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🇬🇧 English: I Keep CountingHow did we do it?
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I Keep Counting, une chanson composée avec l’IA

La team Algomus & Friends est heureuse de vous présenter I Keep Counting (mp3, webm), notre chanson pour le AI Song Contest 2020 organisé par VPRO Broadcast. Nous avons terminé à la 4e place parmi les 13 équipes en lice. Félicitations aux Australiens Uncanney Valley et à toutes les autres équipes: cet événement a été l’occasion de présenter une grande variété de styles et de techniques d’utiliser l’AI en musique !

Retrouvez Keep Counting
et les titres des autres équipes.

L’article Co-écrire une chanson avec l’intelligence artificelle revient en détail sur cet aventure. La compétition était ouverte aux artistes, ingénieurs, chercheurs, musiciens européens (et australiens !), le but étant la création d’une chanson “dans un style Eurovision” grâce à l’intelligence artificielle. Nous avons utilisé une approche de co-créativité : l’IA et l’humain ont alimenté leur créativité à travers un processus itérative. La seule musicienne humaine qui joue dans la chanson est la chanteuse Niam. On n’y croit presque pas !

Nous espérons que vous allez adorer la chanson au moins autant que nous avons aimé l'écrire.


  • I stop counting,
    I stop counting,
    It will never end.

    I stop counting,
    I stop counting,
    It will never end.

    My heart, my love,
    The world, you know,
    Your eyes, your heart,
    Thank you, my soul...

  • One day, the sun,
    The sky, no one,
    I know, at least you come,
    Each day when we go on the war
    between mine and yours,

    I stop counting...

    It's ending, it's ending,
    It's ending, it's ending.

    I keep counting,
    I keep counting,
    I count down the years!

Comment cela marche ? Qu’est-ce qui est AI et qu’est-ce qui est humain ?

La chanson I Keep Counting a été conçue dans une démarche de co-créativité, utilisant une combinaison d’IA et de décisions humaines pour composer la structure, les accords, le texte et les mélodies.

   

Habituellement, nous travaillons sur la modélisation, l’analyse, la génération et la visualisation de musique à l’aide d’outils issus de l’algorithmique discrète tout comme de l’apprentissage machine, et nous organisons aussi régulièrement des séminaires sur ces sujets ouverts à tous. Les compétences de notre équipe étant originalement orientées vers l’analyse musicale et non la composition, nous nous sommes retrouvés face à un défi technique et artistique. La génération automatique de musique ainsi que le traitement automatique du langage naturel sont des domaines en pleine expansion. Nous avons tenté quelques approches simples, et I Keep Counting est le résultat de cette aventure.

Comment avons-nous fait ?

C’est avant tout un travail d’équipe. Nous avons travaillé à 5 à la conception de I Keep Counting (quelques semaines, mais au milieu de nos autres activités d’enseignement, de recherche… et de confinement !). C'était une démarche de co-créativité, utilisant une combinaison d’IA et de décisions humaines pour composer la structure, les accords, le texte et les mélodies. Nous avons utilisé comme données d’apprentissage les partitions de 200 morceaux de l’Eurovision qui nous ont été fournies par les organisateurs, mais aussi d’autres bases de données musicales, de musique pop ou classique.

Pour la structure de la chanson comme pour les accords, les modèles utilisés (chaîne de Markov, réseau de neurones) nous ont générés plusieurs possibilités. Après en avoir éliminé certaines (choix humain), nous avons tiré au hasard une des possibilités. Au final cela nous a surpris: la structure S8, [intro, chorus, verse, bridge, verse, chorus, bridge, chorus, hook], est curieuse avec un pont à la fois au milieu du couplet et du refrain… quel défi !


La structure S8, et les accords du refrain

Pour créer les paroles, nous avons cherché les groupes de deux mots qui apparaissaient le plus souvent dans les chansons de la base Eurovision. C’est ce qu’on entend dans le couplet: My heart, my love, The world, you know…. Nous avons conservé la plupart de ces mots et les avons donnés en entrée à un générateur de texte : le modèle GPT-2. Les paroles que nous avons gardées sont les premières qui ont été générées avec ce modèle, nous avons trouvé qu’elles convenaient parfaitement à ce style !

Les mélodies sont une combinaison d’IA est d’humain. Pour générer le thème d’intro et de fin, à partir d’un corpus de 10000 thèmes musicaux classiques, nous avons calculé les distributions des durées des notes et de l’intervalle entre les notes et la tonique de chaque thèmes et généré des mélodies à partir de ces distributions. La mélodie du couplet et du refrain ont elles été réalisées humainement en suivant les accords créés par l’IA.


Le thème de l'intro

L’arrangement, l’orchestration et le mixage ont été faits par l’humain. Nous avons été très heureux de collaborer avec Niam, étudiante en 2è année à Polytech’Lille, qui a chanté avec passion “I Keep Counting”.

Nous détaillons plus précisément, en anglais, le processus de génération.

Et alors, quel bilan ?

Cette expérience a exposé notre équipe à de nombreuses facettes de la génération automatique de musique, mais aussi de l’analyse musicale. Elle a suscité des débats passionnés sur la relation entre algorithme et créativité.

L’intelligence artificielle (IA) ne remplacera pas l’humain, ce n’est ni vraiment réalisable ni surtout souhaitable ! Une IA est généralement conçue, ou plus précisément « entrainée », pour être performante dans une tache précise. Évaluer à quel point un système a été créatif est plus délicat. Utiliser l’IA comme outil « assistant » à la créativité humaine nous semble une démarche de co-créativité réaliste et prometteuse.

Mais l’IA nous a tout de même surpris: au-delà de paroles intrigantes sur la vanité du calcul, les modèles ont généré une structure relativement singulière pour ce style de musique, ainsi que des suites d’accords parfois inattendues. L’utilisation d’un matériel produit par intelligence artificielle fut un défi particulièrement stimulant du point de vue de la créativité humaine. Nos premières semaines de confinement ont ainsi été bercées par cet air obsédant: I keep counting, I keep counting, na na na, na na…

Qui sommes-nous ?

Nous sommes un groupe de chercheurs en informatique musicale de l’Université de Lille (équipe Algomus, laboratoire CRIStAL et de l’Université de Picardie Jules Verne (laboratoire MIS), financés également par le CPER MAuVE.


Meet Gianluca, postdoctoral researcher in the Algomus team.
He notably worked on the models to generate the chords and the instrumental hook.

Revue de presse

             

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