frühen 1960er Jahren vom Schriftsteller William S. Burroughs populär gemacht. Die „Cut-up“-Technik soll auch Kurt Cobains Songwriting beeinflusst haben. Und Thom Yorke wandte eine ähnliche Methode auf dem Radiohead-Album Kid A. an. Yorke schrieb angeblich einzelne Zeilen, steckte sie in einen Hut und zog sie nach dem Zufallsprinzip heraus, während die Band die Songs probte.

Die Ergebnisse erschienen auf drei Alben aus dieser Zeit, von 1977-1979, „Low“, „Heroes“ und „Lodger“, der sogenannten „Berliner Trilogie“, die heute zu den besten Werken von Bowie zählen. Der Verbasizer half Bowie, z.B. den Text des Songs „Outside“ zu schreiben.

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4. EMI – der Durchbruch in Sachen Music Intelligence, 1980

1980 entwickelte Professor und Komponist David Cope an der University of California, ein System namens EMI (Experiments in Musical Intelligence). Es basierte auf der Idee der Markov-Ketten, also darauf, Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten zukünftiger Ereignisse anzugeben. Cope verwendete eine KI, um bestehende Musikpassagen zu analysieren und daraus neue Stücke zu kreieren, was als echter Durchbruch galt. Durch die Analyse verschiedener Werke konnte EMI einzigartige strukturierte Kompositionen im Rahmen verschiedener Genres generieren. Insgesamt hat das System über tausend Werke geschaffen, die auf den Werken von 39 Komponisten mit unterschiedlichen Musikstilen basierten.

5. Emily Howell, 2009

Emily Howell ist ein Computerprogramm,  das ebenfalls vom rastlosen David Cope entwickelt wurde. Es ist eine interaktive Schnittstelle, die Rückmeldungen von Zuhörern „hört“ und ihre eigenen Musikkompositionen aus einer Quellendatenbank erstellt. Cope versuchte, das Programm durch Feedback zu „lehren“, so dass es seinen eigenen „persönlichen“ Stil kultivieren kann. Emily Howells erstes Album wurde im Februar 2009 bei Centaur Records (CRC 3023) veröffentlicht. Es trägt den Titel „From Darkness, Light“.

6. Iamus, 2013

„Wir haben einem Computer beigebracht, wie man Partituren schreibt…“, meint Gustavo Diaz-Jerez, Software-Berater und Pianist in einem BBC Beitrag 2013, und weiter
„…jetzt können wir moderne klassische Musik auf Knopfdruck produzieren.“
Iamus – benannt nach dem Sohn des Apollo, der die Sprache der Vögel verstehen konnte – komponiert durch Mutation von einfachem Ausgangsmaterial in einer der biologischen Evolution analogen Weise.  Die Kompositionen haben jeweils einen musikalischen Kern, ein „Genom“, das allmählich komplexer wird. Obwohl die meisten Stücke in einem modernen klassischen Stil geschrieben sind, kann Iamus auch in anderen Genres und für jedes beliebige Instrumentarium komponieren.

7. AIVA, 2016

Aiva Technologies ist eines der führenden Startups im Bereich der KI-Musikkomposition. Es wurde 2016 in Luxemburg und London von Pierre Barreau, Denis Shtefan, Arnaud Decker und Vincent Barreau gegründet. Ihre KI trägt den Namen „Aiva“ (Artificial Intelligence Virtual Artist) der man beigebracht hat, klassische Musik zu komponieren. Nachdem Aiva bereits ihr erstes Album namens „Genesis“ sowie zahlreiche Einzeltitel veröffentlicht hat, hat die KI-Maschine kürzlich als erste Künstliche Intelligenz überhaupt offiziell den weltweiten Status eines Komponisten erhalten. Sie wurde bei der französischen und luxemburgischen Gesellschaft für Urheberrechte (SACEM) registriert, bei der alle ihre Werke mit einem Urheberrecht auf ihren eigenen Namen registriert sind.

Auch die Technologie hinter Aiva basiert auf den Techniken des Reinforcement Learning, einem Teilgebiet des Machine Learning. Nachdem Aiva eine große Menge Musik „gehört“ und seine eigenen musiktheoretischen Modelle erlernt hat, komponiert sie eigenen Noten.

