#rp24-Sprecher Bruno Kramm: Wie KI die Musikproduktion transformiert

Schon im letzten Jahrhundert bediente sich generative Musik algorithmischer Kompositionstechniken. Künstliche Intelligenz und Machine Learning als Tools im Mixdown und Mastering sind seit vielen Jahren nicht mehr aus der Musikproduktion wegzudenken. Heute schreibt Generative KI Musik, singt und erzeugt akustische Klangwelten – passgenau für Content-Produzent*innen.

Auf der re:publica 24 spricht der Musiker und Infinite AI Audio-CEO Bruno Kramm über KI-Innovationen in der Musikproduktion, ihren Einfluss auf Musiker*innen und die Rezeption von Musik. Verdrängt oder ergänzt die Maschine hier ihr menschliches Pendant? Wie nahe sind wir an der aus sich selbst heraus komponierenden und performenden KI und wie wirkt sich diese Technologie auf Musiker*innen verschiedener Generationen aus? Wie verändert sich Musikpädagogik? Entsteht neue Vielfalt – oder wird sich alles immer ähnlicher anhören?

Bruno schrieb sein erstes Computerspiel 1984 im Alter von 17 Jahren auf dem Commodore 64 und gewann damit bei CHIP eine „Goldene Diskette“ und einen Nadeldrucker. Fünf Jahre später gründete er mit Danse Macabre eines der ersten deutschen Alternative Music Labels und tourt mit seiner Band Das Ich bis heute weltweit. Mitte der 1990er war er an der Gründung des ersten privaten Internetproviders in Oberfranken, Spektracom, beteiligt. Er klagte erfolgreich vor dem BGH gegen die Beteiligung von Verlagen an GEMA-Lizenzen und war aktiv an der Organisation der Proteste gegen Artikel 13 in Berlin beteiligt. Als CEO des Startups Infinite AI Audio entwickelt er die Open Source AIoT Plattform „infinimesh“ und Audio-KI-Anwendungen für den Security-Bereich. Gemeinsam mit Tristan Behrens forscht er an KI-Kompositionstools und leitet die AG Kultur des KI Verbandes Deutschland e.V.

In seiner Session, die von einer KI-Musik-Improvisationen auf einem realen ukrainischen Cimbalom untermalt wird, wird Bruno uns mehr über Generative KI, Musikproduktion und die Auferstehung toter Musiker*innen mittels Machine Learning erklären. Wir freuen uns auf seinen spannenden Input auf der #rp24!