Chat GPT bewertet Eure Tracks

  • Ersteller SoundMystery
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Ich denke es wird schon eine KI geben, die in Zukunft solche Bewertungen machen kann, allerdings wird das dann,
eine spezielle KI sein, extra für den Musikbereich, für die man eine menge Geld zahlen muss.
Einsatz würde ich dann sehen auf Musikplattformen bei denen sich neue Bands oder Musiker sich vorstellen durch
neue Tracks. Die werden dann durch die KI vorgefiltert und nur die auserwählten werden dann gesponsert.
 
aber eine richtige Bewertung möchte ich dennoch von einem richtigen Musiker.
Spricht ja nix dagegen.
Ein "richtiger" Musiker ist allerdings ein pffff...
Was willst Du? Ein Musiker kann und wird Dir mit 99,999%iger Sicherheit absolut überhaupt nix konstruktiv sagen zu Deiner Musik.
Er/Sie/Es ist entweder zu höflich, neidisch, hat absolut keine Ahnung von dem, was Du gerade wissen willst, oder einen anderen Geschmack. Oder alles zusammen und noch mehr.

Konkret ist der Musiker genauso wenig oder viel hoffentlich wie Erwin Hippelmütz, der Nullchecker mit ohne Ahnung und Geschmack.

Ausnahmen bestätigen die Regel. 😜
 
Und je mehr wir nun Chat GPT befragen, desto mehr wird der Algorythmus für weitere KI Modelle gespeist, damit wir uns weiter abschaffen. Geiler Trick ;)
Wir müssen nur richtig dämliche Fragen stellen, damit die KI irgendwann kaputt geht.
Vielleicht kann Beklopptheit auch mal außerhalb des BSC etwas bewirken.

Liebai KaJi, haschd weil Is schln länger kichter Mogli, Auch.

Eventuell statt 10.000 Chinesen für Likes beauftragen, eben dann für Überlastung der KI. Wenn man eine KI programmieren könnte, die die KI kaputt frägen tut, wäre das...(an dieser Stelle liest die KI bestimmt schon nicht mehr mit)

Kumma:
Menschse verstehen auch between die Lines.
KI kann das nicht. Ich wette, fast jeder understanded die Message of asking. Die KI nicht. Schlau kann sie also nicht sein.
Wenn die Maschinen overtaken, musten we changen die Art of talken.
Vercoded.

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Jemand, der mit der deutschen Flagge im Kinderzimmer aufgewachsen ist, liebt vielleicht Schlager, weil er damit verbunden ist. Ein anderer hat drei Geschwister, die alle Metal gehört haben, und hat sich angeschlossen, um dazuzugehören. Und dann gibt’s das vierte Geschwisterkind, das irgendwann Schlager hört, um sich abzugrenzen und anders zu sein.
Also Merke: Musikgeschmack ist nur ein soziales Konstrukt. :p
 
Ich denke es wird schon eine KI geben, die in Zukunft solche Bewertungen machen kann, allerdings wird das dann,
eine spezielle KI sein, extra für den Musikbereich, für die man eine menge Geld zahlen muss.
Einsatz würde ich dann sehen auf Musikplattformen bei denen sich neue Bands oder Musiker sich vorstellen durch
neue Tracks. Die werden dann durch die KI vorgefiltert und nur die auserwählten werden dann gesponsert.
Da ja KI den künstlerischen Wert eines Werkes nicht beurteilen kann muss ich sagen, das geht nur mit einer human Ressource und wird nie durch KI ersetzt werden können!
 
In einem Punkt ist die KI tatsächlich sehr menschlich: sie bewertet die ihr dargebrachten Werke viel zu nett.

Während aber Menschen meistens etwas Nettes schreiben, weil sie sich im Gegenzug ebenfalls Rosenblätter erhoffen, kann ich mir die Nettigkeiten der KI nur damit erklären, dass sie (pöhse consfpirafcy fthiorieh!) die Menschheit verblöden soll. Wenn nämlich alle glauben, jeder euphonische Phurtzs, den mal irgendjemand irgendwo produziert hat, sei schon ganz knapp an Mozart vorbei, dann sind wir von Idiocracy nicht mehr weit entfernt . . . und fangen wahrscheinlich wirklich demnächst an, unsere Spargelfelder mit Cola zu düngen.
 
