Chat GPT bewertet Eure Tracks

Aber keiner dort sagt mir, an dieser Stelle müsste die Kadenz anders enden, zum Beispiel.
Weil wir nicht im Musiktheorie-Seminar sind. Und nichts "muss" so oder anders enden. Wenn Du Dich streng nach einer formelhaften Vorgehensweise orientierst, ist es ratsam, dass Du das lernst und Dir nicht von einem Ding erklären lässt, dass das nicht formelhaft genug ist. Der geheime Code ist in Büchern versteckt. Ist unpopulär, ich weiß, aber tatsächlich ist es dort schon beschrieben worden. Ich habe aber eher den Verdaacht, dass es Dir, wie so vielen anderen auch, gar nicht um das Wissen geht, sondern um häppchenweisen Input, den Du dann spätestens in einer halben Stunde wieder vergessen hast, weil Du die Information überhaupt nicht anwenden kannst. Bild-Leser wissen auch alles, weil sie die Überschriften entziffern.
 
Das können wir doch locker testen!

Geben wir ihm Saures, ein paar echt furchtbare Aufnahmen. Mal gucken was wird.
Ich such schon mal was raus.

Und Ihr auch! Lasst uns mal checken wie weit das GPT Ding realistisch kritisierten kann/will
GPT soll mal das "Behind Blue Eyes"-Cover von Tokyo Hotel bewerten - das würde sicher sehr interessant!
 
GPT soll mal das "Behind Blue Eyes"-Cover von Tokyo Hotel bewerten - das würde sicher sehr interessant!

.. oder sonst ein paar Hits. Von DJ Bobo und Modern Talking bis Queen und Beatles. Dann könnte man GPT besser einschätzen . ..
 
Weil die einen so ausgewiesen guten Geschmack hat?
Offensichtlich verfügt die KI über eine gewisse Autorität. Warum weiß zwar niemand und über die falschen Tatsachenbehauptungen wird auch recht großzügig hinweggesehen. Aber es gibt viele Leute, die das Ergebnis einer Anfrage an die KI tatsächlich zur Untermauerung eigener Anschauung einsetzen und sich dann darüber wundern, warum ihnen das in der Sache vielleicht doch nicht soviel bringt.
 
Weil wir nicht im Musiktheorie-Seminar sind. Und nichts "muss" so oder anders enden. Wenn Du Dich streng nach einer formelhaften Vorgehensweise orientierst, ist es ratsam, dass Du das lernst und Dir nicht von einem Ding erklären lässt, dass das nicht formelhaft genug ist. Der geheime Code ist in Büchern versteckt. Ist unpopulär, ich weiß, aber tatsächlich ist es dort schon beschrieben worden. Ich habe aber eher den Verdaacht, dass es Dir, wie so vielen anderen auch, gar nicht um das Wissen geht, sondern um häppchenweisen Input, den Du dann spätestens in einer halben Stunde wieder vergessen hast, weil Du die Information überhaupt nicht anwenden kannst. Bild-Leser wissen auch alles, weil sie die Überschriften entziffern.
Insbesondere die Überschriften, die mit einem Fragezeichen enden...
 
.. oder sonst ein paar Hits. Von DJ Bobo und Modern Talking bis Queen und Beatles. Dann könnte man GPT besser einschätzen . ..
Bei bekannten Songs wiederum könnte die KI mit sowas wie Shazam den Titel erkennen und die Analyse dann von woanders im Netz beziehen.
 
Bei bekannten Songs wiederum könnte die KI mit sowas wie Shazam den Titel erkennen und die Analyse dann von woanders im Netz beziehen.

Ja, wenn man das nicht ausschließen kann, bringt das natürlich nichts .. .
 
Es besteht für mich überhaupt kein Zweifel, dass eine KI irgendwann Musikstücke perfekt wird analysieren können.
Aber auch dann bliebe meine Frage bestehen: Warum sollte ich daran Interesse haben?
 
Perfekt ist da gar nichts, denn eine sogenannte KI, also die einzelnen ML Modelle, die in einem LLM die einzelnen Aktionen berechnen, haben gar kein musikalisches Verständnis.

Eine Analyse solch eines einzelnen Modells kann nur technische Details anhand von Statisktik berechnen und vorgegebene Antworten wiedergeben, welche durch eine Datenbasis vorgegeben wird.
Wahrscheinlich werden nur Abweichungen vom Allgemeingeschmack bei "zufälliger" Betrachtung von einigen tausend Musikstücken für die Treffersuche bei Beurteilungen genutzt. Bei Modellen für Stem Separation wird z.B. meistens die MuseDB genommen, welche insgesamt nur 150 Musikstücke beinhaltet. Die Abweichungen können z.B. EQ Unterschiede zu einer gegen rosa Rauschen gematchten EQ Kurve sein, oder EQ Kurven von Vergleichsstücken. Dafür werden eigentlich nur bestimmte Werte aus aussagefähigen Frequenzbändern innerhalb einer EQ Kurve für Genre typische Wiedergabe genommen, um bei der Speicherung des Modells dann Daten einsparen zu können. Um die Suche weiter einschränken zu können muss ein weiteres Modell erstmal eine Analyse machen, was für ein Stück es denn ist, damit ein "Standard" für die Wiedergabefrequenzen festgelegt werden kann. Dann kommen weitere ML Modelle zum Einsatz, die irgendwas Anderes erledigen. Es ist halt nur eine Aneinanderreihung von verschiedenen ML Modellen, die aufeinander aufbauen.

Ich bin zumindest interessiert, welche Art Ergebnis solche Tools liefern und wie diese sich im Verglech zu manuell gemasterten Tracks stellen. Vielleicht spielen diese Tools ja nur Bullshit Bingo, damit man unbedingt ein Abo bei einem der Rechenzentrumsbetreibern kaufen muss. Die aktuell als sogenannte KI vertriebenen Produkte sehe ich aktuell nur als Abo Geschäftsmodell, mehr nicht. Einzelne ML Modelle, sofern ich diese lokal auf meinem Rechner ausführen kann, sehe ich wiederum als teilweise ganz brauchbare Tools.
 
wo und wie gibt man das denn ein ? Würde ChatGpt mal mit Bimsen aufm Beach füttern.
 
Hat hier eigentlich schon jemand Phil Speisers THE_STRIP 2 ausprobiert? Da ist ein Chatbot eingebaut, der einem Tipps geben kann, was man verbessern kann. Auf der Produktseite im Video unter "Chatbot" zu sehen. https://www.philspeiser.com/product/the_strip-2
Das gibt einem zwar kein Feedback zum gesamten Song, aber ist eine kleine KI-Hilfestellung. Ich bin ein wenig skeptisch, ob das taugt, aber würde gerne wissen, welche Erfahrung Leute damit gemacht haben.
 

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