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Utiliser l'influence de l'audio dans Souno pour générer des instrumentales

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Chapitre 2 Leçon 9
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Cette leçon explique comment paramétrer l’outil Souno afin de générer des musiques instrumentales personnalisées en se basant principalement sur l’audio d’une playlist, tout en modulant l’influence du style et des paroles. Elle met l’accent sur la créativité induite par la génération IA.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette vidéo, l’auteur explore l’influence de l’audio sur la génération musicale via la plateforme Souno. Il commence par remarquer qu'une implication accrue de l’audio comme source d’inspiration engendre à la fois des résultats cohérents avec la playlist originale, mais aussi parfois inattendus suivant les paramètres. En désactivant le style et les paroles, l’IA génère uniquement sur la base des pistes de la playlist. L’auteur observe que Souno remplace souvent le chant par une guitare électrique en mode instrumental, ce qui apporte une couleur musicale typée, propice notamment à des fonds sonores de type lo-fi pour chaîne YouTube.

En expérimentant avec les modes “expérimental” ou “max mode” et en augmentant l’influence audio, il constate des créations originales, parfois éloignées de l’intention initiale, mais riches d’éléments exploitables pour de nouvelles instrumentales. La leçon souligne l’importance de l’ajustement des paramètres comme l’influence du style, la variété ou le mode de génération pour obtenir le rendu désiré. En somme, ce contenu illustre de façon pratique la façon d’orienter Souno pour générer des pistes personnalisées et créatives à partir d’une playlist de référence. L’exploration et la découverte font partie intégrante du processus de création avec cet outil.

Objectifs de cette leçon

L’objectif principal est de permettre au spectateur de maîtriser les réglages de l’influence audio dans Souno afin de générer des musiques instrumentales cohérentes avec une playlist personnelle, tout en comprenant l’impact des différents paramètres (style, paroles, variété, mode expérimental). L’utilisateur saura ajuster ces paramètres pour orienter la créativité de l’IA selon ses besoins spécifiques.

Prérequis pour cette leçon

Une compréhension basique des outils de génération musicale IA et de la plateforme Souno est recommandée. Il est également utile d’avoir une playlist ou des pistes de référence ainsi qu’une certaine familiarité avec les concepts de pistes instrumentales et de paramétrages musicaux.

Métiers concernés

Le sujet abordé est pertinent pour les compositeurs, réalisateurs son, sound designers, producteurs audiovisuels, créateurs de contenu et développeurs travaillant sur l'intégration de la musique générée par IA dans différents contextes professionnels (publicité, médias, jeux vidéo, YouTube, podcasts...).

Alternatives et ressources

Parmi les alternatives à Souno pour la génération musicale automatique, on peut citer AIVA, Amper Music, Soundful, Endlesss ou Magenta Studio de Google. Ces solutions offrent des fonctions similaires en termes de génération d’instrumentales et d'inspiration à partir d’exemples audio.

Questions & Réponses

En augmentant l’influence de l’audio dans Souno, le logiciel s’appuie davantage sur les caractéristiques musicales de la playlist d’origine pour générer de nouveaux morceaux. Cela peut aboutir à des créations plus proches de l’univers sonore de référence, mais selon les réglages, le résultat peut aussi s’écarter de l’intention initiale, engendrant de la diversité ou de l’imprévu dans la musique produite.
Désactiver le style et les paroles pousse Souno à se concentrer uniquement sur l’audio de la playlist comme source d’inspiration. Dans ce contexte, le logiciel remplace souvent la voix par des instruments, tels que la guitare électrique, produisant des instrumentales épurées et parfois typées, adaptées à des fonds musicaux ou de l’expérimentation sonore.
L’exploitation des modes expérimentaux ou de la variété élevée dans Souno favorise la découverte de nouvelles sonorités et encourage la créativité. Bien que cela puisse entraîner des résultats éloignés des attentes initiales, cela enrichit le processus de création musicale et permet d’obtenir des pistes innovantes et originales à partir de la même base audio.