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Google a annoncé le déploiement en bêta au Japon de la fonctionnalité de génération musicale de Gemini utilisant le modèle Lyria 3 de DeepMind, capable de créer des chansons de haute qualité en quelques secondes.
Lyria 3 améliore la génération audio avec la création automatique de paroles, des contrôles créatifs plus fins sur le style, les voix et le tempo, ainsi qu’un réalisme et une complexité musicale accrus.
Gemini prend en charge deux modes de création : le texte-vers-musique pour le genre, l’ambiance ou les souvenirs, et la photo/vidéo-vers-musique utilisant le contexte visuel pour composer des morceaux.
Du point de vue de la chaîne du signal, Lyria 3 ressemble moins à un générateur gadget qu’à un moteur de composition étroitement contraint, optimisé pour la cohérence des formats courts. Le changement notable ne tient pas seulement à la synthèse de paroles superposée à l’audio, mais au couplage plus étroit entre l’intention sémantique et le résultat timbral. Comparé aux premiers systèmes de musique générative qui avaient tendance à étaler les transitoires ou à écraser les détails harmoniques dans des arrangements denses, Google présente Lyria 3 comme mettant l’accent sur la structure musicale interne — le phrasé, le contour dynamique et la présence vocale — suggérant un modèle entraîné avec des a priori plus forts sur la forme de la chanson plutôt que sur la simple plausibilité de la forme d’onde brute. Cela s’inscrit dans la trajectoire plus large de DeepMind : moins de textures dérangeantes, un équilibre du médium plus prévisible et moins d’artefacts de phase que les audiophiles associent généralement aux débuts de l’audio neuronal.
Là où le discours de Google diverge de certains commentaires de l’industrie, c’est dans son insistance sur le fait que le système ne cherche pas une fidélité de « chef-d’œuvre ». Ce cadrage contraste avec la manière dont les plateformes concurrentes mettent en avant un réalisme toujours plus élevé, mais il explique plusieurs choix de conception : une abstraction volontaire lorsque des noms d’artistes apparaissent dans les invites, des filtres qui recoupent les sorties avec des œuvres connues, et l’intégration obligatoire d’identifiants inaudibles. Du point de vue de l’ingénierie audio, SynthID est particulièrement intéressant car il opère en dessous des seuils perceptifs sans dégrader audiblement le bruit de fond ni l’imagerie stéréo, le positionnant davantage comme un filigranage de diffusion professionnelle que comme un DRM grand public. Le résultat est un outil qui privilégie la traçabilité et le jeu expressif plutôt que la reproduction de référence — une approche qui peut frustrer les puristes, mais qui trace clairement la ligne entre un carnet de croquis créatif et un outil de production finalisé.
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