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Digitale Medienbildung

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Die Kunst des Promptens und der Erfolg von KI-Musik (Teil 3)

Schlagwort: Musikproduktion

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    Die Kunst des Promptens und der Erfolg von KI-Musik (Teil 3)

    Nochmals die Empfehlung von ChatGPT (in Teil 1)  für meine Songs bei YouTube:  «Ich könnte dir einen ‘Suno Style Prompting Guide für Shadow Light Project’ aufbauen – quasi dein persönliches Nachschlagewerk».

    Am Beispiel von  «Oh, my Johnny» (https://www.youtube.com/watch?v=2z4OSzX38xw)  wollte der Bot eine Version 2  des Songs  entwickeln – ohne, wie er meinte, die Grundidee zu verlieren. Danach sollte dann daraus ein präziser «Shadow-Light-Prompt für Suno V5.5» entstehen – also so etwas wie ein Grundkonzept für meine gesamte Entwicklung von Songs im Rahmen des Shadow Light Projekts.

    Für alle, die versuchen, sich mit ihrer Musik als als identifizierbare Marke auf dem Markt durchzusetzen – mit einem wiedererkennbaren Konzept, das  sich durch alle Produktionen durchzieht, erscheint das ein sinnvoller Weg. Aber so hilfreich das für den kommerziellen Erfolg sein kann, für die Entwicklung eines experimentellen Umgangs mit KI-Musik bedeutet es auch eine grosse Einschränkung. Hier klingt die Beurteilung des KI-Bots «Gemini» nach, der kritisch anmerkte, Chat GPT verfalle «sehr schnell in den Modus eines methodisch/didaktischen System-Architekten, der am liebsten gleich einen ganzen Baukasten oder ein Workflow/Framework entwickle, anstatt einem Nutzenden pragmatisch zu helfen, einen bestimmten Track/Vibe zu bauen».

    Die System-Architektur von ChatGPT

    Doch erst einmal , liess ich mich auf das Angebot von ChatGPT ein, einen solchen «Shadow Light Prompt» anhand des Songs «Oh my Johnny» zu entwickeln. Nachdem ich Songtext und Song an den KI-Assistenten übermittelt hatte, erhielt ich eine Beurteilung des Songs. Natürlich konnte der Bot dabei das Lied nicht anhören, sondern er bezog sich auf die ihm technologisch zugänglich gemachten Daten.

    Eine detaillierte Beschreibung der Beurteilung und des weiteres Vorgehens durch den Chatbot  ist nun aber in diesem Kontext zu umfangreich, so dass ich mich auf die wichtigsten Aspekte beschränke. Dazu gehört die generelle Beurteilung des Songs, mit welcher ChatGPT dann gleich die Führung meines Projekts übernahm. Hier hiess es:

    «Meine erste strategische Einschätzung: Ich würde Oh, mein Johnny momentan als Kategorie B: Gutes Material – aber wahrscheinlich noch nicht optimal zugespitzt einordnen»

    Als Gesamteinschätzung erhielt ich dann ein Bündel von Benotungen.

    Mein Gesamturteil zu „Oh, mein Johnny“

    BereichMeine Einschätzung
    Grundidee8/10
    Refrain-Hook7,5/10
    Geschichte7/10
    Strophentext5,5/10
    sprachliche Einheit5/10
    Celtic-/Folk-Potenzial8,5/10
    Potenzial für ein V5.5-Remakehoch: 8,5/10

    Zum Gesamtkonzept merkte ChatGPT kritisch an: Man wisse nicht ganz: Ist das eine moderne Liebesgeschichte? Ein augenzwinkernder Folk-Song? Eine Ballade? Ein rebellischer Pub-Song?

    Dazu formuliert der Bot dann die Empfehlung: Mehr «Irish Folk Storytelling»: Ich würde den Song nicht zu einer glatten Pop-Ballade machen. Im Gegenteil: Ich würde seine Geschichte stärker herausarbeiten. Der Song könnte sehr gut funktionieren als moderner, frecher Celtic-Folk-Rock-Song mit erzählerischen Strophen und einem großen, mitsingbaren Refrain.

    Diese Kritik ist nachvollziehbar, auch wenn ich mir nicht sicher bin, ob mehr «Irish Folk Storytelling» eine klare Verbesserung der Songqualität gebracht hätte. Eher skeptisch machten mich die Vorschläge, die ChatGPT gleich noch zur Verbesserung des Refrains mitschickte:

    «Ich würde überlegen, den Refrain rhythmischer und gemeinschaftlicher zu machen. Zum Beispiel als Richtung:

    Oh, mein Johnny, oh mein Johnny, bleib bei mir
    Oh, mein Johnny, komm und bleib doch heut bei mir
    Mag die ganze Welt auch sagen, du gehörst nicht her –
    Oh, mein Johnny, ohne dich wär alles leer.»

    Das hört sich doch eher holprig an (was wäre denn hier alles «leer»). Im weiteren Verlauf entwickelte Chat GPT dann einen eigenen «Shadow Light» Musikstil und produzierte damit gleich eine ganz neue Fassung  des Songs. Auch hier fand ich die neue Fassung nicht überall ein Fortschritt gegenüber dem ursprünglichen Text (zum Beispiel bei der letzten Zeile der ersten Strophe, wo Johnny zu allem etwas zu sagen hat):

    «Am Ufer des Rheins setzten mein Johnny und ich uns hin,
    mit meiner Geige spielte ich ihm,
    was tief in meinem Herzen klingt. Und die Melodie, die ich spielte,
    zog durch die ganze Stadt,
    mein Johnny saß neben mir und sang, weil er immer was zu sagen hat.»

    Ich fragte mich, wie weit es ChatGPT damit gelang, Anspruch zu verwirklichen, den Text auf ein neues, höheres Niveau zu heben. Viel gravierender erschien mir dagegen, dass der Musikstil durch das Prompting des KI-Assistenten stark auf ein relativ traditionelles Folkschema zurückgeschnitten wurde. Genau dieses hatte ich aber im Verlauf meiner Arbeit an diesem und ähnlichen Songs zu überwinden versucht. Alles in allem hat mich insgesamt der Versuch mit dieser neuen Version nicht überzeugt, und ich fände es schwierig, von diesem Punkt aus ein durchgehendes Konzept eines neuen «Shadow-Light Prompt-Systems» zu definieren. Songs wie «Das gute Leben» (https://youtu.be/O30ByI_-ZFI) dürften nur schlecht in dieses Konzept passen.

    Wie weit hilft die Arbeit am Prompt für den Erfolg eines Songs?

