AI-Musikerstellung - Kreativität im Zeitalter künstlicher Intelligenz
Was ist AI-Musikerstellung?
Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren nahezu alle kreativen Bereiche erreicht, von Texten über Bilder bis hin zu Musik. Die AI-Musikerstellung beschreibt den Einsatz von Machine-Learning-Modellen, um Musik vollständig zu generieren. Dabei entstehen Melodien, Harmonien, Rhythmen sowie ganze Songs auf Basis von Trainingsdaten, mathematischen Wahrscheinlichkeiten und kreativen Prompts.
Was früher ausschließlich menschlichen Komponist:innen vorbehalten war, wird heute durch Algorithmen unterstützt oder teilweise automatisiert. Das bedeutet jedoch nicht das Ende menschlicher Kreativität, sondern im Gegenteil: AI wird zunehmend als kreatives Werkzeug verstanden, das Inspiration liefert, Arbeitsprozesse beschleunigt und neue musikalische Ausdrucksformen ermöglicht.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die theoretischen Grundlagen, gehen anschließend in die praktische Umsetzung mit einem selbstgehosteten Modell (ACE-Step) und zeigen konkrete Beispiele, bevor wir das Thema abschließend einordnen.
Wie funktioniert AI-Musikerstellung?
Daten als Grundlage
Im Kern basiert AI-Musikerstellung auf großen Mengen musikalischer Daten. Diese können bestehen aus MIDI-Dateien, Audiodateien (z. B. WAV, MP3), Notationen und Metadaten wie Genre, Tempo oder Stimmung. Die Modelle lernen Muster wie Tonfolgen, Akkordprogressionen, rhythmische Strukturen oder stilistische Eigenheiten bestimmter Genres.
Modelle und Ansätze
Es gibt mehrere technische Ansätze zur AI-Musikerstellung:
Symbolische Modelle; Arbeiten mit MIDI oder Noten. Sie sind leicht kontrollierbar und gut für Kompositionen geeignet.
Audio-basierte Modelle; Erzeugen direkt Audiosignale. Diese sind komplexer, aber klanglich realistischer.
Transformer-Modelle; Ähnlich wie Sprachmodelle analysieren sie Sequenzen, in diesem Fall musikalische Events.
ACE-Step fällt in den Bereich moderner Transformer Modelle, die Sequenzen effizient lernen und flexibel einsetzbar sind.
Kreativität vs. Wahrscheinlichkeit
KI „versteht“ Musik nicht, sie berechnet Wahrscheinlichkeiten. Dennoch kann das Ergebnis für uns emotional, kreativ oder sogar innovativ wirken. Die eigentliche Kreativität entsteht oft im Zusammenspiel zwischen Menschen und Maschine, nämlich durch gezielte Eingaben, Auswahl der Outputs und Weiterverarbeitung der Ergebnisse.
Experiment mit einem selbstgehosteten Modell (ACE-Step)
Das ACE-Step-Modell im Detail
Für eine ausführliche und wissenschaftliche Erklärung verweisen wir auf den Beitrag https://arxiv.org/pdf/2506.00045.
Ein Beispiel moderner AI-Musikerstellung ist das ACE-Step-Modell, das speziell für die Herausforderungen musikalischer Sequenzen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu klassischen Sprach- oder Audio-Transformern betrachtet ACE-Step Musik nicht als kontinuierlichen Datenstrom, sondern als strukturierte Abfolge musikalischer Schritte.
Jeder dieser Schritte beschreibt ein konkretes musikalisches Ereignis wie beispielsweise Tonhöhe oder Notendauer. Durch diese klare Trennung kann das Modell sowohl rhythmische Details als auch langfristige musikalische Strukturen lernen. Das ist besonders wichtig, da Musik generell stark von Wiederholungen, Spannungsbögen und harmonischer Konsistenz lebt.
Ein weiterer Vorteil der ACE-Step-Architektur liegt in ihrer Effizienz. Da das Modell schrittweise generiert, benötigt es weniger Rechenressourcen als klassische Transformer-Ansätze. Dadurch eignet es sich hervorragend für selbstgehostete Umgebungen, in denen Rechenleistung begrenzt ist.
Theoretisch lässt sich ACE-Step als Bindeglied zwischen regelbasierter Komposition und statistischer Generierung verstehen. Es lernt implizit musikalische Logik aus den Trainingsdaten. Gleichzeitig erlaubt es dem Nutzer, bestimmte Parameter bewusst zu steuern, wodurch die KI zu einem kreativen Assistenzsystem wird und nicht zu einem autonomen Ersatz für den Menschen.
Warum selbst hosten?
Während viele AI-Musiktools cloudbasiert sind, bietet ein selbstgehostetes Modell klare Vorteile: Volle Kontrolle über Daten, keine laufenden API-Kosten und Anpassbarkeit an eigene Prioritäten (z.B. Genre). Ein selbstgehostetes Modell eignet sich besonders für Entwickler:innen, Musiker:innen und experimentierfreudige Kreative, die tiefer in die Materie eintauchen möchten.
