A pesquisa em inteligência artificial (IA) é conhecida por afetar o diagnóstico médico, a negociação de ações, o controle de robôs e vários outros campos. Talvez menos popular seja a contribuição da IA no campo da música. No entanto, a inteligência artificial e música (AIM) têm sido, por muito tempo, um assunto comum em várias conferências e workshops, incluindo a Conferência Internacional de Computação, a Conferência da Sociedade de ComputaçãoINFORMS Computing Society Conference: Annapolis: Music, Computation and AI . Rcf.usc.edu. Retrieved on 2010-12-22. e a Conferência Internacional Conjunta sobre Inteligência Artificial. De fato, a primeira Conferência Internacional de Música por Computador foi o ICMC 1974, Universidade Estadual de Michigan, East Lansing, Estados Unidos.International Computer Music Association - ICMC. Computermusic.org (2010-11-15). Retrieved on 2010-12-22. A pesquisa atual inclui a aplicação da IA na composição musical, desempenho, teoria e processamento de som digital.Research in Music and Artificial Intelligence - Ergonomics Abstracts. Informaworld.com. Retrieved on 2010-12-22.
Vários programas de software de música foram desenvolvidos e usam IA para produzir música. Assim como suas aplicações em outros campos, a IA neste caso também simula uma tarefa mental. Uma característica proeminente é a capacidade do algoritmo de IA de aprender com base em informações obtidas, como a tecnologia de acompanhamento por computador, que é capaz de escutar e seguir um executante humano, para poder executar em sincronia. A inteligência artificial também impulsiona a chamada tecnologia de composição interativa, em que um computador compõe música em resposta ao desempenho de um músico ao vivo. Existem vários outros aplicativos de IA para música que abrangem não apenas a composição, a produção e o desempenho da música, mas também a forma como ela é comercializada e consumida.
História Nas décadas de 1950 e 1960, a música criada por inteligência artificial não era totalmente original, mas gerada a partir de modelos predefinidos por humanos, conhecidos como sistemas baseados em regras. Com o tempo, os computadores tornaram-se mais potentes, permitindo que o aprendizado de máquina e as redes neurais artificiais auxiliassem a indústria musical, fornecendo à IA grandes quantidades de dados para aprender como a música é feita, em vez de usar modelos preestabelecidos. No início dos anos 2000, avanços na inteligência artificial, como redes generativas adversariais (GANs) e aprendizado profundo, permitiram que a IA compusesse músicas mais originais, complexas e variadas do que antes. Projetos notáveis, como o MuseNet da OpenAI e o Magenta do Google, demonstraram a capacidade da IA de gerar composições que imitam diversos estilos musicais.
Linha do tempo A inteligência artificial na música começou com o problema da transcrição: registrar com precisão uma performance em notação musical. O esquema de Père Engramelle para um "rolo de piano", que registrava automaticamente o tempo e a duração das notas, foi implementado pelos engenheiros alemães J.F. Unger e J. Hohlfeld em 1952.
Em 1957, o computador ILLIAC I produziu a "Illiac Suite for String Quartet", uma peça totalmente gerada por computador, programada pelo compositor Leonard Isaacson e pelo matemático Lejaren Hiller.
Em 1960, o pesquisador russo Rudolf Zaripov publicou o primeiro artigo mundial sobre composição algorítmica usando o computador Ural-1.
Em 1965, o inventor Ray Kurzweil estreou uma peça de piano criada por um computador capaz de reconhecer padrões em várias composições. O computador foi então capaz de analisar e usar esses padrões para criar novas melodias. O computador foi lançado no programa "I've got a secret", de Steve Allen, e confundiu os apresentadores até que o astro de cinema Henry Morgan adivinhou o segredo de Ray.
Em 1983, o sistema Kansei Music System da Yamaha ganhou destaque, e um artigo sobre seu desenvolvimento foi publicado em 1989. O software usava processamento de informações musicais e técnicas de IA para resolver o problema da transcrição em melodias simples, embora melodias mais complexas ainda sejam um desafio para o aprendizado profundo.
Em 1997, o programa Experiments in Musical Intelligence (EMI) superou um compositor humano ao imitar o estilo de Bach. Mais tarde, o EMI evoluiu para um algoritmo mais sofisticado chamado Emily Howell.
Em 2002, a equipe de pesquisa musical do Sony Computer Science Laboratory Paris, liderada por François Pachet, criou o Continuator, um algoritmo capaz de continuar uma composição após um músico parar de tocar.
A Emily Howell continuou a avançar, lançando seu primeiro álbum, From Darkness, Light, em 2009. Desde então, muitas outras peças compostas por IA foram publicadas.
Em 2010, o Iamus tornou-se a primeira IA a produzir um fragmento de música clássica contemporânea original, no seu próprio estilo: "Iamus' Opus 1". Localizado na Universidade de Málaga (Espanha), o computador podia gerar peças totalmente originais em vários estilos. Em agosto de 2019, um grande conjunto de dados com 12.197 músicas MIDI, cada uma com letras e melodias, foi criado para investigar a geração neural de melodias a partir de letras usando um método LSTM-GAN condicional.
Com o avanço da IA generativa, surgiram modelos capazes de criar composições completas (incluindo letras) a partir de uma simples descrição textual. Dois aplicativos notáveis são o Suno AI (lançado em dezembro de 2023) e o Udio (abril de 2024).