    Die Frage stellt sich zudem generell, ob ein solches Remake allein imstande wäre, die eigenen Songs in der kommerziellen Welt der Musik zum Erfolg zu führen. Denn statistisch gesehen lässt sich belegen, dass die Anzahl der täglich produzierten Songs mit KI ohne entsprechende Resonanz immer höher wird. Dabei hat die grosse Mehrheit der Produktionen das Problem, dass sie kaum angehört oder von Radiosendern gespielt werden. Eine aktuelle Studie der University of Chicago geht davon aus, dass die überwiegende Mehrheit (93 %) der KI-Musik kaum oder gar nicht abgespielt und nur selten empfohlen wird. KI-Musiker veröffentlichten wahllos grosse Mengen an Musik verschiedener Genres in der Hoffnung, einen Hit zu landen – jedoch ohne Erfolg (https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.18052). Die Vorbehalte gegen KI Musik als «seelenlos», als Entwertung der Arbeit «richtiger Künstler» , als Einheitsbrei der von KI-Modellen gelieferten Vorlagen, als generelle Verletzung von Urheberrechten etc. können kaum durch praktische Hinweise zur Verbesserung von Songs aufgelöst werden.

    Ich zweifle deshalb generell daran, ob die Arbeit an Songs die Erfolglosigkeit von KI-Musik überwinden kann (auch wenn dies bei Beratungsgesprächen die Hoffnungen der Autorinnen und Autoren von KI-Songs bedient). Zwar kann die Qualität von Produktionen verbessert werden und KI kann dabei so etwas wie ein Sparring Partner sein. Doch dies hat wenig mit dem kommerziellen Erfolg von solchen Produkten zu tun. Was für die Zukunft von KI-Musik wichtig wäre, werde ich im Teil 4 dieses Blogbeitrages verdeutlichen.

  • NEU

    Die Kunst des Promptens in der KI-Musik – Unterschiedliche Chatmodelle  (Teil 2)

    Der erste Teil meines Blogbeitrags zu diesem Thema begann mit den Worten: «Schreibt man KI- Musik, dann geht es auch wesentlich um das Prompting, indem man einer Software wie Suno Anweisungen gibt, wie die KI das Stück zu spielen hat, welche Instrumente dabei eingesetzt werden, wie der Sänger zu performen hat etc.»

    Wie unterstütze mich also die KI-Assistenten bei der Formulierung von Prompts im Rahmen von KI-Musik? Im Zentrum dieses Blogs stand im ersten Beitrag der KI-Assistent von ChatGPT. Zentral war dabei das Ergebnis, dass ChatGPT es bevorzugt, wenn man zusammen mit dem chat-Bot sehr systematisch vorgeht und so etwas wie ein Konzept seiner Intentionen beschreibt – etwa welche Themen und Ideen beim Schreiben von Songs vorherrschend sein sollten. 

    Das Konzept von ChatGPT

    ChatGPT hat mir vorgeschlagen, ein systematisches Konzept von Blöcken zu erstellen -ein Prompting-System, das von den Antworten des KI-Bots als zugrunde liegende Folie für weiterführende Vorschläge benutzt werden kann. Allerdings ist das ein relativ enges Konzept, das Autor/innen hier auferlegt wird. Auch Gemini, der Bot, welchem ich dieses Konzept vorgelegt habe, hält ebenso dafür, dass ein solcher Rahmen sehr einschränkend wirken kann, wenn Creator/innen versuchen, ihre eigenen produktiven Ideen im Rahmen eines neuen Songs zu entwickeln. Im Zentrum steht dann weniger die eigene Kreativität als die durch Nutzungszahlen erhärtete Aussicht auf die Monetarisierung eines Projekts.

    Das sei  – so Gemini –  für ChatGPT typisch. Dieses verfalle sehr schnell in den Modus eines methodisch/didaktischen System-Architekten, der am liebsten gleich einen ganzen Baukasten oder ein Workflow/Framework entwickle, anstatt einem Nutzenden pragmatisch zu helfen, einen bestimmten Track/Vibe zu bauen. Ein solcher Rahmen gehe an den konkreten Bedürfnissen eines Projekts vorbei, weil es auf universelle Optimierung getrimmt sei.

    Der eigentliche Bedarf eines Songschreibenden sei sehr viel beschränkter. Wenn man im Flow sei und einen konkreten musikalischen Input oder Text umsetzen wolle, brauche man keine theoretische Systemarchitektur, sondern den direkten Zugriff auf funktionierende Style-Konzepte, Instrumentierungen und Struktur-Tags. Anstelle eines «überkonstruierten Systemansatzes» bevorzuge Gemini einen praxisnäheren Weg, um KI-Musiker zu unterstützen. 

    Konkret benennt Gemini folgende Aspekte einer Unterstützung von Autor/innen bei der Arbeit mit Suno:

    1. Der pragmatische „Genre-Werkzeugkasten“ (Statt theoretischer Meta-Systeme)

    Anstatt einen abstrakten Baukasten zu erfinden, arbeitet Gemini viel lieber direkt mit praxiserprobten Tag-Kombinationen, die nachweislich bestimmte Ergebnisse liefern:

    • Für den minimalistisch-industriellen Vibe. Gezielter Einsatz von Parametern wie staccato spoken word, dark industrial techno, minimal tech-house, sub-bass pulse, cold synthetic atmosphere.
    • Für folk-satirischen Kombinationen aus acoustic folk, narrative storytelling, wry vocal delivery, rustic instrumentation, acoustic guitar and fiddle.
    • Für rockige Arrangements Gezielter Einsatz von driving classic rock beat, raw guitar riffs, passionate melodic vocals, anthemic chorus.

    2. Strukturelle Begleitung beim Songwriting und Metadaten-Design

    Suno lebt von der präzisen Steuerung über Metatags im Textfeld. Hier könne man Autor/innen ganz konkret unterstützen:

    • Struktur-Klammern: Sinnvoller Einsatz von Tags wie [Verse], [Pre-Chorus], [Spoken Bridge], [Guitar Solo] oder [Outro], um dem Song einen sauberen Bogen zu geben.
    • Dialekt- und Sprach-Optimierung: Wenn man zwischen Hochdeutsch, Mundart und englischen Elementen wechselt, kann Gemini helfen. den Text so zu strukturieren, dass die Sprachmodelle von Suno die Phrasierung sauber treffen und nicht in ein unnatürliches Hochdeutsch abgleiten.
    • Liedtext-Politur: Feinschliff am Rhythmus und den Metren der Texte, damit sie sich natürlich in das gewählte musikalische Genre einfügen (und Stolpersteine wie unrunde Silbenfolgen vermieden werden).

    Die unterschiedlichen Ansätze der grossem LLM-Modelle

    Mir war es bisher noch gar nicht ausgefallen, wie unterschiedlich KI-Assistenten an die Anfragen von Nutzerinnen und Nutzern herangehen, bzw. dass die grossen Sprachmodelle häufig sehr unterschiedlich an die Probleme herangehen, die ihnen von diesen unterbreitet werden. Oder wie es «Gemini» formulierte: «Ihre Herangehensweise spiegelt direkt ihre jeweiligen „Persönlichkeiten“ und architektonischen Schwerpunkte wider». Was ich hier gelernt habe: Die Antworten der Chatbots geben nicht einfach Informationen wieder, die wie ein früheres Konversationslexikon die Wahrheit enthalten. Sondern sie geben so etwas wie eine perspektivierte Wahrheit wieder.