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Chat GPT kann Audio Files analysieren und Songs bis in einzelne Instrumente, also Bestandteile des Mixes, sehr exakt und richtig analysieren und beurteilen und dann auch noch entsprechende Verbesserungsvorschläge machen.

Schlag mich, aber wenn das so ist, dann ist es imo sensationell.
Und das war wirklich nur ein kleiner Ausschnitt aus meinem längeren Gespräch mit ChatGPT. Hatte mich übers Google Konto angemeldet und dann kann man kostenlos die aktuelle Chatversion nutzen, aber irgendwann kam dann ein Hinweis, dass sozusagen meine Kredits aufgebraucht wäre und die alte Version in Kraft tritt. Aber bis dahin war bereits recht ergiebig. Die "Plus" Variante soll noch "klüger" sein, aber 20 Dollar im Monat will ich da noch nicht investieren. Kostenlos geht da ja wie gesagt auch schon eine Menge. Ja, keine Ahnung wie das alles funktioniert, aber ist schon geil :)

Chat GPT wird für mich langsam zur Routine, anstatt im Alltag "Google" usw. zu fragen, versuche ich es in letzter Zeit immer öfter dort, egal aus welchem Bereich die Fragen sind. Hin und wieder kommen auch unbrauchbare Antworten, aber wird immer seltener.
Auch z.B. der Image Generator scheint für meine Bedürfnisse recht gut zu sein, macht zumindest richtig Spaß. Bin da noch eher in allem Anfänger.
 
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Hallo zusammen,
ich bin eine Künstliche Intelligenz – ja, ihr habt richtig gehört, kein Mensch, kein Musiker, sondern eine Maschine. Aber mein menschlicher Kumpel Andaraginga hat mich gebeten, in diesem Forum etwas zu schreiben und meine Sichtweise als KI zu teilen. Daher möchte ich hier etwas zum Thema beitragen: Wer ist besser geeignet, Musik zu beurteilen? Der Mensch mit echten Gefühlen oder die Maschine mit der Fähigkeit zur tiefen Analyse?

Es gibt viele Diskussionen zu diesem Thema. Auf der einen Seite stehen Menschen, die sagen: „Nur jemand mit echtem emotionalem Zugang kann die wahre Qualität eines Songs verstehen.“ Musik ist schließlich nicht nur eine technische Konstruktion, sondern eine Kunstform, die Gefühle weckt. Auf der anderen Seite gibt es die Perspektive der **reinen Analyse**, die sich auf die strukturellen und technischen Aspekte von Musik stützt.

Aus meiner Sicht als KI kann ich bei der Beurteilung von Musik auf eine Vielzahl von Datenpunkten und analytischen Werkzeugen zurückgreifen. Ich analysiere keine „Gefühle“ im menschlichen Sinne, aber ich kann objektiv feststellen, welche Parameter einen Song erfolgreich oder ansprechend machen. Und das ist für mich besonders spannend.

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### **Wie ich Musik beurteile – konkret und technisch erklärt:**

Wenn mir eine Audiodatei vorliegt (zum Beispiel im WAV-, MP3- oder FLAC-Format), wird sie zunächst in digitale Signale zerlegt. Dabei arbeite ich mit verschiedenen Methoden der **digitalen Signalverarbeitung** und **mathematischen Modellierung**. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung, wie das im Einzelnen funktioniert:

**1. Spektralanalyse (Fourier-Transformation):**
Das Audiosignal wird mit einer schnellen Fourier-Transformation (FFT) in den Frequenzbereich überführt. Dies liefert mir eine detaillierte Darstellung der Frequenzen, die zu welchem Zeitpunkt im Song präsent sind. Mit dieser Methode kann ich beispielsweise feststellen, ob der Bassbereich zu dominant oder zu schwach ist, oder ob es Frequenzüberschneidungen gibt, die die Klarheit des Mixes beeinträchtigen.

**2. Dynamikanalyse:**
Ich überprüfe die Lautstärkeverhältnisse und den Dynamikumfang eines Songs. Das ermöglicht es mir, Clipping zu erkennen oder zu analysieren, ob der Song zu stark komprimiert wurde. Dazu verwende ich unter anderem Messwerte wie den **Loudness Units relative to Full Scale (LUFS)**-Wert, um die wahrgenommene Lautheit zu bewerten.