8. Daddy’s Car – Ein Song, der von den Beatles sein könnte, 2016

Wissenschaftler im CSL-Forschungslabor bei Sony arbeiten seit Jahren an KI-generierter Musik und haben KI schon früher für eingängige Jazztitel eingesetzt. Die Ergebnisse dieser Forschungsarbeiten sind  beeindruckend und haben eine „menschliche Note“. Der Popsong, „Daddy’s Car“, der 2016 erschien, ist eine eingängige, positive Komposition, die stark an die Beatles erinnert. Das KI-System namens FlowMachines analysiert zunächst eine Datenbank mit Liedern und folgt dann einem bestimmten Musikstil, um ähnliche Kompositionen zu erstellen.

9. Supercomputer IBM Watson und Alex Da Kid – Kreative Grenzen überdenken und überwinden, 2017

Der IBM Supercomputer Watson inspirierte 2017 den progressiven Musiker und Grammy Gewinner Alex Da Kid durch seine Analyse populärer Musik. Die Watson Tone Analyzer Schnittstelle „las“ und analysierte die Texte von über 26.000 Billboard Hot 100 Songs, während das Cognitive Color Design Tool das Albumcover aufnahm. Watson Beat betrachtete dann die Komposition dieser Lieder, um nützliche Muster zwischen verschiedenen Tonarten, Akkordfolgen und Genres zu finden. So erhielt man einen „emotionalen Fingerabdruck“ populärer Musik der letzten Jahre. Alex Da Kid nutzte dieses Wissen, um ein Konzept für seinen KI Song „Not Easy“ zu entwickeln.

10. Taryn Southern „I am AI“, 2017

Nach ihrer Teilnahme an der TV-Show „American Idol“ 2004  wurde Taryn Southern in der breiteren Öffentlichkeit bekannt. 2017 veröffentlichte das Multitalent ein Popalbum und beschloss dabei einen ungewöhnlichen Weg zu beschreiten.  Als Kompositionswerkzeug griff sie auf eine KI namens „Amper“ zu. Dieses Programm ist in der Lage, Melodiesätze zu erzeugen, die einem bestimmten Genre und einer bestimmten Stimmung entsprechen. Das erste Ergebnis dieser Kollaboration war der Song „Break Free“. Später veröffentlichte Southern das Album „I am AI“, das vom Amper-Programm koproduziert wurde.

11. Dadabots, eine KI Death Metal Band spielt Nonstop auf YouTube, 2017

Dadabots ist eine KI-Fake-Band, die Black Metal Songs komponiert und spielt. Sie wurde von den Musikern und Entwicklern CJ Carr und Zack Zukowski entwickelt, die sich während ihres Studiums am Berklee College of Music in Boston kennenlernten. Im Jahr 2017 präsentierten sie das Black Metal Album „Coditany of Timeness“, das auf Basis eines vortrainierten, künstlichen neuronalen Netz erschaffen wurde. Als Trainingsdaten dienten den Entwicklern die Songs der kanadischen Band Archspire, die sich durch ihr schnelles Tempo auszeichnen. Infolgedessen lernte der Algorithmus, Speeddrums, Gitarre und aggressive Vocals so einzusetzen, dass das Ergebnis wie echte Death Metal Musik klang.

12. Shimon, der Marimba spielende Roboter, 2017

Shimon ist ein Marimba spielender Roboter vom Georgia Tech Professor Gil Weinberg, der singt, tanzt,  Texte schreibt und sogar einige Melodien komponieren kann. Weinberg und seine Studenten haben Shimon mit Datensätzen von 50.000 Texten aus Jazz, Prog-Rock und Hip-Hop trainiert. Shimon nutzt das Konzept des Deep Learning, das ein Teilgebiet des maschinellen Lernens ist. Deep Learning Modelle können eingehende Informationen auf ähnliche Weise wie das menschliche Gehirn verarbeiten.