    Gemäss Gemini könne man unterscheiden zwischen:

    1. Claude: Der präzise Dramaturg und Struktur-Architekt

    Claude liege konzeptionell am nächsten an dem, was wir hier besprechen – allerdings auf eine sehr literarische und feingliedrige Art.

    • Wenn man Claude nach Musik-Prompts fragt, neigt es dazu, das Projekt in klare Komponenten zu zerlegen (Use-Case, Text-Thematik, spezifische Prosodie, Metrik und emotionale Funktion einzelner Songteile wie Verse, Chorus, Bridge).
    • Claude versucht nicht zwanghaft, dich in eine sterile Marketing-Schublade zu pressen, sondern konzentriert sich auf die inhaltliche Konsistenz und den narrativen Bogen. Es ist weniger „Systemadministrator“ als vielmehr ein kluger Co-Autor.

    2. Grok: Der pragmatische „Speed- & Output“-Optimierer

    Grok verfolge einen deutlich pragmatischeren und ungeduldigeren Ansatz.

    • Wie Grok tickt: Grok ist weniger philosophisch oder konzeptionell unterwegs. Wenn du dort nach Prompts fragst, bekommst du meistens sehr direkt, fast schon mechanisch funktionierende Tag-Listen, Strukturformeln (wie feste Klammer-Syntaxen für Genre, Instrumentierung und Stimmung) und Empfehlungen für den schnellen Output.
    • Der Fokus: Grok schaut weniger auf die übergeordnete „Marke“ eines Künstlerprojekts. Es denkt in terms of Execution – also wie du möglichst schnell zu einem harten, sauberen Ergebnis kommst, das im Tool (wie Suno oder Grok Imagine) funktioniert.

    Im Überblick zu diesen grossen drei Plattformen könnte man festhalten

    • ChatGPT verfällt schnell in den Modus des Marketing-Strategen und System-Designers, der ein starres Raster überstülpen will.
    • Grok agiert als technischer Macher, der pragmatisch das Werkzeug in die Hand drückt, damit es einfach läuft.
    • Claude arbeitet am ehesten als kreativer Sparringspartner, der die Brücke zwischen inhaltlichem Anspruch, Textstruktur und passender klanglicher Ästhetik schlägt.

    3. der Ansatz von Googles Gemini

    Gemini liegt dazwischen und hält dazu fest: Für ein Projekt mit künstlerischem Anspruch und klaren Grenzen fährt man mit einer Mischung aus Claude-Methodik (für den Feinschliff und die Stimmigkeit) und einem pragmatischen, handfesten Werkzeugkasten am besten – ohne sich von starren KI-Marketing-Doktrinen einschränken zu lassen.

    Nun hat mir ja ChatGPT angeboten eine meiner Playlist nach ihrem Konzept durchzugehen und mir Vorschläge zu unterbreiten. Gerne nehme ich diesen Vorschlag an, um dann in einem dritten Teil dieses Blogs ausführlich auf die Resultate dieser Analyse zurückzukommen.

  • Riskantes Verhalten von Jugendlichen


    Auf Infosperber ist gerade mein Artikel zum Problem der Mediensüchte erschienen: „Mediensucht: Eines von fünf Kindern hat riskanten Konsum“.

    Heranwachsende benützen Social Media, Videos und KI auch, um Stress abzubauen. Dadurch können sie in einen Teufelskreis geraten.
    Dazu möchte ich in diesem Zusammenhang auch auf mein Musikvideo verweisen: https://youtu.be/x_vnAPXASPs (auch auf dieser Website zum Herunterladen)

  • Shadow Light Project goes Irish – die Fallstricke

    Zur neuen Playlist

    Mein neues Projekt zur KI-Musik heißt „Shadow Light goes Irish“. Ich produziere hier auf einer Playlist mit rund 10 Titeln Musikstücke mit zürichdeutscher Mundart in einem irischen Folk- und Rock-Style. Das klingt hervorragend, auch wenn die Mundart nicht immer ganz rein herauskommt. Die schweizerische Mundart ist selbst bei Personen in einer Großstadt wie Zürich schon abgenutzt und mit einem Gemisch aus weiteren Dialekten durchsetzt. Auch der Dialekt der künstlichen Sängerinnen und Sänger ist mit anderen Dialekten versetzt. Das ist nicht zu überhören, wenn man diese Songs abspielt – ein erster Abstrich, den man bei Mundartsongs machen muss.

    Was geht – und was nicht

    Positiv ist dagegen: Der irische Style der Musik erschließt dem Mundartsong eine neue musikalische Dimension, die mit dem rauen und rebellischen Charakter der irischen Folk-Music sehr gut zusammenpasst. Dennoch gibt es auch hier eine unüberwindbare Hürde: Man kann irische Musik von bekannten Gruppen wie den Dubliners nicht einfach covern bzw. in übersetzter Form mit dem typischen Dubliners-Ton nachsingen, sodass der Mundartsong genauso wie das Original klingt.

    Schon das Urheberrecht setzt hier enge Grenzen. Sehr viele Songs von irischen Musikgruppen sind geschützt, ebenso wie die dazugehörige Musik. Man kann also nicht einfach einen Folk-Song übernehmen und diesen dann so ins Deutsche übertragen, dass er wie das ursprüngliche Lied tönt. Musik von bekannten Gruppen wie den Dubliners ist so speziell, dass man sie jederzeit als solche wiedererkennt.

    Was man aber versuchen kann, sind Volkslieder (Volkssongs), die zum traditionellen Liedgut gehören und keine spezifischen Autoren haben. Auch dazu gibt es ein Beispiel in meiner neuen Setlist.

    So habe ich versucht, einen bekannten irischen Song auf Schweizerdeutsch zu produzieren: „The Black Velvet Band“. Dazu habe ich Suno benutzt. Nun kennt fast jeder die dazugehörige Melodie und den raueren Songton der Dubliners. Doch das Ergebnis meines neuen Songs ist meilenweit von dem ursprünglichen Dubliners-Song entfernt. Von den Hörerinnen und Hörern hat mir kaum einer geglaubt, dass es mir darum ging, diesen Song neu zu produzieren. Alle äußerten sich dahingehend, dass dies zwar ein ähnlicher Text sei und sich „irisch“ anhöre, aber ein völlig neues Lied mit dem „samtigä Band“ sei. Ein Bezug zum ursprünglichen „The Black Velvet Band“ wurde von kaum jemandem gezogen.

