هوش مصنوعی (AI) موج جدیدی از تجربیات شخصی سازی شده موسیقی را با آهنگ های بی شماری که قبلاً در Apple Music، Spotify و SoundCloud پخش می شوند، به ارمغان آورده است. نرم افزار موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در حال دریافت لیست انتظار برای کاربران جدید است. همچنین، برخی از ابزارها حتی می‌توانند سازهایی را از متن تولید کنند، ضربان اولیه یا الهام‌بخشی را در اختیار کاربران قرار دهند، به کاربران در ویرایش آهنگ‌ها و موارد دیگر کمک کنند.
با این حال، رایانه ها برای دهه ها در ساخت موسیقی نقش داشته اند. سپس چه چیزی اخیراً تغییر کرده است؟ هوش مصنوعی و یادگیری عمیق چگونه کل صنعت را تغییر داده است؟ در وبلاگ زیر، در مورد مفهوم هوش مصنوعی (AI)، چگونگی سودمند و چالش برانگیز بودن آن برای صنعت موسیقی، و چند ابزار برتر هوش مصنوعی که این روزها برای ایجاد موسیقی استفاده می شود، صحبت خواهیم کرد.
هوش مصنوعی و یادگیری عمیق - آنها چیست؟
هوش مصنوعی (AI) به شاخه ای از علوم کامپیوتر اشاره دارد که مجموعه داده های جامع را برای تسهیل حل مسئله ترکیب می کند. این حوزه‌های فرعی مختلفی مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را در بر می‌گیرد که معمولاً با هوش مصنوعی مرتبط هستند. یادگیری عمیق نقش کلیدی در چندین برنامه و خدمات هوش مصنوعی ایفا می کند، اتوماسیون را افزایش می دهد و امکان اجرای وظایف تحلیلی و فیزیکی را بدون نیاز به مداخله انسانی فراهم می کند.
هوش مصنوعی اغلب برای توصیف پروژه ایجاد سیستم هایی استفاده می شود که دارای قابلیت های فکری مشابه انسان ها هستند، از جمله استدلال، به معنای کشف، تعمیم و یادگیری از تجربیات قبلی.
سیستم‌های هوش مصنوعی با ترکیب مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده، بررسی داده‌ها برای شناسایی همبستگی‌ها و الگوها، و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی شرایط آینده عمل می‌کنند. ابزارهای هوش مصنوعی در صنعت موسیقی در حال ظهور هستند و ویژگی هایی مانند تجزیه و تحلیل کمک آهنگ هوش مصنوعی و بهبود کلی صدا را ارائه می دهند.
PrimaFelicitas نامی شناخته شده در بازار است که با ارائه پروژه های مبتنی بر فناوری های وب 3.0 از جمله به مصرف کنندگان در سراسر جهان خدمت می کند. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، اینترنت اشیا و بلاک چین. تیم متخصص ما با تبدیل ایده های عالی شما به شما خدمت خواهد کرد راه حل های نوآورانه
هوش مصنوعی و یادگیری عمیق چقدر برای صنعت موسیقی مفید هستند؟
از ایجاد آهنگ و تولید موسیقی گرفته تا بازاریابی و توزیع، هوش مصنوعی هر جنبه ای از این هنر ارزشمند را متحول می کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای سفارشی‌سازی پیشنهادات، پیشنهاد انتخاب‌های موسیقی جدید و مدیریت لیست‌های پخش استفاده می‌شوند. علاوه بر این، هوش مصنوعی برای افزایش کیفیت خدمات پخش استفاده می شود. به عنوان مثال، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نویز پس‌زمینه را شناسایی و حذف کنند، نرخ بیت را بهینه کنند و تأخیر را به حداقل برسانند.
هوش مصنوعی از طریق توانایی آن در تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها، امکان شناسایی الگوها و پیش بینی روندها، مزیت قابل توجهی در خلق موسیقی دارد. این قابلیت به تولیدکنندگان و بازاریابان موسیقی کمک می‌کند تا موسیقی‌هایی را منتشر کنند که احتمالاً با مخاطبان مورد نظرشان طنین‌انداز می‌شود.
