Berita teknologi belakangan ini dibombardir oleh hype AI generatif audio. Mesin tidak lagi sekadar meniru suara, tapi merakit komposisi musik kelas studio secara utuh.
Salah satu motor utamanya adalah Lyria 3, model multimodal yang diklaim mampu menyulap input teks, video, hingga gambar (image-to-music) menjadi trek audio high-fidelity lengkap dengan vokal realistis.
Di atas kertas presentasi, fitur ini terdengar seperti revolusi yang akan mematikan industri jingle komersial. Namun, mari kita tarik alat ini dari panggung keynote ke realita lapangan. Apa yang terjadi ketika mesin seni ini dipaksa menelan data komersial? Alih-alih mengharap mesin bisa memberikan jalan pintas untuk menciptakan jingle iklan secara otomatis. Hasilnya bukan efisiensi produksi, melainkan halusinasi sonik.
Mari kita bedah anatomi kegagalannya secara sistem:
Tabrakan Logika: Estetika vs. Hard Selling
Di atas kertas arsitekturnya, model multimodal seperti Lyria 3 adalah mesin penerjemah mood. Kalau Anda melempar foto senja di pantai, ia membaca palet warna dan elemen visualnya, lalu meracik melodi akustik yang chill.
Tapi kalau Anda melempar brosur jualan yang isinya "Bebas DP 0%", "Cicilan 3 Jutaan", dan "Dekat Stasiun KRL", mesin mengalami Logical Clash (benturan logika). Mesin ini belum dibekali "filter kewarasan" untuk membedakan mana teks puitis yang layak dinyanyikan, dan mana teks hard-selling yang murni sekadar informasi grafis.
Ia akan mencomot jargon "Syarat dan Ketentuan Berlaku" lalu menyanyikannya dengan cengkok R&B emosional atau beat elektronik yang menggebu-gebu. Bukannya terdengar persuasif, audionya malah menjadi absurd, cringe, dan sama sekali tidak memiliki nilai komersial.
Metrik Suku Kata (Syllable Matching) yang Jebol
Secara arsitektur teknis, lirik lagu itu terikat pada hitungan matematis metrik suku kata (syllable) agar mendarat secara presisi di atas ketukan birama (misalnya 4/4).
Ketika algoritma AI memaksa memasukkan kalimat informasi pamflet yang kaku ke dalam struktur lagu pop, ia harus meregangkan (stretch) atau memampatkan (compress) gelombang vokal buatan tersebut secara paksa. Efeknya sangat teknis dan merusak: pitch (nada) vokalnya pecah, temponya lari berantakan, dan groove audionya mati total.
Mesin sibuk mengakomodasi teks brosur untuk menyenangkan prompt pengguna, tapi mengorbankan nyawa musikalitasnya. Ini murni gara-gara teks kaku (deterministik) ditabrakin paksa ke dalam mesin yang kerjanya nebak probabilitas seni (generatif). Jelas saja rontok.
Realita di Lapangan: Limit Waktu dan Sabuk Pengaman
Di luar masalah salah suap data tadi, jangan lupa kalau alat ini memang sudah dikunci dari sononya dengan spesifikasi baku:
- Batas Render: Dia cuma mau jalan buat bikin audio maksimal 30 detik. Ini sengaja dikunci biar kualitas high-fidelity-nya nggak pecah. Anda tidak bisa memaksanya membuat lagu durasi penuh dalam satu tarikan napas.
- Integritas Forensik: Sebagai bentuk pertanggungjawaban untuk mencegah deepfake dan pelanggaran hak cipta suara musisi, semua audionya otomatis dikunci dengan watermark SynthID. Ini adalah tanda air tak kasat telinga yang terbenam di frekuensi suaranya, memastikan industri tahu itu adalah buatan AI.
- Insight operasionalnya jelas: Lyria 3 adalah pabrik sonik yang brilian untuk memproduksi draf aransemen, membedah referensi mood, atau membuat BGM (Background Music) dari gambar yang kuat secara visual tapi minim teks. Ia sama sekali bukan alat untuk menyulap infografis menjadi lagu radio.
Berhenti memperlakukan fitur AI multimodal seperti mesin cuci di mana Anda bisa memasukkan apa saja dan berharap keluar barang bersih. Alatnya memang canggih dan antarmukanya sangat mudah, tapi kalau Anda menyuapkan brosur jualan, pamflet diskon, atau infografis padat informasi ke dalamnya, jangan kaget kalau mesin ini memuntahkan komedi musikal. Garbage in, garbage out.•••