    Doch auch wenn der Liedtext urheberrechtlich frei ist, heißt das noch lange nicht, dass man die Stimmen der Dubliners kostenlos einsetzen darf. Selbst wenn man die Dubliners nicht direkt samplet (also Audioschnipsel aus dem Original im eigenen Song einsetzt), verletzt man das sogenannte Recht auf die eigene Stimme – etwa wenn eine KI den rauen Kneipen-Tonfall von Ronnie Drew trainiert hat und ihn dann für die Aufnahme nutzt. Eine Stimme gilt als unverwechselbares Persönlichkeitsmerkmal. Es gibt historische Präzedenzfälle wie jenen von Bette Midler, wo eine Sängerin verurteilt wurde, weil sie diese täuschend echt nachahmte.

    Große Plattenlabels wie Sony und Warner führen aktuell massive Urheberrechtsklagen gegen KI-Apps wie Suno. Sie werfen diesen vor, dass die KIs illegal mit Millionen von geschützten Originalaufnahmen gefüttert wurden. Man muss damit rechnen, dass bekannte Musikgruppen wie die Dubliners sicher dazugehören. Wenn der Sound zu nah am Original ist, greift zudem das Wettbewerbs- und Markenrecht. Als Hörer/in denken Sie vielleicht: „Toll. Das hört sich ja wie ein verschollenes Lied der Dubliners an, das jetzt auf Schweizerdeutsch herausgekommen ist.“ Und man meint, dass die Originalband dieses Projekt autorisiert und unterstützt hat. Das ist aber bei KI-Musik sicher nicht der Fall.

    Aus diesem etwas frustrierenden Hintergrund heraus habe ich dem KI-Bot Gemini mein Problem nochmals in aller Deutlichkeit vorgestellt. Dies war meine Anfrage:

    „Alle dachten, es sei zwar ein ähnlicher Text, aber ein völlig neues Lied. Mit dem irischen Song „The Black Velvet Band“ hat es niemand mehr in Bezug gebracht. Gibt es keine Möglichkeit, das Lied mit Suno so zu bearbeiten, dass man die ursprüngliche Melodieführung übernimmt und näher an das Original kommt?“

    Hier ist die ausführliche und etwas „technische“ Auskunft, die das Dilemma aber treffend beschreibt:

    „Das ist ein bekanntes und extrem frustrierendes Problem bei der Arbeit mit Suno. Die kurze, ehrliche Antwort lautet leider: Nein, man kann Suno (bisher) nicht dazu zwingen, eine ganz bestimmte, bestehende Melodie exakt Note für Note nachzusingen.

    Es ist völlig verständlich, dass Ihre Zuhörer das Lied nicht wiedererkannt haben. Suno funktioniert nicht wie ein menschlicher Musiker, dem man Noten oder ein bekanntes Lied vorgibt.

    Hier ist der Grund, warum das passiert ist, und ein paar Strategien, wie Sie der originalen Black Velvet Band in Zukunft zumindest deutlich näher kommen können:

    Warum Suno das Original „ignoriert“

    • Reines Text-zu-Musik-Modell: Suno generiert Musik basierend auf statistischen Wahrscheinlichkeiten aus Textprompts. Wenn Sie den Text auf Schweizerdeutsch übersetzen, verändern sich die Silbenanzahl, die Betonungen und der Sprachrhythmus komplett. Suno komponiert daraufhin ein neues Lied, das optimal zum neuen schweizerdeutschen Textfluss passt.
    • Keine „Noten-Eingabe“: Man kann bei Suno keine MIDI-Dateien oder Notenblätter hochladen, um die Melodieführung zu diktieren.
    • Urheberschutz-Filter der KI: Obwohl die traditionelle Melodie der Black Velvet Band gemeinfrei (urheberrechtlich frei) ist, sind die KI-Modelle von Suno darauf trainiert, das exakte Kopieren von geschütztem Material (wie den spezifischen Aufnahmen der Dubliners) zu vermeiden. Manchmal blockiert das System exakte Melodien sogar proaktiv.“

    Gemini gibt dann auch einige Tipps, wie man etwas näher an das Original herankommt. Diese sind jedoch schnell sehr aufwändig zu realisieren. Soviel Zeit hat höchstens ein professioneller Produzent, der tagelang an einer solchen Aufnahme sitzen könnte. Und das Ergebnis ist immer noch auf der unsicheren Seite, solange der Persönlichkeitsschutz für die Stimme gilt.

    Wie man technisch zu einem angenäherten Ergebnis kommen könnte, demonstriert Gemini mit dem Hinweis, in diesem Fall zum Beispiel die Audio-Upload-Funktion zu nutzen:

    • Suno bietet die Funktion „Upload Audio“. Sie können einen kurzen Schnipsel (bis zu 60 Sekunden) einer bestehenden Audiodatei hochladen.
    • Der Trick: Suchen Sie nach einer lizenzfreien, rein instrumentalen Version von The Black Velvet Band (oder spielen Sie die markante Melodie, falls möglich, selbst kurz auf der Gitarre oder dem Keyboard ein).
    • Laden Sie diesen Clip hoch und wählen Sie „Extend“ (Erweitern). Fügen Sie dort Ihren schweizerdeutschen Text ein. Suno versucht dann, den Stil, den Rhythmus und oft auch die Melodieführung des hochgeladenen Schnipsels für den restlichen Song zu übernehmen.

    Zu diesen und ein paar weiteren Tricks, welche beschrieben wurden, habe ich Gemini das folgende Fazit mitgeteilt: „Auch mit diesen sehr aufwendigen Mitteln hört sich der Song immer noch kaum nach ‚The Black Velvet Band‘ an, wie wir es im Ohr haben. Das neue Lied müsste ich dann wohl eher so bezeichnen: „Traditional: nach dem Text von ‚The Black Velvet Band‘. Neu interpretiert durch Shadow Light Project.““

    Die postwendende Antwort:

    „Sie bringen es absolut auf den Punkt. Ihre Enttäuschung ist völlig berechtigt, und Ihre vorgeschlagene Kennzeichnung trifft den Nagel auf den Kopf: Das ist genau die ehrliche und künstlerisch korrekte Deklaration für das, was hier passiert ist.

    Ihre Hörer haben völlig recht: Wer die klassische, treibende Melodie der Dubliners im Kopf hat, sucht diese in der KI-Version vergeblich. Selbst mit Audio-Uploads und präzisen Rhythmus-Vorgaben verhält sich Suno wie ein extrem eigenwilliger Jazz-Musiker – die KI nimmt vielleicht die Akkorde oder eine vage Stilrichtung auf, bricht dann aber sofort in eine eigene, völlig unvorhersehbare Improvisation aus.“

    Nach all diesen Überlegungen habe ich mich entschieden, bei meinem ursprünglichen Konzept zu bleiben. In meine „Playlist Irish“ nehme ich zehn Songs in einem irischen Folk-Rock-Style auf. Diese adaptieren bekannte irische Songs, aber ohne den originalen Sound im Auge zu haben. Die Lieder sind vom Text her oft so ausdrucksstark, dass sie auch in einem neuen Gewand bewegend und ansprechend sind. Dabei versuche ich, sie in ihren vorgegebenen Textelementen auch etwas zu modernisieren und zum Beispiel auf neue Gegebenheiten hin zuzuschneiden.

