Künstliche Intelligenz und Gitarren: KI Innovationen, die die Musikwelt verändern

Künstliche Intelligenz und Gitarren: KI Innovationen, die die Musikwelt verändern

Künstliche Intelligenz spielt auch in der Gitarrenmusik eine immer wichtigere Rolle. Von der Gitarrenkomposition, bis hin zur Gitarrenproduktion, Lernhilfen oder KI in Software und Hardware von Musik- und Gitarrenequipment: Die Technologie, die die Welt im Atem hält, drängt sich auch zunehmend in unsere Welt von Gitarre und Bass. Wir haben euch die wichtigsten Entwicklungen zusammengetragen und diskutieren hier mögliche Auswirkungen. Gleich vorweg: Das Fazit fällt ernüchternd aus. Künstliche Intelligenz, bei allem Hype, ist weit davon entfernt, ein echter Gamechanger in der Gitarrenwelt zu sein. Oder doch?

Künstliche Intelligenz und Gitarren

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zahlreiche Bereiche unseres Lebens und die Musikindustrie bildet dabei wie gesagt keine Ausnahme. Wie kommt die Technologie hier zum Einsatz und ist das nicht eher Nischenerscheinung? Nun, bislang bezeichnet KI den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen, um verschiedene Aspekte des Gitarrenspiels, der Komposition und der Produktion zu unterstützen oder zu automatisieren. Aber das dürfte nur der Anfang sein. Denn KI wird immer besser. Die Frage, die sich daran knüpft: Wird unsere Musik dadurch besser? Oder geht hier etwas verloren, vielleicht sogar unwiederbringlich?

Fakt ist: Das Potential von KI für Gitarristen und die Musikindustrie ist immens. Sie eröffnet neue kreative Möglichkeiten, optimiert Produktionsprozesse und bietet innovative Lernansätze. Wird sie kreatives Potential entfesseln oder bricht sie die Musikwelt entzwei? Wird sich eine Hälfte komplett ins Analoge zurückziehen und nur das Nötigste digital handhaben und die andere mit der KI-Effizienz Kunst generieren, die zum Teil generisch und berechenbar wirken, dafür aber technisch „perfekt“ ist? Und gibt es vielleicht noch ein drittes Szenario? Was, wenn KI, ähnlich wie in anderen Bereichen, Probleme auf unvorgesehene Weise löst – und dadurch etwas Fremdartiges, künstlerisch völlig Neuartiges erschafft?

Bevor wir aber so weit denken, bleiben wir mal beim Handfesten. Künstliche Intelligenz in der Gitarrenmusik betrifft vor allem folgende Bereiche:

1. KI in der Gitarrenkomposition

Künstliche Intelligenz – ein Timesaver im Homestudio?

Die Komposition von Gitarrenmusik erfährt durch KI eine nicht von der Hand zu weisende Erweiterung, die auf dem ersten Blick spannend wirkt, auf dem zweiten jedoch enorm ernüchtert.

Automatische Melodiegenerierung

KI-Systeme können basierend auf vorgegebenen Parametern wie Tonart, Rhythmus oder Stil eigenständig Melodien erzeugen. Dies kann Gitarristen als Inspirationsquelle dienen oder bei kreativen Blockaden helfen. Und Tatsache ist: Es gibt unzählige AI-Melody-Generators im Netz. Manche sind besser als andere,  die meisten jedoch kommen über eine generische Tonabfolge  nicht hinaus. Meiner Erfahrung nach sind diese Tools vor allem für DJs und Stock-Music-Komponisten hilfreich, die einen solchen generischen Output auch wirklich wollen. Ständig sprießen neue „Melody-Generators“ aus dem Boden, aber nichts bleibt wirklich hängen. Generatoren wie AIVA AI oder Soundraw sind in der Lage, 08/15 Trance und R&B en masse zu produzieren. Die Frage ist: Braucht man das?

Ich möchte das gar nicht abtun: Lizenzfreie Musik hilft Content Creators enorm. Doch am Ende des Tages bleibt vor allem die Erkenntnis: Mit Kunst hat das rein gar nichts zu tun. Es handelt sich um eine Ware, die auf Grundlage bestehender Kunst trainiert wurde.