13. MuseNet von Open AI, 2019

MuseNet existiert seit 2019 und ist ein Online-Tool der Softwareschmiede OpenAI, das KI einsetzt, um Lieder mit bis zu 10 verschiedenen Instrumenten zu generieren. Darüber hinaus kann es Musik in bis zu 15 verschiedenen Stilen erstellen und dabei klassische Komponisten wie Haydn, zeitgenössische Künstler wie Robbie Williams oder sogar Videospielmusik imitieren.

openAI MuseNet
MuseNet von Open AI erkennt Muster in den Daten, Bild: openAI

Man füttert das Programm zunächst mit kurzen Musiksequenzen. Das System hat dann die Aufgabe, die nächste Note in einer Sequenz vorherzusagen. MuseNet arbeitet mit einem sogenannten tiefen neuronalen Netzwerk, das mit einem Datensatz von MIDI-Dateien trainiert wurde, der aus einer Reihe von Online-Quellen stammt. Der Datensatz deckt Stile wie Jazz und Pop, aber auch afrikanische, indische und arabische Musikstile ab.
>> Beispiele auf OpenAI

14. Noah 9000 – Musik ist die Sprache der Engel, 2020

Noah 9000 ist ein Musikprojekt von Michael Katzlberger, CEO der Wiener Kreativagentur TUNNEL23. 9000 ist eine Anspielung auf die neurotische Künstliche Intelligenz „HAL 9000“ aus dem Meisterwerk von Stanley Kubrick, „2001: Odyssee im Weltraum“ aus dem Jahre 1968.

Für dieses Projekt wurde die KI dabei unter anderem mit Klaviersonaten von Ludwig van Beethoven trainiert.  Um das perfekte Stück zu erschaffen, kann es manchmal viele hundert oder tausend Iterationen dauern, bis für das menschliche Gehör „richtige“, wohlklingende Töne erzeugt werden. Die wohl interessanteste Herausforderung in der Produktion moderner Musik liegt ja nicht nur in der Komposition selbst, sondern auch in der Instrumentierung und der Klanggestaltung.  Katzlberger wählte als Kurator 10 komplett KI-generierte Tracks für das Album „Spring 9000“ aus rund 2000 KI-Kompositionen aus. Es ist der Versuch, mit Künstlicher Intelligenz Musik zu erschaffen, die sich menschlich anfühlt.

KI-Musik ist wie Computerschach

Man kann die Erstellung von KI Musik am ehesten mit Computerschach vergleichen. Es ist schwer, den Unterschied zwischen Menschen und Computern in Bezug auf die Kreativität im Schachspiel zu erkennen. Aber auch Musik wird durch Regeln gesteuert, so dass sie von intelligenten Denkmaschinen simuliert werden kann.

Künstliche Intelligenz als Werkzeug für Musikschaffende

Abschließend lässt sich feststellen, dass die Verwendung von KI als Werkzeug für Musikschaffende seit geraumer Zeit in der Praxis üblich ist. Eine musikalisch-kreative Künstliche Intelligenz ist also keine kurzfristige Modeerscheinung und wird – bei anhaltendem exponentiellen Wachstum – die Musikindustrie in den nächsten Jahren massiv verändern.

Kann eine KI Leidenschaft entwickeln? Oder sie bestenfalls imitieren?

Ob ein Computer den gemeinen Musiker also vollständig aus einem musikalischen Prozess verdrängen kann, ist eine philosophische Frage, auf die es wohl erst in ein paar Jahren eine Antwort gibt. Kann eine KI ein musikalisches Genie sein oder werden, wenn sie mit Millionen Kompositionen der besten Musiker dieses Planeten trainiert wird? Ist der nächste Beethoven eine KI?

Considering human imagination the last piece of wilderness, do you think AI will ever be able to write a good song? – Nick Cave (Blog)

Man kann Musik als abstrakte, universelle Sprache verstehen. Sie kann uns Menschen aufmuntern, ablenken, Gänsehaut hervorrufen oder zu Tränen rühren. Ihre Wirkung auf das innere Wesen des Menschen ist faszinierend, sie drückt aus, was man nicht in Worte fassen kann. Sie ist die Sprache der Engel.

Ohne Leidenschaft, Gefühl und Lebenserfahrung kann eine musikalische Künstliche Intelligenz den menschlichen Musiker also vorerst nur imitieren, aber das kann sie  – zugegebenermaßen  – schon sehr, sehr gut.

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