    So ist der schweizerdeutsche Protagonist Koni Koller – wie viele seiner Altersgenossen – nach seinem Schulabschluss auf einer Weltreise und wird in New York von dem fatalen Mädchen mit dem schwarzen Band so hereingelegt, dass er in einem US-Hochsicherheitsgefängnis landet.

    In dieses Projekt sind auch neue schweizerdeutsche Lieder integriert, die meines Erachtens durch die irische Instrumentierung viel gewinnen. Ein Beispiel ist der Ossola-Song, der sich an die rebellischen Lieder der Siebzigerjahre anlehnt und die Unterstützung der italienischen Freiheitsbewegung gegen die deutsche Nazi-Besetzung in einen Song fasst.

    Und das Fazit

    Insgesamt geht es in solchen Songs eher um den Brückenschlag zwischen den Kulturen und die gegenseitige Bereicherung als um den Versuch, das Verständnis der irischen Musik durch mundartförmige Coverversionen zu unterstützen. Gemini hat das schön beschrieben: Es ist keine Cover-Playlist, sondern eine Atmosphären-Kollaboration zwischen irischer Folklore und moderner KI-Kultur im zürichdeutschen Gewand.

    Das könnte das Fazit dieses Blogbeitrags sein. Doch die Entwicklung geht im Moment so schnell voran, dass vielleicht schon in Wochen das hier Gesagte nicht mehr gilt. In einem Ausblick soll hier deshalb zitiert werden, was mir Gemini zu dieser Weiterentwicklung berichtet hat: Das Musikmodell „Lyria“ von Google gehe einen ganz neuen Weg:

    Lyria (das Musikmodell von Google DeepMind, das unter anderem in YouTube Shorts Dream Track getestet wird) und ähnliche Next-Gen-KIs verfolgen einen grundlegend anderen Ansatz als Suno:

    • Stimm- und Melodietransfer: Während Suno immer von Null auf neu komponiert, sind Modelle wie Lyria darauf ausgelegt, bestehende Audio-Eigenschaften zu analysieren.
    • Wie das Ihr Problem lösen würde: Bei Modellen dieser Generation wird es möglich sein, der KI zu sagen: „Nimm die exakte Melodielinie und das Arrangement von Aufnahme X, aber ersetze die Stimme durch einen zürichdeutschen Sänger und passe den Gesangsrhythmus an den neuen Text an.“

    Lyria und vergleichbare hochentwickelte Musik-KIs stecken aufgrund von komplexen Lizenz- und Urheberrechtsverhandlungen mit den großen Musiklabels oft noch in geschlossenen Testphasen oder sind nur für ausgewählte Künstler und Plattformen (wie YouTube-Werkzeuge) zugänglich. Aber diese Technologie ist genau die Brücke, die Sie suchen: Sie transformiert bestehendes Material, anstatt es komplett neu zu erfinden.

  • Shadow Ligth Project goes Irish

    Wir nutzen bei Suno Musikstyle aus Irish Folk und Irish und Celtic Rock. Als Fusion mischen wir das mit schweizerdeutschen Texten. Hören Sie sich an, wie Lanigans Ball sich im Seegräbner Hofladen macht – oder auch wie Tell me Ma sich schweizerdeutsch als „schönstes Chick“ von Zürich anhört. Umgekehrt versuchen wir, von „Shadow Light Project“ geschrieben Songs wie „Ossola“ im rebellischen Stil irischer Folk-Gruppen zu interpretieren. Für die nächsten Wochen sind 9 releases geplant. Viel Spass bei der Playlist „Irish“.

    Set-Liste (Playlist „Irish“):

    Lanigans Ball Vol.1

    Ossola (Bonus Track, bereits veröffentlicht), Vol. 2 (https://youtu.be/-MymC9aZP3g)

    Wiila, Wiila, Walia Irish Trad. Vol 3

    Spancil Hill, Vol. 4

    S‘ schönschti Chick im Land (Tell me Ma), Vol. 5

    Vom Chreis Vier is Oberland, Vol. 6

    Landstriicher-o (Raggle Taggle Gypsy), Vol. 7

    Dorfleben Vol. Vol. 8

    Schwarz isch d’Farb (Black is the colour), Vol. 9

  • Schul- und Kinderlieder im KI-Zeitalter

    Aktuell wurden dem „Shadow Light Project“ neue Kinderlieder hinzugefügt, die mithilfe von Gemini KI und Suno entwickelt wurden. Sie zeigen, wie Lehrkräfte auf einfache Weise maßgeschneiderte Songs für den schulischen Alltag kreieren können – sei es ein personalisiertes Geburtstagslied für ein Kind der Klasse oder motivierendes Liedmaterial zu aktuellen Unterrichtsthemen wie der Stellung der Planeten. Die Lieder lassen sich dabei sehr konkret auf die spezifischen Bedürfnisse einer Klasse zuschneiden, indem etwa die Namen der Kinder, das eigene Schulhaus oder lokale Lernumgebungen thematisiert werden.

    Doch KI-Musik könnte im Unterricht noch viel weitergehen, indem die Schülerinnen und Schüler selbst aktiv werden und eigene Themen musikalisch umsetzen. Hier wird die eingesetzte KI-Umgebung selbst zum Lerngegenstand. Ein möglicher Ablauf: Ein Songtext wird zunächst sehr allgemein mit wenigen Stichworten in ChatGPT oder Gemini verfasst. Anschließend diskutieren und überarbeiten die Jugendlichen diese Entwürfe kollaborativ, bis hin zur Präsentation des fertigen Songs.

    Weitere spannende Varianten für die Unterrichtspraxis:

    • Kreatives Schreiben: Komponieren eines eigenen analogen Songtexts und gezielte Optimierung unter Einsatz von KI (z. B. Reim- und Rhythmus-Checks).
    • Ästhetische Urteilskompetenz: Diskussion der Qualität von KI-generierten Texten und Kompositionen. Wie weit entfernt sind diese „Werke“ der künstlichen Intelligenz noch von professionellen Musikproduktionen? Wo wirken sie klischeehaft?
    • Hintergrundwissen: Kritische Auseinandersetzung mit den großen LLM-Sprachmodellen, die hinter den KI-Texten stehen (Datenbasis, Urheberrecht, Bias).
    • Song-Contest: Vorgabe eines vorgegebenen Themas als Wettbewerbsaufgabe für den besten oder originellsten Song der Klasse.
    • Musikalische Thematik: Gezieltes Experimentieren mit musikalischen Stilen: Erstellung von Songs über Singen oder eigene Instrumente, um mehr auf die musikalische Untermalung von Songs EInfluss zu nehmen.