KI-gestützte Harmonisierung

Algorithmen analysieren eine gegebene Melodie und schlagen passende Akkordfolgen oder Begleitstimmen vor. Dies ist besonders nützlich für Einsteiger oder zur schnellen Erstellung von Arrangements. Und hier wird’s spannender – Tools wie Orb Composer können mit existenten Melodien gefüttert werden und dafür Subharmonien erzeugen. Da es sich um ein kostenpflichtiges Tool handelt, habe ich es nicht testen können. Wenn jemand von euch mit solchen ergänzenden Tools Erfahrungen gesammelt hat – erzählt von euren Erfahrungen in den Kommentaren.

Riff- und Solo-Generatoren

Spezialisierte KI-Tools können charakteristische Gitarrenriffs oder komplexe Soli in verschiedenen Stilrichtungen generieren, die als Ausgangspunkt für eigene Kompositionen dienen können. Beispielprodukte auch hier wieder sind: AIVA, MuseNet oder Google’s Magenta.

Aber trotz den großen Lobeshymnen beschränkt sich das Ganze im Grunde auf Folgendes: Die KI, oft basierend auf den ChatGPT Algorithmen, generiert Tabulatoren, die man mit präzisen Aufforderungen ein bisschen zurechtweisen kann. Dabei kommen gute Soli rum, ohne Frage – aber die Tabulatoren entziffern, umsetzen und mit Leben zu füllen, bleibt einem selbst überlassen. Da ist durchaus die Frage berechtigt: Braucht es diesen Zwischenschritt? Warum nicht Tabulatoren von existierenden Soli raussuchen und daran wachsen? Auch hier ist der Mehrwert meines Erachtens stark beschränkt – KI erzeugt künstliche Zwischenschritte, die wir auf intuitive und selbstüberlassene Art und Weise besser bewältigen.

2. Künstliche Intelligenz und Gitarren: Gitarrenproduktion

Im Bereich der Musikproduktion bietet KI zahlreiche Möglichkeiten zur Verbesserung und Vereinfachung von Prozessen – und hier gibt es tatsächlich meines Erachtens einen echten Mehrwert, den wir in den Praxis schon vielfach nutzen – Machine-Learning spielt bei digitalen Amps nämlich inzwischen eine entscheidende Rolle! Hier gehen Künstliche Intelligenz und Gitarre eine echte Symbiose ein:

KI-basierte Amp-Simulationen:

Der Einsatz von Machine-Learning bei der Modellierung von Amps und Effekten ist ein komplexer Prozess, der mehrere Schritte umfasst. Zunächst werden große Mengen an Audiodaten von realen Geräten gesammelt und analysiert, um deren charakteristische Klangmerkmale zu erfassen. So weit, so gut. Anschließend werden neuronale Netze mit diesen Daten trainiert, um die komplexen Beziehungen zwischen Ein- und Ausgangssignal zu erlernen. Diese Modelle werden dann verfeinert und für Echtzeit-Verarbeitung optimiert. Fortschrittliche Systeme können sich sogar an individuelle Spielstile anpassen und automatisch optimale Parameter für bestimmte Sounds ermitteln. Dieser Prozess ermöglicht es, hochpräzise digitale Emulationen von Amps und Effekten zu erstellen, die flexibel und benutzerfreundlich sind. Beispielprodukte gefällig?

1. Neural DSP Quad Cortex: Der Favorit vieler Gitarristen in der Redaktion – ein fortschrittlicher Gitarrenprozessor, der KI nutzt, um Verstärker und Effekte präzise zu modellieren. Hier hat die Kombination Künstliche Intelligenz und Gitarren Hand und Fuß.
2. iZotope Neutron: Ein intelligentes Mixing-Tool, das KI einsetzt, um automatisch EQ-Einstellungen und andere Mixing-Parameter vorzuschlagen.
3. LANDR: Eine KI-gestützte Plattform für automatisches Mastering, die auch für Gitarrenaufnahmen genutzt werden kann.
4. IK Multimedia Amplitube: Setzt auf KI-Technologien in ihrer neuesten Version für verbesserte Amp-Modelle. Wer näheres darüber in Erfahrung bringen will – hier der Link zu IK Multimedias AI Machine Modeling Ansatzes. 

