W świecie współczesnej muzyki technologia staje się nie tylko narzędziem, ale i współtwórcą. Algorytmy decydują, co słyszymy, jak tworzymy i w jaki sposób trafiamy do odbiorców. Dla wielu artystów to szansa na nowe możliwości, dla innych – wyzwanie, z którym trzeba się oswoić. Ten przewodnik pokazuje, jak zrozumieć algorytmy i świadomie korzystać z ich potencjału w pracy muzycznej.
Wyobraź sobie, że tworzysz piosenkę, która sprawia, że Twoi fani szaleją, a potem dostajesz pozew o naruszenie praw autorskich, bo napisana melodia brzmi podobnie do innej. Takiej, której być może nigdy świadomie nie słyszałeś. Właśnie od takiego problemu wyszli Damien Riehl oraz Noah Rubin. Postanowili wygenerować algorytmicznie każdą możliwą melodię w obrębie jednej oktawy i udostępnić je publicznie. Ich cel? Zakwestionować sposób, w jaki myślimy o własności muzycznej w erze algorytmów. Przejdź na stronę ⬅️
Ta historia doskonale pokazuje, jak głęboko algorytmy wkroczyły w świat muzyki i jak bardzo są z nią związane. Decydują o tym, co usłyszymy w serwisach streamingowych, pomagają korygować niedoskonałości w studiu, a nawet same tworzą utwory. Stały się niewidzialnym wsparciem, zarówno dla osób twórczych jak i dla odbiorców i odbiorczyń ich twórczości. O ile nie trzeba na nich polegać świadomie podczas procesu twórczego (choc, jak wcześniej wspomniałam, obecne są już na prawie każdym etapie kreacji utworu), jeżeli poważnie myślimy o promocji wykraczającej poza pocztę pantoflową, i dotarciu do osób słuchających, powinniśmy zainteresować się tematem.
📊 Czym właściwie jest algorytm?
W najprostszym ujęciu, algorytm to zestaw precyzyjnych instrukcji, zaprojektowanych do wykonania określonego zadania. Najłatwiej zrozumieć to przez prozaiczną analogie z codziennego życia.
Pomyśl o algorytmie jak o szczegółowym przepisie kulinarnym - wymienia składniki (dane wejściowe) i podaje dokładne kroki, które należy wykonać, aby przygotować konkretne danie (wynik).
Dla muzyków jeszcze bliższą analogią może być partytura. Partytura jest w istocie algorytmem do wykonania utworu muzycznego - zawiera szczegółowe instrukcje dotyczące nut, rytmu, dynamiki, które wykonawca ma śledzić. Podobnie jak przepis kulinarny, partytura jest zestawem reguł prowadzących do określonego rezultatu – wykonania muzyki. Warto zauważyć, że stosowanie takich ustrukturyzowanych procedur w sztuce nie jest niczym nowym i istnieją one od wieków, w złożonych wzorach sztuki islamskiej czy w tkactwie. Możemy nawet pójść o krok dalej i spojrzeć na ustrukturyzowaną rutynę ćwiczeniową twórców jako na ich osobisty algorytm doskonalenia techniki własnej. Jest to zdefiniowana sekwencja ćwiczeń wykonywana regularnie w celu osiągnięcia konkretnego rezultatu – poprawy sprawności czy precyzji.
Te analogie pokazują, że algorytmy, choć kojarzone głównie z komputerami i technologią, opierają się na koncepcie, który osoby twórcze intuicyjnie rozumieją i stosują w swojej pracy – podążaniu za zestawem reguł w celu osiągnięcia zamierzonego efektu. Postrzeganie algorytmów przez pryzmat znanych struktur, jak przepis czy partytura, pomaga je odmitologizować, uprościć i zobaczyć w nich narzędzia lub procesy, a nie niezrozumiałą, obcą technologię.
💡Algorytmy jako wsparcie promocji i systemu rekomendacji?
Platformy streamingowe zrewolucjonizowały sposób odkrywania muzyki i stały się swoistymi DJami XXI wieku. Z dziesiątkami milionów dostępnych utworów, algorytmy działają jako spersonalizowani DJ-e, analizując ogromne ilości danych, w jednym celu. Aby podsuwać nam utwory dopasowane do naszego gustu oraz, aby zatrzymać słuchaczy i słuchaczki na danej platformie.
- Algorytmy zbierają dwa główne rodzaje informacji:
- Dane o użytkowniku: całą historię odsłuchu, wyszukiwania, polubienia, kontekst słuchania. Dodatkowo działania takie jak: zapisywanie utworów, dodawanie ich do biblioteki czy playlist oraz słuchanie ich w całości to silne sygnały dla algorytmu. Kluczowe jest pierwsze 30 sekund utworu - jeśli słuchacz pominie piosenkę w tym czasie, negatywnie wpływa to na jej postrzeganie przez algorytm.