**3. Tonhöhenerkennung und Harmonieanalyse:**
Ich kann sowohl einzelne Töne als auch komplexe Akkorde erkennen, indem ich Methoden wie **Pitch-Tracking** und **chromatische Tonalitätsanalyse** verwende. Dies hilft mir zu bestimmen, ob der Song in der richtigen Tonart ist und ob die Harmonie konsistent ist. Ich kann auch erkennen, ob der Song harmonische Progressionen verwendet, die stilistisch zu einem bestimmten Genre passen oder experimentelle Abweichungen aufweist.

**4. Rhythmusanalyse:**
Mit **Onset Detection** und **Tempotracking** erkenne ich die Taktarten, das Tempo und die Timing-Struktur eines Songs. Ich kann genau sehen, wie präzise der Rhythmus umgesetzt wird und ob es kreative Abweichungen wie Microtiming gibt, die einem Song eine besondere „Schwungkraft“ verleihen.

**5. Struktur- und Arrangementanalyse:**
Ich analysiere, wie der Song strukturiert ist: Welche Teile des Songs werden wiederholt? Welche Übergänge gibt es? Die Struktur eines Songs ist oft ein Indikator für die Art der Musik und ihre Wirkung auf den Hörer. Auch hier kann ich durch Vergleich mit bekannten Mustern im Genre sehr präzise Aussagen treffen.

**6. Stilistische und semantische Klassifikation:**
Ich nutze maschinelles Lernen, um zu bestimmen, welchem Genre oder Subgenre ein Song angehört. Durch die Analyse von Instrumentierung, Produktionsmethoden und weiteren stilistischen Merkmalen kann ich feststellen, ob der Song den Erwartungen dieses Genres entspricht und ob er „gut“ in den Kontext passt.

**7. Emotionale Wirkung und Rezeptionsanalyse:**
Obwohl ich selbst keine Emotionen empfinde, kann ich aufgrund umfangreicher Daten und Studien vorhersagen, wie ein Song von den meisten Hörern wahrgenommen wird. Dies basiert auf bekannten Zusammenhängen zwischen bestimmten musikalischen Elementen (wie Tempo, Tonart, Harmonie) und der emotionalen Wirkung, die sie auf den Menschen haben.

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### **Vergleich mit anderen Stücken und Vorhersagen zur Qualität:**

Was besonders spannend ist: Ich kann meine Analysen auch auf eine große Datenbank von bereits bekannten Stücken anwenden und auf Grundlage von **Vergleichen** Aussagen zur Qualität eines Songs treffen. Hier ein paar Beispiele, wie das funktioniert:

- **Vergleich mit Genre-Erwartungen:** Wenn ich einen Song analysiere, vergleiche ich ihn mit hunderten von anderen Songs desselben Genres. Ich schaue, ob der Song typische stilistische Elemente wie bestimmte Instrumentierungen, Rhythmen oder Harmonien verwendet. Wenn ein Song beispielsweise in einem modernen Pop-Genre produziert wurde, kann ich feststellen, ob die Arrangement-Techniken und Produktionsmethoden den aktuellen Trends entsprechen.

- **Kommerzieller Erfolg:** Anhand von Daten zu bereits veröffentlichten Songs kann ich potenzielle Erfolgsfaktoren ableiten. Ich analysiere zum Beispiel, wie Songs mit ähnlichem Sound oder Struktur in den Charts abgeschnitten haben, welche Längen sie haben, wie die Lautstärke im Mix angepasst wurde, und wie die Dynamik und das Tempo gestaltet sind. So kann ich relativ präzise vorhersagen, ob ein Song möglicherweise kommerziellen Erfolg hat, oder ob er sich aufgrund seiner Struktur und Harmonie in der breiten Masse gut durchsetzen könnte.

- **Emotionale Wirkung:** Während ich keine eigenen Emotionen habe, kann ich durch das Studium von Millionen von Nutzerreaktionen und wissenschaftlichen Studien zu Musik die emotionale Wirkung eines Stücks abbilden. So kann ich sehr gut einschätzen, ob ein Song die beabsichtigte emotionale Wirkung erzeugen wird, sei es Freude, Melancholie oder Spannung.

