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Spotify prevê automação crescente da produção musical

François Pachet, diretor de pesquisas tecnológicas da plataforma, projeta um futuro onde hits serão pré-testados e produzidos com deep learning, aproximando a arte das ciências exatas

Karina Balan Julio
26 de abril de 2019 - 7h00

François Pachet, diretor de pesquisa em tecnologia do Spotify (crédito: Karina Balan Julio)

O Spotify está investindo em softwares capazes de compor músicas junto com artistas humanos, apesar do ceticismo da indústria de entretenimento em relação ao potencial criativo das máquinas. A plataforma trouxe ao Rio de Janeiro seu diretor de pesquisas tecnológicas, o francês François Pachet, para falar das possibilidades de produção musical assistida por inteligência artificial.

Na ocasião, François apresentou uma série de faixas criadas pelo projeto Flow Machines, um selo experimental focado em automação, criado em 2017, com o apoio de membros de empresas e gravadoras como Spotify, Sony CSL e ERC.

Os softwares desenvolvidos pela Flow atuam na identificação padrões musicais que dificilmente poderiam ser catalogados por humanos em bancos de dados e acervos musicais. A partir deles, oferece possibilidades de misturar texturas vocais e canções de diferentes gêneros e artistas.

“Queremos que músicos nos ajudem a desenhar a ferramenta de forma que elas sirvam à criatividade. Inteligência artificial não será necessariamente interessante para criar músicas do zero, mas para dar suporte ao processo de criação humano”, avaliou François. Antes de chegar ao Spotify, o cientista liderou o laboratório de ciência computacional da Sony, em Paris. É também considerado um dos pioneiros da música computacional e da modelagem musical com improvisação de máquinas.

Em seu painel do Rio2C, Pachet apresentou amostras de canções compostas por inteligência artificial. Uma delas combinava as vozes e arranjos dos cantores Marvin Gaye e Frank Ocean. Outra simulava uma harmonia no estilo de Bach; e outra era um cover da música Nature Boy, originalmente gravada pelo cantor de Jazz Nat King Cole, mas na voz da cantora Mariama e com elementos sonoros do game Mario e do Concerto do maestro russo Sergei Rachmaninoff – todos gerados artificialmente.

Porém, diferentemente de soluções de automação para outros setores, que têm problemas muito específicos para serem solucionados, a inteligência artificial voltada para música não responde a funções matemáticas tão rígidas. “Artistas, quando fazem arte, não sabem exatamente o que estão fazendo. Não existe função matemática que te diga o que é uma boa canção, um bom filme ou uma boa pintura. De certa forma, isto define a arte e sempre será necessário que um ser humano defina a estrutura ou a textura dos elementos de uma música”, argumentou.

Apesar da indispensabilidade dos humanos, o deep learning aplicado à produção musical tende a encurtar de forma inédita o processo que separa os compositores do público, antes mesmo de uma canção ser lançada. Isto porque softwares de deep learning e serviços de streaming já são capazes de identificar a “taxa de abandono” em músicas a partir de grandes bases de ouvintes. Eles podem, por exemplo, identificar o momento exato da canção onde o ouvinte pulou para a próxima música ou desistiu de ouvir um álbum.

Em larga escala, isto permitirá a produtores musicais escrever músicas de acordo com métricas universais de aceitação musical, tendo feedback preciso e em tempo real sobre os elementos que podem ser substituídos ou alterados em uma canção.

“Quando eu era mais jovem, costumava ouvir a álbuns inteiros do início ao fim. Hoje, jovens pulam músicas o tempo todo e a média de permanência em cada música é de um a dez segundos. Este dado sobre os ‘pulos’ não existia há muito pouco tempo atrás e era difícil de classificar, mas agora conseguimos prever quando as pessoas pularão músicas e isso terá consequências que são inéditas na história da música”, projeta o pesquisador.

Outro exemplo de player musical que está se apropriando de algoritmos inteligentes é a Warner Music, que em em março “assinou um contrato” com o algoritmo Endel, um aplicativo que gera sons reativos e músicas com gêneros híbridos.

Abaixo, você confere alguns dos cases apresentados por François Pachet, do Spotify.

Daddy’s Car, música inspirada nos Beatles e gerada pela Flow Machines, com arranjo do compositor Benoit Carré.

 

Deep Bach: uma harmonização inspirada em Bach criada com deep learning

 

Hello World: um álbum composto com inteligência artificial e com apoio de artistas como Stromae e Kiesza

 

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