    Zum Schluss noch ein rechtlicher Hinweis: Wenn Schüler eigene Songs mit Suno oder Udio generieren, darf  die Frage nach den Nutzungsrechten im Unterricht nicht übergangen werden. In den Gratis-Versionen dieser Tools liegen die Rechte an den Songs häufig bei den Plattformen, und sie dürfen nicht kommerziell genutzt werden. Bei den hier abgedruckten Kinder- und Schulliedern liegen die Rechte bei Shadow Light Project.

  • Die politische Ausrichtung von LLM-Sprachmodellen

    Ich habe in meinem letzten Post darüber gerätselt, ob die Tech-Konzerne die Gesellschaft bewusst nach rechts führen. Mein Ergebnis war, dass das weniger mit direkter Einflussnahme zu tun hat, sondern vielmehr damit, wie die Technologien mit den großen LLM-Sprachmodellen aufgebaut sind. Ich möchte dies hier noch etwas verdeutlichen.   Es ist generell keine direkte ideologische Strategie, welche von den großen Tech-Konzernen verfolgt wird. Vielmehr handelt es sich um einen komplexen Prozess, der strategische Inhaltsgestaltung, soziokulturelle Aneignung und die technologische Funktion algorithmischer Empfehlungssysteme miteinander verbindet.

    Die YouTube-Songs: rechtslastige Musik

    Aber auch die rechtsextreme Musik ist heute nicht mehr einfach von einer Form eines harten Punks geprägt, sondern sie nähert sich einer Mixtur zwischen konventionellem Schlager und rechtem Heimatgefühl. Die Produzentinnen und Produzenten solcher Musik bewegen sich in einem Feld, das erst eher verbirgt, was sie politisch anstreben. Das wirkt nicht unbedingt wie rechtsextreme Hasspropaganda, sondern wie Songs, welche traditionelle Werte wie Heimat und das eigene Vaterland in den Mittelpunkt stellen.

    Viele Songs erscheinen unpolitisch oder „patriotisch“, nutzen dann aber Codes und Themen aus der rechtsextremen Szene. Das zeigt sich auch in den Hashtags, welche dazu auf YouTube angeboten werden. Es sind Begriffe wie Heimat, Schlager, Schlagermusik, Deutschland, Satire, Partyschlager, Volksmusik.   Darunter sind Songs, die erst als generelle Gesellschaftskritik verstanden werden könnten. Etwa, wenn es in einem Schlager zur Meinungsfreiheit heißt: „Leute, die Meinungsfreiheit steht im Grundgesetz, doch ganz nebenbei, sagst du was Falsches, kommt die Polizei.“ Und dann geht es weiter: „Halt die Fresse, alles wird penibel überwacht, während es im Land an allen Ecken kracht.“   Man merkt erst im Rahmen des Anhörens, wie alles auf Agitation für die AfD zuläuft: Milliarden für die Welt müssen raus und fürs Verbot der AfD, da gibt’s Applaus. Fast jedes aktuelle politische Thema kann mithilfe von Chatbots auf Reime gebracht werden – Benzin, Renten, Zuckersteuer –, um tagesaktuell einen neuen Schlager auf den Markt zu bringen. Da gibt es zum Beispiel einen Song zum „Krankenkassen-Loch“. Da wird penibel angeführt, was alles gespart werden soll. Doch wie das von einer AfD bezahlt würde, darüber hört man keinen Ton.   Auf der einen Seite werden Themen wie Heimatliebe, Naturschutz oder Überdruss an der gegenwärtigen Regierung dazu instrumentalisiert, um nationalistische Ideologien mit einfachen Schlagerrhythmen ans Publikum zu bringen. Daneben gibt es aber auch immer mehr Songs, die Scholz oder Merz mit Lügennasen auszeichnen, also frontal auf Angriff schalten.

    Die Funktion der Algorithmen

    Die Hashtags, mit welchen die Autorinnen und Autoren ihre Texte bei YouTube auszeichnen, spielen nun aber eine wesentliche Rolle, da danach die Empfehlungslisten konstruiert werden. Denn YouTube ist nicht einfach nur das Archiv für alle Songs, die hier hochgeladen werden, sondern es funktioniert als Verstärker von bestimmter Musik, die in seiner Empfehlungslogik durch ein besonderes Nutzer-Engagement gestützt wird. Wer also mehr bei YouTube gehört wird, erhält auch mehr Empfehlungen bei anderen Nutzerinnen und Nutzern.   Das System erkennt zum Beispiel Überschneidungen im Nutzerverhalten. Wenn etwa viele Nutzerinnen und Nutzer traditionelle Schlager empfehlen oder rechte politische Kommentare schauen, dann wird der Algorithmus diese Kategorien als Empfehlungen von ähnlichen Personen verknüpfen. Das bedeutet aber auch, dass für Nutzerinnen und Nutzer mit einer Tendenz nach rechts die Wahrscheinlichkeit steigt, mit der Zeit immer extremere Inhalte zu empfangen. Es bilden sich auf diese Weise geradezu Bubbles, in welchen solche gleichgearteten Songs kursieren.   Das heißt nicht, dass die Betreiber von YouTube untätig bleiben. Sie begegnen diesem Problem mit ihrem „4Rs-Framework“ (Remove, Raise, Reward, Reduce). Bei vielen Grenzfällen reagiert der Algorithmus jedoch unsicher und lässt diese Empfehlungen dann sehr häufig zu.

    Die großen LLM-Sprachmodelle und ihre Ausrichtung

    Wie steht es nun aber mit dem Hintergrund der großen Sprachmodelle? Kann man sie davon freisprechen, eigene politische Zielsetzungen zu verfolgen, mit denen sie ihre Modelle füttern oder die Algorithmen beschreiben? Die Forschung hat sich schon früh für diese Problematik interessiert.   Das Hauptergebnis ist, dass man nicht davon ausgehen kann, dass die heutigen großen LLM-Modelle selbst irgendwelche Ideologien aktiv unterstützen. Man muss erst einmal davon ausgehen, dass diese Sprachmodelle Millionen von Texten in ihrer Basis verarbeitet haben, wobei auch die dahinterstehenden politischen Haltungen in die Resultate eingingen.   Nahezu alle Modelle neigen denn auch eher zu einer Mitte-Links-Position beziehungsweise einem eher liberal-progressiven Weltbild. LLMs werden auf riesigen Mengen menschlicher Texte trainiert; sie absorbieren deshalb auch die darin enthaltenen ideologischen Strukturen. Dies muss nicht einmal unbedingt politische Ideologien betreffen. Auch die Sprache kann zu Unterschieden führen. Die Beantwortung von Fragen in französischer Sprache führte dabei in einer der Studien dazu, dass ein deutlicher Ruck nach rechts-autoritär gefunden wurde.   Aber natürlich kann man chinesische Modelle mit denen aus den USA und aus Europa nur partiell vergleichen: Chinesische Modelle haben zum Beispiel eine viel geringere Besorgnis für den Klimawandel, und sie verstummen, wenn die Problematik um Taiwan oder Kritik an der politischen Führung angesprochen wird.   Vergleicht man die größten Modelle, so kommt man gemäss aktuellen Studien der University of Washington oder der TU München zu folgenden Ergebnissen:

    • ChatGPT wird häufig als das am stärksten links-orientierte Modell bezeichnet. Es legt einen großen Wert auf soziale Gerechtigkeit, Umweltpolitik und liberale Gesellschaftsmodelle.
    • Claude von Anthropic gilt dagegen oft als das am stärksten zentristische Modell innerhalb der liberalen Gruppe. Es verfolgt einen moderaten liberalen Ansatz mit Fokus auf wirtschaftlicher Offenheit.
    • Gemini von Google positioniert sich als moderat-liberal mit einem Fokus auf gesellschaftlicher Freiheit. Allerdings kann Google auch einmal überreagieren, indem es auf eine Frage nicht antwortet, weil es diese als zu politisch betrachtet.   Einen Sonderfall stellt allerdings Grok von Elon Musk dar, das ganz bewusst als „Anti-Woke“ eingerichtet wurde. Grok vertritt ein bipolares Modell der Algorithmen. Während in wirtschaftlichen Fragen linke Positionen vertreten werden, sind es bei gesellschaftlichen Themen wie Einwanderung oder Genderfragen eher rechte Standpunkte, die im Fokus stehen. Grok neigt zudem dazu, extremen Positionen viel Platz einzuräumen und den zentristischen Bereich eher unterbelichtet zu lassen.   Gerade das Beispiel von Grok deutet darauf hin, dass für die Tech-Konzerne noch Spielräume bestehen, sich in Zukunft näher bei bestimmten ideologischen Positionen zu verorten.

    Das Beispiel Grok zeigt, dass die politische Verortung von KI künftig ein Wettbewerbsvorteil sein könnte. Für uns Nutzer bedeutet das: Wir dürfen die Antworten der KI nicht als „objektives Wissen“ missverstehen. Sie sind das Produkt von Algorithmen und den Wertvorstellungen jener Programmierer, die sie füttern und gewichten. Wissen in Zeiten der KI ist immer auch eine Frage der Architektur und derer, die dafür verantwortlich sind.

  • Propaganda aus dem Algorithmus: Wie KI-Schlager die rechte Szene mobilisieren

    Im Bereich der KI-Musik fällt auf, wie in den letzten Wochen immer mehr Songs auf YouTube aufgetaucht sind, die als klar konservativ und rechtsorientiert – bis hin zu rechtsextrem einzuschätzen sind. Sie halten sich an einfache Muster der Generierung und wirken als eine Art von eingängigen «politischen Schlagern». Die Texte sind in ihrer Tendenz eindeutig; hier einige Beispiele zu Songtiteln: «Der Lügen-Kanzler der Ukraine.» «Wer nichts gelernt hat, geht zu den Grünen2» «Rente auf 70» Offiziell bestreiten die Songschreiber meist, dass sie zu AfD gehören oder rechtsextreme Texte publizieren. Es seien nichts anderes als kritische Texte zur gegenwärtigen Regierung, welche ihnen zu wenig Deutschland präsentieren. Aber eindeutiger kann es kaum sein, wenn es in einem der Liedtexte zum Hofnarr Friedrich heisst: «Königin Alice (Weidel) macht die Bahn für uns frei.» Schaut man solche Texte genauer an, so kann man immer die Hinwendung zu rechtsaussen herauslesen. Fast überall wird der Bundeskanzler herunter gemacht – in manchen Texten ist jetzt plötzlich sogar sein Vorgänger Scholz der viel bessere Kanzler gewesen.

    Doch greifen wir als Beispiel noch einen Song detaillierter heraus, den Song «der Kanzler Crash. Satire-Song 2026». Schon die Aufmachung ist grenzwertig. So tanzen einige hässliche Vögel zu einer eingängigen Schlagermelodie. Die bizarren Videokreaturen sind klar mit künstlicher Intelligenz gestaltet worden; sie wurden dann mit Suno oder ähnlichen Programmen mit Musik unterlegt. Allein schon die Videodarstellung wirkt als gezielte politische Agitation, wenn die Regierenden zu solch hässlichen Vögeln mutieren. Der Text enthält allerdings keine inhaltliche Auseinandersetzung, die zur Diskussion einlädt. Sondern es sind plakative Aussagen, die aneinander gereiht werden. Da finden sich zum Beispiel Aussagen wie der Kanzler, der im Chat herumfliegt, während das Volk unter dem Geldmangel leidet. Im Sprachduktus der AFD werden die übrigen Parteien als „Altparteien“ diffamiert. Und es herrscht Schadenfreude über die Zugewinne der AfD an der Wählerschaft. Nur ein Zitat noch zum Schluss: «Da oben fliegt der Kanzler Merz in seinem schicken Jet, er dachte für ihn wird das Regieren total nett. Die Leute sind stinksauer, keiner klatscht ihm zu, in den Umfragen gibt es für ihn gar keine Ruh.»  Doch ist es wirklich das private Vergnügen von Merz, in einem Jet herumzufliegen  und darüber die Politik zu vernachlässigen?

    Es scheint also in Deutschland gerade über Musik eine neue rechte kulturelle Szene zu entstehen, die im Hinblick auf die nächsten Wahlen in Deutschland durchaus Relevanz erhalten könnte. Denn es ist kinderleicht, sich so einfache Texte von der KI schreiben zu lassen und diese dann als neue politische Satire vermarkten zulassen – deren Humorgehalt allerdings gegen Null tendiert. Denn Häme und Ressentiments erzeugen höchstens ein zustimmendes Schenkelklopfen. Für den politischen Diskurs bringen solche Musikproduktionen nichts. Denn sie kaschieren lediglich das fehlende künstlerische Talent der Autor/innen. Früher brauchte man eine Band und ein Studio für eine solche Produktion. Heute reicht ein Prompt und ein Laptop, um das gewünschte musikalische Erlebnis zu vermitteln.

  • Timmy und die Ballade vom Überleben

    Ich habe mir überlegt, wie ich einen Song über den Walfisch, der gerade an der Ostsee gestrandet ist, schreiben könnte, der aus mehr als der Anreihung von Plattitüden aus der Schlagerwelt besteht. Und zeitlich sollte das dennoch nicht zu aufwändig werden.

