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用Physarum polycephalum撰写流行音乐...
诸如算法作曲家之类的创意系统经常使用人工智能模型，例如马尔可夫链，神经网络和遗传算法来模拟随机过程。非常规计算（UC）技术可以说明数据存储，处理，输入和输出的非数字方式。UC范式（例如生物计算和Quanth computing）钻探到二进制位以外的域，以处理复杂的非线性函数。在本文中，我们将Physarum Polycephalum作为过程来处理并为流行音乐生成创意数据。该有机体在撰写我们的歌曲《蠕动到我的草坪》的过程中担任合作者。尽管在该领域进行了研究，但文献缺乏流行音乐的例子，以及在创作音乐时如何控制有机体的非线性行为。这很重要，因为非线性表示形式不如常规数字手段那么明显。本研究旨在将这项技术分解给非专家和音乐家，以便他们可以将其纳入其创作过程中。更重要的是，它结合了电阻器和回忆录，以具有更大的灵活性，同时生成音乐并优化参数以进行更快的处理和性能。
流行音乐创作的人工智能技术
最近，人们对计算音乐创作的兴趣激增，这在很大程度上受到了 ChatGPT 和 Stable Diffusion 等大型生成模型的影响。这些强大的生成式人工智能模型已经展示了非凡的能力，尤其是在文本和图像生成领域。在这些发展的推动下，音乐行业也开始探索部署大型音乐创作模型，如 MusicLM 和 MusicGen。然而，值得注意的是，这些以音乐为中心的生成模型的性能和能力尚未达到与文本和图像生成模型相同的复杂程度。音乐的生成面临着独特的挑战，例如捕捉复杂的时间结构、编排情感进程、描绘声音景观以及管理各种音乐元素之间复杂的相互作用。当前基于人工智能的音乐生成系统的可控性和交互性并不令人满意。鉴于这些考虑，对基于人工智能的流行音乐创作技术的发展进行批判性审查是及时且必要的，特别是从行业角度来看。本文借鉴作者作为行业和学术界高级研究人员的丰富经验，全面概述了基于人工智能的音乐创作技术及其在现实世界音乐制作中的实际应用。它研究了歌词生成、旋律创作、歌词旋律匹配、编曲和音频合成等多个方面。该评论深入了解了人工智能技术在实际音乐制作中的演变和应用，批判性地评估了它们的优势和局限性。此外，本文还确定了该领域面临的挑战和未来的潜在方向，希望为该领域的发展做出贡献。
流行音乐的同质化：社交媒体的算法如何阻止创造力和创新
本文研究了社交媒体对流行音乐均质化的影响，认为Spotify，YouTube和Tiktok等平台有助于缩小该类型中的创造性可能性。通过分析算法，受众行为和行业实践的作用，该研究强调了社交媒体对病毒内容和大众呼吁的重视如何扼杀艺术多样性和创新。算法以广泛的主流吸引力将音乐优先考虑，从而创建了一个反馈循环，从而增强了流行趋势，同时将实验性或利基类型边缘化。观众的参与进一步推动了这种同质化，因为艺术家越来越多地量身定制其作品，以适应算法的偏好和观众的期望。行业实践，尤其是专注于生产“ Tiktok友好型”的习惯，通过赞成公式化的生产而不是创造性的冒险来加剧这一趋势。这项研究强调了这些动态对全球音乐文化的影响，在这种文化中，符合全球流行标准的压力威胁到侵蚀当地音乐传统。本文结束了结论，提倡保持艺术多样性的策略，包括替代性发行模型，对独立艺术家的支持以及开发促进更广泛的音乐表达方式的算法。
从文化输出到经济引擎：审视韩国流行音乐在韩国经济增长中的作用
本文首先通过强调韩国娱乐产业的结构并讨论其对韩国经济的直接和间接影响，关注韩国流行音乐（以下简称“K-pop”）产业的经济贡献。其次，本文研究政府的政策和举措，讨论政府机构和组织在推广 K-pop 方面的作用，并评估其有效性，以分析政府的政策和支持。最后，本文通过分析 K-pop 的国际市场扩张及其对韩国经济的影响，突出了 K-pop 的国际影响力和全球影响力。本文还讨论了数字平台、社交媒体和粉丝社区在全球推广 K-pop 方面的作用，并研究了 K-pop 全球成功对文化和软实力的影响。