Grundlegendes Setup
Typischerweise benötigt man einen Rechner mit GPU (empfohlen), eine Python-Umgebung, Abhängigkeiten wie PyTorch und das Ace-Step-Modell und ggf. vortrainierte Gewichte (https://github.com/ace-step/ACE-Step). Nach der Installation kann das Modell lokal ausgeführt und über das eingebaute Interface gesteuert werden. Für diesen Blog haben wir das Modell mit der folgenden Dependency-Liste installiert:
datasets==3.4.1
diffusers==0.32.2
gradio==4.44.1
librosa==0.11.0
loguru==0.7.3
matplotlib==3.10.1
numpy<2.0.0
pypinyin==0.53.0
pytorch_lightning==2.5.1
soundfile==0.13.1
torch
torchaudio
torchvision
tqdm
transformers==4.49.0
py3langid==0.2.2
hangul-romanize==0.1.0
num2words==0.5.14
spacy==3.8.4
accelerate==1.6.0
cutlet
fugashi[unidic-lite]
click
peft==0.17.0
tensorboard
tensorboardX
pydantic==2.10.6
huggingface_hub>=0.24.0
torchcodec
Workflow
Ein typischer Arbeitsablauf sieht so aus:
Prompt oder Startsequenz definieren
Hier werden passende tags definiert um beispielsweise Tonart, Tempo, Länge oder Stil zu steuern.
Generierung starten
Das Modell erzeugt eine musikalische Sequenz in dem vorher bestimmten Datentyp.
Auswahl und Bewertung
Nicht jeder Output ist perfekt.
Weiterverarbeitung
Sounddesign, Mixing, Arrangement.
Was ist mit AI-Musikerstellung möglich?
Ideenfindung für Kompositionen
Statt vor einem leeren Projekt zu sitzen, kann ACE-Step innerhalb von Sekunden mehrere musikalische Skizzen liefern. Diese eignen sich hervorragend beispielsweise als Inspiration für Melodien, Basis für Akkordprogressionen oder Ausgangspunkt für Genres wie Ambient, Techno oder Lo-Fi.
In diesem Beispiel ist es unser Ziel, eine Skizze für einen Dreiminütigen Fantasy-Techno-Beat zu erstellen. Dafür nutzen wir die folgenden Tags: edm, synth, bass, kick, drum, 180 BPM, pulsation, energetic, instrumental, fantasy. Die Tags definieren die Art der Outputs, somit kann man unter anderm steuern, welche Instrumente genutzt werden sollen, oder wie viele BPM (beats per minute) das Ergebnis haben soll.
Der Output hört sich dann so an:
Das Ergebnis kann hier für rythmische Inspiriation dienen und Grundlage für eine Komposition mit den vorher definierten Instrumenten dienen.
Genre-Experimente
Ein spannender Einsatzbereich ist das Kombinieren von Stilen, etwa klassische Harmonien mit elektronischen Rhythmen oder Jazz-ähnliche Progressionen in Pop-Strukturen. Solche Experimente wären manuell sehr zeitaufwendig, mit AI lassen sie sich schnell testen.
Soundtracks und Hintergrundmusik
Für Content-Creator, Games oder Videos kann AI-Musik helfen, lizenzfreie Hintergrundmusik zu erzeugen, die individuell angepasst ist in Länge, Stimmung oder Intensität.
In diesem Beispiel erstellen wir Musik, die in einem Film oder (Indie-) Videospiel genutzt werden kann. Dafür nutzen wir die folgenden Tags: edm, bass, kick, drum, epic, energetic, fast paced, instrumental, fantasy. Das Ziel ist es, eine epische Atmosphäre oder intensive Szene zu untermauern.
Hier der Output:
Wie im oberen Beispiel kann dieses Ergebnis für Inspiration zur Musikerstellung dienen oder auch ein Lückenfüller für Content-Creator sein.
Chancen und Grenzen der AI-Musikerstellung
AI-Musikerstellung ist kein Ersatz für menschliche Künstler:innen, sondern ein neues kreatives Werkzeug. Modelle wie ACE-Step zeigen, wie mächtig selbstgehostete Lösungen sein können, wenn man bereit ist, sich mit Technik und Theorie auseinanderzusetzen.
Die größten Stärken liegen in schneller Ideenfindung sowie experimentellen Ansätzen.
Gleichzeitig bleiben Herausforderungen bestehen: Qualitätssicherung, (Rythmus-) Konsistenz der Ergebnisse sowie rechtliche Fragen. Entscheidend ist daher der bewusste, reflektierte Einsatz.
Wer AI als Partner und nicht als Konkurrenz begreift, kann mit KI-Musikerstellung neue kreative Räume erschließen.