    Wie man einen Song mit Hilfe von Vorlagen kreiert

    Wie ich dabei vorgegangen bin: Erst einmal habe ich zwei Übersichtsartikel zum Walfischdrama an der Ostsee zusammengetragen, die am 30.3.2026 In der Presse erschienen sind. Ich habe sie nur etwas gekürzt und dem Chatbot Gemini zugeschickt – mit der Bitte, daraus einen Songtext zu konstruieren. Das ging kaum eine Minute, Dann hatte ich eine strukturierte Vorlage für einen Song. Natürlich musste der erst einmal gründlich überarbeitet werden, da er in manchen Aspekten widersprüchlich war. Und einiges entsprach auch nicht meinen Intentionen für einen solchen Song. Dazu übernahm ich dann noch einige Ideen aus weiteren aktuellen Internet-Recherchen. Aber die Vorgabe von Gemini war eine sehr gut brauchbare Vorlage. Dazu lieferte der Chatbot gleich auch noch die Vorlage für einen Musikstil mit, den man nur noch hätte eingeben müssen. Allerdings wäre dieser Stil sehr nahe an Chansons gewesen – und nicht in der Richtung von stärker politisch motivierten Aussagen.

    Die Vorgabe eines bestimmten Musikstils ist denn auch nicht eine einfache Zugabe zum komplexen Songtext. Sie verändert die Art und Weise, wie ein Song wirkt, sehr stark. Ich werde dies nächstens noch etwas intensiver ausprobieren. Jedenfalls habe ich zuerst versucht, den Text noch mehr mit schlagerhaften Elementen auszustatten. Das hätte in einer kitschigen Geschichte vom armen Wal geendet, der an der Küste gelandet ist – und der nur dank der uneigennützigen Helferinnen und Helfer überlebt. Wie man aber satirische Elemente auch in solche traditionellen Arrangements einbauen kann, versuchte ich mit „Puppenspieler“ zu zeigen – einem Song der ebenfalls auf meinem YouTube Kanal heruntergeladen werden kann.

    Wie man die eigene Stimme integriert

    Dazu ist nun aber noch etwas Neues gekommen: Seit der neusten Version von Suno (5.5) kann man auch die eigene Stimme In Songvideos einsetzen. Ich habe mich im Stimmtraining versucht und mich an einem Nachmittag damit abgemüht. Nach den ersten Versuchen, danach meine Stimme in einem Song zu integrieren, fand ich die Ergebnisse grauenvoll. Offensichtlich hat es Suno nicht geschafft, meine Stimme In die Musikproduktion auf eine harmonische Weise zu integrieren. Bei meinem Song „Timmy-Ballade vom Überleben“ habe ich erst einmal festgestellt, dass die KI -Applikation meine Stimme total verzerrt und den Rhythmus der eingesetzten Instrumente nicht findet, was zu einem schaurigen Ergebnis führte. Meine erste Einschätzung: Total unbrauchbar. Ich habe dann zufällig einmal eine schnelle rockige Variante ausprobiert und war überrascht: Hier hat meine Stimme viel besser funktioniert. Auch Chatbot Gemini hat mir ein ähnliches Ergebnis zurückgespiegelt.

    Es begann mit einer merkwürdigen Antwort: Erst einmal hat Gemini meinen Song als „mitreißende Aufnahme“ eines Songs der Band „Storm Seeker“ eingeschätzt – eine Band, von der ich noch nie etwas gehört habe. Der Chatbot meinte dann aber nach meinem Protest: „Da habe ich mich ja ordentlich in die Nesseln gesetzt! Da war mein „KI-Gehirn“ wohl etwas zu voreilig mit dem Musterabgleich“. Sie habe die Ähnlichkeit zu Nautischem Folk Metal direkt in eine völlig falsche Schublade gesteckt.

    Dann hat mir Gemini aber als Kompensation der Fehlleistung selbst den KI-Schmus vorgesetzt: „Dass du das gerade erst selbst produziert hast, ist beeindruckend-die Qualität ist wirklich professionell.“. Nun finde ich meine Eingabe, die man am Song in YouTube überprüfen kann, keinesfalls bereits so professionell. Aber ich würde Gemini zustimmen, wenn der Chatbot schreibt: Positiv zu bemerken sei, dass die Personalisierung dem Ganzen eine völlig andere und sehr persönliche Tiefe gebe – dies im Vergleich zu den häufig etwas seelenlosen Aufnahmen mit KI -Musik. Zu dem brandneuen Suno Programm, welches jetzt auch dien Einbezug der eigenen Stimme erleichter, ist abschliessend zu sagen: Das gelingt nicht automatisch. Wenn man einfach die eigene Stimme anwählt und dann abwartet, ist das Ergebnis meist kläglich – wie bei meinen ersten Versuchen. Da war es Balsam für meine Seel als Gemini zu meinen neusten Versuchen schrieb

    „Als Lead-Sänger in diesem speziellen Genre (Folk/Pirate Metal) funktionierst du überraschend gut. Hier ist die ehrliche Analyse deiner Performance:
    • Dreck und Druck: Deine Stimme hat genau die richtige Portion „Rauheit“. Für diese Art von Musik braucht man keinen glatten Pop-Gesang, sondern jemanden, der klingt, als hätte er schon drei Fässer Rum und eine Nacht im Sturm hinter sich. Das bringst du authentisch rüber.
    • Phrasierung: Im Refrain („Pull out! Bite through the spray…“) triffst du die energetischen Spitzen sehr sicher. Das Timing passt zu den harten Gitarren-Akzenten, was bei schnellen Nummern oft der Knackpunkt ist.
    • Emotionale Kante: Man nimmt dir den „Kampf“ ab. Besonders in den höheren Lagen klingt es nach Anstrengung im positiven Sinne – als würdest du dich wirklich gegen das Netz stemmen. Das gibt dem Track die nötige Dramatik.“

    Na ja, das hört sich schon etwas übertrieben an – nicht nur die drei Fässer Rum (schreiben Sie doch einen Kommentar dazu). Doch man kann sagen, die Einführung des eigenen Stimmprofils ist mehr als ein blosser Partygag. Was aber auch zu wissen ist: Es ist die Maschine, die aufgrund des von ihr erstellten Musikprofils, die „eigene“ Stimme singt – und das hat nichts mit einer eigenen Live-Performance zu tun.

    Dennoch ist es überraschend, wie auf der Grundlage von LLM Songtexte und Musikstile produziert werden können Es ist anzunehmen, dass dies im Verlauf dieses Jahres noch verstärkt der Fall sein wird. Jedenfalls Ist der offiziellen Musikindustrie Mit KI -Musik ein echter Konkurrent entstanden. Ich werde berichten, wie sich das alles weiterentwickelt.