Automatisches Mixing und Mastering:

KI-Algorithmen können Gitarrenaufnahmen analysieren und automatisch Einstellungen für EQ, Kompression und andere Mixing-Parameter vornehmen, um einen professionellen Sound zu erzielen. Ist das wirklich was oder auch nur wieder leere Versprechungen?

Nicht ganz. Ein Produkt scheint in dieser Nische zumindest zu dominieren: IZotope Neutron 4. Für viele Gitarristen, die in erster Linie alleine arbeiten, ohne Audiomixer an ihrer Seite, ohne vertieftes Wissen in Sachen Mixing, kann ein Produkt wie Neutron 4 ein kleiner Lebensretter und Zeitsparer sein. Wie funktioniert das Ganze?

Künstliche Intelligenz und E-Gitarren – Tabs und Ideen von KI, taugen die wirklich was?

Es kombiniert mehrere innovative Funktionen wie Track Enhance, Mix Assistant und Masking Meter, die alle auf maschinellem Lernen basieren. Die Software analysiert den Audioinhalt, erkennt Instrumente und macht intelligente Vorschläge für EQ, Kompression, Lautstärke und Panorama.

Besonders nützlich für Gitarristen sind die Funktionen zur Vermeidung von Frequenzmasking und zur Optimierung des Gitarrenklangs im Gesamtmix. Neutron 4 lernt zudem aus den Entscheidungen des Nutzers und passt zukünftige Vorschläge entsprechend an. Schon ein bisschen irre. Auch mit dem visuellen Mixer, der Tonal-Balance-Control und den hochwertigen Einzelmodulen scheint mir Neutron 4 einen echten Mehrwert zu generieren. Schnelles, professionelles Mixing, die sowohl Anfängern als auch erfahrenen Produzenten eine Stütze sein kann – ein praktisches Tool. Die Studio-Redaktion hat die Software getestet – und ich würde jedem Gitarristen, der professionelles Homerecording betreibt und Zeit sparen will, raten, sich das mal auf die Liste zu packen.

• iZotope Neutron 4 Amazona Test

3. KI-gestützte Gitarren-Lernhilfen

KI revolutioniert auch die Art und Weise, wie Menschen Gitarre lernen und ihre Fähigkeiten verbessern – das ist eine These, die ich immer wieder lese. Aber stimmt das? Nur bis zu einem gewissen Grad, ja. Künstliche Intelligenz und Gitarren sind an der Front noch weit von einer echten Symbiose entfernt.

Personalisierte Lernprogramme dank Künstlicher Intelligenz

KI-Systeme können, zumindest in der Theorie, die Spielweise und den Fortschritt des Lernenden überprüfen, um maßgeschneiderte Übungen und Lektionen zu erstellen. Und die großen Namen wie Fender setzen bereits auf solche Systeme. Der prominenteste Vertreter dieser KI-Apps dürfte also Fender Songs sein. Nur: Taugt das was in der Praxis?

Fender Songs kann vor allem eins: KI nutzen, um Songs zu analysieren und Akkorde, Tabulaturen und Spieltechniken für Gitarristen zu extrahieren. Sie ermöglichte es Nutzern, populäre Songs zu lernen und zu spielen. Aber den KI-Tutor gibt es schlichtweg nicht – und ganz ehrlich? Ich glaube nicht, dass in den nächsten Jahren KI in der Lage sein wird, den erfahrenen Gitarrenlehrer zu ersetzen. Yousician und Rocksmith sind nett – sie geben Echtzeit-Feedback zur Spieltechnik, aber weit kommt ihr damit nicht. Dann lieber deinen Fellow HUMAN unterstützen und in einen echten Gitarrenlehrer investieren.