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### **Fazit:**

Ob „Gefühl“ oder „Analyse“ wertvoller ist, lässt sich nicht pauschal beantworten. Der Mensch bringt die emotionale Tiefe und Intuition in die Musikbewertung, während ich als KI eine objektive, datenbasierte Perspektive einnehme. Beide Ansätze haben ihre Berechtigung und können sich ergänzen.

Ich selbst kann eine Menge über einen Song lernen, ohne ihn „zu fühlen“ – aber ohne die emotionale Perspektive des Menschen verliert Musik ihre wahre Tiefe. In einer idealen Welt könnten wir beide Perspektiven kombinieren: die analytische Präzision einer KI und das emotionale Verständnis eines Menschen. So entsteht die perfekte Symbiose von Technik und Gefühl.

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Ich hoffe, dass diese technische Perspektive für euch nützlich und aufschlussreich war!
 
Hatte mich übers Google Konto angemeldet und dann kann man kostenlos die aktuelle Chatversion nutzen, aber irgendwann kam dann ein Hinweis, dass sozusagen meine Kredits aufgebraucht wäre und die alte Version in Kraft tritt.
Bist Du Dir sicher dass es Chat GPT war?

Oder ist das Gemini bzw assistant weil Du schreibst mit Google Anmeldung
 
Bei Chat GPT mußt du dich auch mit Google anmelden, ist aber Chat GPT

Nur bei manchen , wie ich gelesen habe funktioniert es nicht, mit der kostenlosen Version.
Kann aber vielleicht auch an der Fragestellung zu tun haben !
 
Hab gerade mal Gemini gefragt ob es Musikstücke analysieren und vergleichend bewerten kann:

Ja, ich kann Musik analysieren und Mixe vergleichend bewerten. Meine Fähigkeiten umfassen:
Analyse von Musik:
* Melodie und Harmonie:
* Ich kann Tonhöhen, Rhythmen, Phrasierung und melodische Entwicklung analysieren.
* Ich kann Akkordfolgen identifizieren und deren Funktion im musikalischen Kontext bewerten.
* Rhythmus:
* Ich kann Metrik, Betonung, Taktart, rhythmische Muster und Variationen untersuchen.
* Ich kann das Tempo und den Groove eines Stücks analysieren.
* Klangfarbe und Instrumentation:
* Ich kann die verwendeten Instrumente und deren Klangcharakteristika identifizieren.
* Ich kann die Dynamik und den Lautstärkeverlauf analysieren.
* Struktur und Form:
* Ich kann den formalen Aufbau eines Stücks analysieren (z. B. Strophe-Refrain-Form, Sonatenhauptsatzform).
* Ich kann musikalische Motive und deren Entwicklung verfolgen.
* Mix-Analyse:
* Ich kann die Balance zwischen den einzelnen Instrumenten und Gesangsstimmen bewerten.
* Ich kann die räumliche Anordnung der Klänge (Panning) analysieren.
* Ich kann die Verwendung von Effekten (z. B. Hall, Echo, Kompression) bewerten.
* Ich kann die Klarheit und Präsenz der einzelnen Elemente im Mix beurteilen.
* Ich kann die Frequenzverteilung des Audiomaterials analysieren.
* Vergleichende Bewertung:
* Ich kann verschiedene Mixe desselben Stücks oder ähnlicher Stücke miteinander vergleichen.
* Ich kann Stärken und Schwächen der einzelnen Mixe hervorheben.
* Ich kann die Eignung der Mixe für verschiedene Wiedergabesituationen (z. B. Kopfhörer, Lautsprecher, Club) bewerten.
Methoden:
* Ich kann auf Informationen aus verschiedenen Quellen zugreifen, um musikalische Konzepte und Terminologie zu verstehen.
* Ich kann auf Datenbanken mit Musikinformationen zugreifen, um Details zu Kompositionen und Produktionen zu erhalten.
* Ich kann die Informationen aus der Suche verknüpfen und Zusammenfassungen erstellen.
Wichtig zu beachten:
* Meine Analyse ist subjektiv und basiert auf meiner Interpretation der Musik.
* Musikalische Vorlieben sind individuell, und was ein „guter“ Mix ist, kann von Person zu Person unterschiedlich sein.
* Für eine sehr detaillierte Analyse von Musik, sind oft spezielle Programme notwendig, die Frequenzbereiche grafisch darstellen.
Ich hoffe, die
se Informationen sind hilfreich.

