Soundraw est un outil en ligne de création musicale alimenté par l’intelligence artificielle (IA) destiné aux vidéastes, producteurs de contenu, musiciens et créateurs de toutes sortes qui cherchent à personnaliser et à créer de la musique pour leurs projets. Ce qui distingue Soundraw, c’est sa capacité à générer de la musique originale sans nécessiter de compétences en composition musicale de la part de l’utilisateur.

Nous l’avons utilisé pour générer l’intégralité des instrumentales de notre album.

Rytr, en tant qu’outil d’IA, propose une fonctionnalité spécifique pour l’écriture de paroles de musique, offrant aux paroliers, musiciens et créateurs une source inestimable d’inspiration et d’efficacité. Cette plateforme permet de générer des paroles adaptées à différents genres musicaux, en capturant l’essence émotionnelle et thématique souhaitée par l’utilisateur.

Malgré sa capacité à offrir une base solide pour l’écriture de paroles, Rytr ne peut pas entièrement saisir la complexité et la profondeur émotionnelle que peut apporter une touche humaine, ce qui peut parfois rendre les paroles générées moins authentiques pour des œuvres qui recherchent une connexion émotionnelle profonde avec l’auditeur.

GPT-4, la quatrième génération du modèle de langage développé par OpenAI, est une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle, offrant une compréhension et une génération de texte encore plus sophistiquées.

Capable de comprendre et de générer du langage naturel avec une précision remarquable, GPT-4 peut être un outil précieux dans la création d’un album musical, non seulement pour la rédaction de paroles mais aussi pour des aspects créatifs tels que la conception de pochettes d’album, la suggestion de noms de chansons, et même le développement de concepts thématiques pour l’ensemble de l’album.

RunwayML emploie des techniques d’intelligence artificielle pour convertir des prompts textuels en vidéos, en se basant sur un processus technique qui interprète les descriptions fournies par les utilisateurs. Les utilisateurs décrivent avec précision ce qu’ils veulent voir, incluant des aspects tels que les actions, les environnements, et les couleurs. L’IA de RunwayML procède ensuite à l’analyse de ces prompts pour identifier les éléments clés à représenter visuellement.

Techniquement, cela implique l’utilisation de réseaux de neurones profonds et d’algorithmes de traitement du langage naturel pour comprendre le texte du prompt et le traduire en paramètres visuels. Ensuite, l’IA puise dans une base de données d’images et de séquences préexistantes pour générer des contenus visuels qui correspondent aux critères définis par l’utilisateur.