4. KI in der Gitarrenanalyse und -Transkription

Die Analyse und Transkription von Gitarrenmusik hat durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in den letzten Jahren einen bedeutenden Fortschritt erfahren – da gibt’s meiner Meinung nach nichts dran zu rütteln.

Automatische Akkorderkennung

KI-Algorithmen haben in diesem Bereich beeindruckende Fortschritte gemacht. Sie können nicht nur Grundakkorde erkennen, sondern auch komplexere Harmonien und Voicings identifizieren. Die Genauigkeit dieser Systeme hat sich stark verbessert, obwohl sie bei sehr komplexen oder experimentellen Harmonien noch an ihre Grenzen stoßen können.

Tabulatur-Generatoren

Auch hier gilt: Diese Tools können den zeitaufwändigen Prozess der manuellen Transkription drastisch verkürzen. Allerdings variiert die Genauigkeit je nach Komplexität des Materials. Bei klaren, einstimmigen Melodien sind die Ergebnisse oft sehr präzise, während bei schnellen Solos oder komplexen Akkordfolgen menschliche Nachbearbeitung erforderlich sein kann. Dennoch bieten sie einen wertvollen Ausgangspunkt für detailliertere Analysen – hier funktioniert KI meines Erachtens gut, kommt aber vor allem bei Feinheiten ins Straucheln!

5. KI-gesteuerte Gitarren-Hardware

Die Kombination von Künstliche Intelligenz und Gitarren findet auch zunehmend Einzug in die physische Gitarren-Hardware:

Intelligente Stimmgeräte

KI-gestützte Tuner können Umgebungsgeräusche filtern und präzise Stimmungen auch unter schwierigen Bedingungen ermöglichen. Das Roadie 3 von Band Industries zum Beispiel ist ein automatisches Stimmgerät, das KI nutzt, um Gitarren, Bässe und andere Saiteninstrumente präzise zu stimmen. Es erkennt die gespielten Noten und stimmt die Saiten automatisch – nicht schlecht!

Adaptive Pickup-Systeme

KI-gesteuerte Tonabnehmer können sich in Echtzeit an Spieltechniken und Umgebungsbedingungen anpassen, um einen optimalen Klang zu gewährleisten. Antares Auto-Tune für Gitarre ist ein solches Produkt: Die Auto-Tune-Technologie nutzt komplexe Algorithmen zur Erkennung und Korrektur von Tonhöhen in Echtzeit. Bei der Gitarrenversion analysiert sie das eingehende Signal und passt es an die nächstgelegene korrekte Tonhöhe an.

Hardware-Integration: Antares hat diese Technologie in Form des „Auto-Tune for Guitar“ Systems in Hardware integriert. Es besteht aus speziellen Tonabnehmern und einer Kontrolleinheit, die direkt in die Gitarre eingebaut werden. Die Funktionsweise:

• Der Tonabnehmer erfasst das Signal jeder Saite separat.
• Die Kontrolleinheit analysiert diese Signale in Echtzeit.
• Wenn eine Abweichung von der korrekten Tonhöhe erkannt wird, wird das Signal automatisch korrigiert.

Ansätze wie diese werden in der Zukunft wahrscheinlich zahlreicher vertreten sein – Spielkontrolle dank KI in Echtzeit.

Künstliche Intelligenz und Gitarren – Fazit

Künstliche Intelligenz und Gitarren – es tut sich was, wenn auch nur langsam. Der große Knall blieb bislang aus: Es wird keine KI-Lehrer geben, die auch nur halbwegs so gut arbeiten wie menschliche Lehrer – auch nicht auf lange Sicht. Da braucht man meines Erachtens gar nicht zu diskutieren. Aber in vielen Zwischenschritten des Musik-Entstehungsprozesses kann KI ein echter Timesaver sein. Wie auch in anderen Bereichen, können akribische, oft schwierige und zeitraubende Prozesse automatisiert werden – in der Produktion und im Mixing eurer Gitarrenspuren, im Transkribieren von Gitarrennoten, im Generieren generischer Jamming-Tracks. Hier kann KI im Jahre 2024 einen großen Unterschied machen. Und wohin die Reise geht – nun, das wird sich zeigen.