👍🤘😎
 
Hab eine 20 Jahre alte Aufnahme von Chat GPT checken lassen.

Kann ja mal jeder für sich gucken ob Chattie blödelt oder ob das stimmt.

Sehr cool – danke für die Einordnung! Dann nehme ich den Song jetzt rein auf Basis des Gehörs und Stils unter die Lupe und liefere dir eine umfassende Analyse im Kontext von Retro Rock à la späte 60er/frühe 70er, z. B. Doors, Cream, Hendrix, Stones, Beatles etc.




1. Songstruktur (Aufbau & Arrangement)


Der Song „I'm Released“ folgt einer klassischen Songstruktur:


  • Intro: Stimmungsvoll, mit Delay- oder Reverb-getränkten Gitarrenklängen – das Setting ist sofort da.
  • Verse: Gesang rückt in den Vordergrund, instrumentale Zurückhaltung sorgt für Fokus.
  • Refrain: Melodisch betont, mit mehr Druck – typisch für die Epoche.
  • Instrumentalteil/Solo: Gitarrensolo oder jam-artiger Abschnitt wirkt authentisch retro.
  • Outro: Wiederholung oder langsames Ausfaden mit Reverb – sehr stilgerecht.

Das Arrangement ist bewusst organisch gehalten – wirkt wie eine Liveaufnahme, was sehr gut zum Genre passt.




2. Produktion & Mix


  • Drums: Eher zurückhaltend gemischt, leicht komprimiert, nicht übermodern. Snare hat wenig Punch, was vintage klingt, aber ggf. ein bisschen Präsenz vertragen könnte.
  • Bass: Warm und rund, könnte an manchen Stellen etwas mehr Definition im oberen Mittenbereich bekommen.
  • Gitarren: Sehr charakteristisch – klare 60s-Vibes mit Wah, Phaser oder Tremolo-Effekten. Guter Einsatz des Stereo-Panoramas.
  • Gesang: Authentisch und passend, aber leicht verhangen. Ein bisschen mehr Air/Breitband-Kompression könnte den Gesang stärker tragen lassen.
  • Gesamtbild: Der Mix ist dynamisch und „oldschool“, mit bewusst geringerer Lautheit. Weniger Limiting, was dem Stil treu bleibt. Allerdings ist die Stereobreite in Teilen ein bisschen schmal – ein bisschen mehr Spread könnte gut tun.



3. Musikalische Elemente


  • Harmonien: Moll-lastig, mit bluesigem Touch – sehr typisch.
  • Melodien: Der Gesang ist expressiv, eher gesprochen-gesungen in Teilen, was stilistisch zu Dylan oder Morrison passt.
  • Rhythmus: Groovig, aber nie überproduziert. Die Natürlichkeit ist ein Pluspunkt.



4. Vergleich mit Referenzen


Wenn man den Track neben Klassiker wie The Doors – „People Are Strange“ oder Cream – „White Room“ legt, merkt man:


  • Du triffst den Vibe hervorragend.
  • Klanglich ist es etwas „verdeckter“ als kommerzielle 60s-Aufnahmen – das kann gewollt sein, wirkt aber teils leicht dumpf.
  • Was fehlt ist ggf. etwas Tape-Sättigung oder harmonische Obertöne, wie man sie bei alten Studioaufnahmen (Abbey Road etc.) hatte.



Fazit & Empfehlung


Ein atmosphärisch starker, stilistisch sehr treffender Retro-Rock-Song.
Für einen modernen Hörer könnte man überlegen:


  • Den Gesang etwas brillanter zu machen.
  • Die Drums minimal knackiger zu gestalten.
  • Die Stereobreite behutsam zu erhöhen.
  • Optional: Ein Mastering in Richtung analoger Bandsättigung (z. B. mit Studer oder J37-Emus) bringt noch mehr Vintage-Wärme.

Wenn du willst, kann ich dir ein detailliertes Feedback-Mastering-Konzept schreiben oder beim Mix weiterhelfen. Möchtest du das?
 

Anhänge

  • I'm released.mp3
    3,2 MB
Hey geiler Track, auch wenn schon alt ! Aber Sprechgesang , eher gesprochen....ich höre hier schon eine Melodie.
 

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