- Dane o utworze: metadane dostarczone przez artystę (gatunek, nastrój, instrumenty) oraz własną analizę audio (tempo, energia, taneczność, głośność oraz bardzo ważny czynniki “mood” czyli nastrój danego utworu).
- Platformy stosują głównie dwie metody rekomendacji:
- Filtrowanie kolaboratywne (Collaborative Filtering): "Ludzie o gustach podobnych do Twoich polubili również to"
- Filtrowanie oparte na treści (Content-Based Filtering): "Polubiłeś ten utwór, więc oto inne o podobnych cechach"
⚖️ Jak wypada porównanie obu metod?

Czy jest to bezproblemowe dla muzyków? Oczywiście, że nie, bo poleganie na algorytmie może prowadzić do tzw. bańki filtracyjnej (filter bubbles). Ogranicza ona ekspozycję na prawdziwie nową lub różnorodną muzykę, wzmacniając istniejące gusta zamiast je poszerzać. Dodatkowo - niedokładnie opisane metadane (np. błędnie przypisany gatunek) mogą prowadzić do złej kategoryzacji i nietrafionych rekomendacji, co utrudnia odkrycie przez właściwą publiczność. To kolejny argument na to jak ważne jest dla artystów dbanie o precyzyjne i kompletne informacje o swojej muzyce.
- Przykłady na platformach:
- Spotify: Jest znane z trafnych rekomendacji. Playlisty takie jak Discover Weekly (odkrywanie nowej muzyki, głównie na bazie filtrowania kolaboratywnego), Release Radar (nowości od obserwowanych i podobnych artystów), Daily Mixes (mieszanka ulubionych i nowych utworów), Radio (utwory podobne do wybranego artysty/utworu/albumu), sekcje "Dla Ciebie" oraz nowa funkcja AI DJ – wszystkie one opierają się na tych algorytmach.
- YouTube: Sugestie na stronie głównej i w panelu bocznym podczas oglądania teledysków.
- TikTok/Instagram: Choć nie są to platformy stricte muzyczne, ich algorytmy wykorzystują dane o zaangażowaniu (polubienia, komentarze, czas oglądania), aby pokazywać podobne treści, w tym filmy wykorzystujące konkretne utwory, co znacząco wpływa na odkrywanie muzyki.

🎙️ Algorytmy w studiu.
Algorytmy są głęboko zakorzenione w narzędziach, z których muzycy korzystają na co dzień, w DAW-ach i wtyczkach. Działają jak cyfrowi asystenci, jak poprzednio wspomnieliśmy, niemal na każdym etapie produkcji lub nawet tworzenia. Ciekawym przykładem jest tu kwantyzacja, czyli automatyczna korekcja timingu nut MIDI, dopasowujące je do siatki rytmicznej. Kluczowe parametry to rozdzielczość, siła korekcji i swing, a algorytm pomaga np. w poprawieniu błędów rytmicznych.
- Inne przykłady zastosowania algorytmu w studio to:
- Korekcja tonacji - zmienia wysokość dźwięku bez zmiany czasu trwania - od naprawiania drobnych fałszów po tworzenie efektów stylistycznych.
- Mastering AI - wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji ostatniego etapu produkcji, analizując charakterystykę brzmieniową i stosując odpowiednie procesy.
Oczywiście efektywność tych narzędzi zależy od umiejętności muzyka w manipulowaniu parametrami. Cel? Osiągnięcie pożądanego efektu estetycznego, możliwe jedynie dzięki czynnikowi ludzkiemu, a nie ślepemu akceptowaniu domyślnych ustawień i rekomendacji algorytmów. Współpraca człowieka i algorytmu wydaje się ciekawą alternatywą dla branży , aniżeli poleganiu “tylko” na AI i zastąpienia człowieka przysłowiową maszyną. Temat współpracy człowieka i algorytmów przewija się przez wiele wykładów i publikacji. Poniżej jeden z nich:
🎼 Algorytmy generujące muzykę.
Generowanie muzyki przez AI to dynamicznie rozwijająca się, aczkolwiek nie pozbawiona kontrowersji, dziedzina. Systemy AI uczą się wzorców muzycznych z ogromnych zbiorów danych (nie zawsze pozyskanych zgodnie z systemem licencjonowania, co pokazuje np. proces wytoczony przez GEME platformie SUNO AI - link ), aby komponować nowe utwory. Narzędzia jak UDIO, Google MusicFX czy Boomy pozwalają tworzyć muzykę na podstawie opisów tekstowych, czyli promptów, ale artyści tacy jak Holly Herndon pokazują, że możliwe jest etycznie trenowanie algorytmów, czyli takie bazujące wyłącznie na swojej twórczości lub legalnie pozyskanych materiałach (pierwszy przykład oraz drugi przykład) .