O ano de 2025 marcou um novo capítulo na evolução da música criada por inteligência artificial, desafiando as convenções da indústria musical. Entre os destaques, surgiu Tata, cantora virtual desenvolvida pelo renomado produtor norte-americano Timbaland. Outro fenômeno que chamou atenção foi The Velvet Sundown, uma banda totalmente criada por IA por meio da plataforma Suno. O projeto surpreendeu a imprensa especializada ao ultrapassar a marca de 1 milhão de ouvintes mensais no Spotify, provando que composições geradas por algoritmos podem alcançar o mesmo sucesso que obras humanas. A repercussão foi tamanha que levantou debates sobre autoria, direitos autorais e o futuro da criatividade musical em um mundo onde máquinas podem produzir arte de forma autônoma.
Aplicações de software Pontuações interativas Cenários Multimídia em escores interativos são representados por objetos temporais, relações temporais e objetos interativos. Exemplos de objetos temporais são sons, vídeos e controles de luz. Objetos temporais podem ser acionados por objetos interativos (geralmente lançados pelo usuário) e vários objetos temporais podem ser executados simultaneamente. Um objeto temporal pode conter outros objetos temporais: essa hierarquia nos permite controlar o início ou o fim de um objeto temporal controlando o início ou o fim de seu pai. A hierarquia está sempre presente em todos os tipos de música: as peças musicais são muitas vezes hierarquizadas por movimentos, partes, motivos, medidas, entre outras segmentações.Mauricio Toro, Myriam Desainte-Catherine, Camilo Rueda. Formal semantics for interactive music scores: a framework to design, specify properties and execute interactive scenarios. Journal of Mathematics and Music 8 (1)
Acompanhamento de computador (Carnegie Mellon University) O Computer Music Project da CMU desenvolve música de computador e tecnologia de performance interativa para melhorar a experiência musical humana e a criatividade. Este esforço interdisciplinar baseia-se em teoria musical, ciência cognitiva, inteligência artificial e aprendizado de máquina, interação homem - computador, sistemas em tempo real, computação gráfica e animação, multimídia, linguagens de programação e processamento de sinal.Computer Music Group. 2.cs.cmu.edu. Retrieved on 2010-12-22.
ChucK Desenvolvido na Universidade de Princeton por Ge Wang e Perry Cook, ChucK é uma linguagem multiplataforma baseada em texto que permite síntese, composição, desempenho e análise de música em tempo real.ChucK => Strongly-timed, On-the-fly Audio Programming Language. Chuck.cs.princeton.edu. Retrieved on 2010-12-22. É usado pelo SLOrk (Stanford Laptop Orchestra)Driver, Dustin. (1999-03-26) Pro - Profiles - Stanford Laptop Orchestra (SLOrk), pg. 1. Apple. Retrieved on 2010-12-22. e pelo PLOrk (Princeton Laptop Orchestra).
MorpheuS MorpheuS é um projeto de pesquisa de Dorien Herremans e Elaine Chew na Queen Mary University de Londres, financiado por um projeto europeu Marie Skłodowská-Curie. O sistema usa uma abordagem de otimização baseada em um algoritmo de busca de vizinhança variável para transformar peças de modelo existentes em novas peças com um nível de tensão tonal que muda dinamicamente ao longo da peça. Esta abordagem de otimização permite a integração de uma técnica de detecção de padrões, a fim de reforçar a estrutura de longo prazo e temas recorrentes na música gerada. Peças compostas por MorpheuS foram realizadas em concertos em Stanford e Londres.
AIVA Criado em fevereiro de 2016, no Luxemburgo, o AIVA é um programa que produz trilhas sonoras para qualquer tipo de mídia. Os algoritmos por trás do AIVA são baseados em arquiteturas de aprendizado profundo.. AIVA 2016 OAIVA também foi usado para compor uma faixa de Rock chamada On the Edge, AI-generated Rock Music: the Making Of bem como uma música pop Love Sick Love Sick | Composed with Artificial Intelligence - Official Video with Lyrics | Taryn Southern em colaboração com a cantora Taryn Southern, Algo-Rhythms: the future of album collaboration para a criação de seu álbum de 2018 "I am AI".
Música gerada por inteligência artificial Muitos geradores de música foram criados e podem ser gerados usando uma frase de texto, opções de gênero e bibliotecas em loop de compassos e riffs.
Inteligência artificial aplicada à música: questões éticas sobre uma simbiose criativa A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na música tem gerado impactos multidimensionais, especialmente na educação musical e nos processos criativos. O uso de algoritmos avançados permite a personalização do ensino, a análise de desempenho musical e até mesmo a composição automatizada, criando novas possibilidades para músicos e educadores. No entanto, a introdução dessas tecnologias levanta questões éticas fundamentais, como a privacidade dos dados dos alunos e artistas, além da influência da IA na definição do que é criatividade humana. À medida que a música se torna cada vez mais mediada por algoritmos, cresce a necessidade de uma abordagem crítica sobre os limites dessa integração tecnológica.
A incorporação da IA nos processos educacionais musicais ocorre em um cenário de rápidas transformações tecnológicas. Ferramentas como redes neurais e aprendizado de máquina permitem que softwares analisem e gerem composições musicais, influenciando diretamente a experiência de ensino e aprendizado. Essas inovações, no entanto, trazem desafios legais e éticos, incluindo a questão dos direitos autorais sobre obras geradas com auxílio de IA e a equidade no acesso a essas tecnologias. A introdução de assistentes inteligentes em salas de aula pode tornar o ensino mais acessível, mas também gera preocupações quanto ao uso indevido de dados e ao risco de padronização excessiva da criatividade musical.