- W jaki sposób AI generuje muzykę?
- Uczenie się z danych i techniki sztucznej inteligencji: Modele AI są "trenowane" na wielkich bazach istniejącej muzyki, zapisanej w formacie MIDI lub jako pliki audio. Analizując te dane, AI uczy się rozpoznawać i odtwarzać struktury melodyczne, harmoniczne, rytmiczne, a także cechy charakterystyczne dla różnych stylów i gatunków. W praktyce "AI" to nie jeden potężny mechanizm, ale kolektywna nazwa dla wielu różnych rozwiązań technicznych. Na przykład: modele Markova (łańcuchy Markova) specjalizują się w zapamiętywaniu sekwencji - uczą się, że po nucie C często następuje F, analizując prawdopodobieństwa w muzycznych sekwencjach. Z kolei sieci GAN (Generative Adversarial Networks) działają jak para współpracujących "krytyków muzycznych" - jeden komponuje, a drugi ocenia czy to brzmi dobrze, dzięki czemu system stopniowo się poprawia. Inne techniki analizują "składniki" muzyki - rozpoznają instrumenty, rytmy czy harmonie. Dla osoby twórczej nie jest konieczne rozumienie tych technik w detalach - podobną analogią jest prowadzenie samochodu bez znajomości budowy silnika. Wystarczy wiedzieć, że te różne technologie umożliwiają AI naukę z istniejącej muzyki i tworzenie nowych utworów.
- Wskazówki od użytkownika (Prompty): Często to użytkownik kieruje procesem twórczym AI, dostarczając tzw. prompty – opisy tekstowe określające pożądany gatunek, nastrój, instrumenty, tempo czy tonację. AI stara się wygenerować muzykę pasującą do tych wskazówek. Istnieją też całe biblioteki lub wątki na forach internetowych poświecone zbieraniu oraz opisywaniu najbardziej efektywnych i intrygujących promptów.

Dla artystów AI może być źródłem inspiracji i przełamywania blokad twórczych, ale rodzi też obawy o braku oryginalności i wypieranie ludzkich twórców kosztem muzyki generowanej maszynowo. Do korzyści związanych z używaniem AI do pracy należą: przyśpieszenie procesu, np. przy tworzeniu muzyki do reklam czy gier. Są artyści, którzy używają AI do tłumaczenia swoich piosenek na inne języki, poszerzając rynek (np. HYBE z artystą MidNatt - link, DJ Swivel z Lauv - link). Wielu twórców używa AI jako wsparcia w codziennej pracy – do tworzenia beatów (np. BandLab) czy szukania pomysłów na teksty i inspiracji (ChatGPT).
Podsumowanie
Zrozumienie algorytmów pozwala na świadome poruszanie się w cyfrowym świecie muzyki niemal na każdym etapie - od pierwszych pomysłów po promocję, ale warto pamiętać o szczegółach tego dość złożonego tematu:
- Dbanie o metadane - dokładne informacje o gatunku, nastroju i instrumentach pomagają algorytmom poprawnie skategoryzować Twoją muzykę.
- Algorytmy to narzędzia, nie przeciwnicy - podobnie jak partytura czy przepis kulinarny, algorytmy to zestawy instrukcji pomagające osiągnąć określony cel, a ich wartość zależy od umiejętnego wykorzystania.
- Współpraca człowiek-algorytm - przyszłość muzyki powinna leżeć w inteligentnej symbiozie, gdzie technologia wspiera ludzką ekspresję zamiast ją zastępować, a artyści zachowują kontrolę nad procesem twórczym i mają decydujący głos
- AI jako wsparcie, nie zastępstwo - narzędzia AI mogą przyspieszyć pracę, przełamać blokady twórcze i służyć jako inspiracja, ale ludzka kreatywność i świadome decyzje pozostają kluczowe dla artystycznej wartości.
- Angażowanie swoich fanów i osób słuchających ma wpływ na to jak twórczość danych artystów jest widoczna w internecie - Kluczowe jest postrzeganie algorytmów nie jako przeciwników, ale jako potężnych narzędzi wspierających twórczość niemal na każdym jej etapie. Ich wartość zależy od tego, jak umiejętnie są wykorzystywane. Przyszłość muzyki leży w inteligentnej współpracy między ludźmi a maszynami, gdzie technologia wspiera ludzką kreatywność, a nie ją zastępuje. Nie znaczy to jednak że każdy twórca musi z tego korzystać, ale warto wiedzieć jaki wpływ mają na świat muzyki.