در آینده، هوش مصنوعی ممکن است در ایجاد کنسرت های واقعیت مجازی و تجربیات همهجانبه کاربرد پیدا کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی به کمک به پیشرفت پلتفرم‌ها و خدمات جدید پخش موسیقی ادامه خواهد داد. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند رفتار و اولویت‌های کاربر را تجزیه و تحلیل کنند، روندهای نوظهور را شناسایی کنند و توصیه‌هایی برای پیشرفت ارائه دهند. با استفاده از هوش مصنوعی، پلتفرم‌های پخش موسیقی می‌توانند کیفیت خدمات خود را افزایش داده و تجربه شخصی‌سازی‌شده‌تری را در اختیار کاربران قرار دهند.
شرکت های پیشرو مانند Spotify و Pandora از هوش مصنوعی برای تولید لیست های پخش مناسب برای کاربران خود استفاده کرده اند. این شرکت ها همچنین از هوش مصنوعی برای حمایت از ارتقای هنرمندان جدید و نوظهور استفاده می کنند. به عنوان مثال، Spotify دارای تیمی از دانشمندان داده است که از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای پیشنهاد آهنگ‌هایی بر اساس عادت‌های گوش دادن کاربران استفاده می‌کنند. اپل موزیک، رقیب برجسته Spotify، وارد رقابت شدیدی شده است که سودمندی دوجانبه را ثابت کرده است. هر دو شرکت تعداد قابل توجهی از مشترکین پولی جمع آوری کرده اند.
مدل های تولید موسیقی چیست؟
- MelodyRNN: MelodyRNN یک مدل شبکه عصبی بازگشتی (RNN) مبتنی بر LSTM (حافظه کوتاه مدت طولانی) است. این مدل شامل پیکربندی‌های معماری شبکه‌های عصبی متعددی است که امکان تغییر دامنه زمین در یک فایل MIDI یا اجرای رویکردهای آموزشی مانند تکنیک «توجه» فوق‌الذکر را فراهم می‌کند.
این ابزار که توسط Magenta توسعه یافته است، مجموعه ای از دستورات را برای ایجاد مجموعه داده از یک فایل MIDI ارائه می دهد. ملودی های هر آهنگ را جمع آوری می کند که به آموزش مدل کمک می کند. کد این ابزار کاملاً منبع باز است. آنها سه مدل را از ابتدا در مرحله توسعه آموزش دادند که هر کدام از ملودی متفاوتی استفاده می کردند: ملودی های جاز، آهنگ های دسته ای و آهنگ های کودکان.
- تبدیل کننده موسیقی: Magenta همچنین مدلی با عنوان Music Transformer ساخته است که از ترانسفورماتور برای تولید موسیقی استفاده می کند. این مدل می تواند نزدیک به 60 ثانیه صدا در قالب فایل های MIDI تولید کند که از نظر هماهنگی از مدل های مبتنی بر LSTM پیشی می گیرد.
برخلاف روش‌های ترانسفورماتور معمولی، که در آن بردارهای توجه یک رابطه مطلق بین نشانه‌ها ایجاد می‌کنند، لایه‌های توجه در این الگوریتم از توجه نسبی استفاده می‌کنند. این بدان معنی است که مدل رابطه بین نشانه ها را بر اساس نزدیکی آنها به یکدیگر پیش بینی می کند.
- MuseNet: MuseNet، یک برنامه OpenAI، فایل های MIDI را با استفاده از ترانسفورماتور تولید می کند. این ملودی ها را می توان از ابتدا یا به عنوان همراهی یک ملودی موجود ایجاد کرد.
یک تفاوت عمده این است که MuseNet از توجه کامل به جای توجه نسبی استفاده می کند. این اجازه می دهد تا قطعات موسیقی طولانی تر با انسجام ملودیک پیشرفته ایجاد کنید که تا 4 دقیقه طول می کشد. با این حال، ممکن است انسجام کوتاه مدت را به خطر بیندازد.
- MusicVAE: با رفتن به MusicVAE، از یک رمزگذار خودکار تغییر سلسله مراتبی مکرر استفاده می‌کند، که یک تکنیک یادگیری عمیق است که برای یادگیری بازنمایی‌های نهفته و تولید نمرات موسیقی استفاده می‌شود. در ادامه توضیحات به اجزای مختلف این معماری و ارائه نمونه های گویا خواهیم پرداخت. قبل از آن، درک مفهوم رمزگذار خودکار ضروری است.
چالش های هوش مصنوعی در صنعت موسیقی چیست؟
هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در موسیقی چندین چالش را به همراه دارد. مسئله اولیه این است پیامدهای اخلاقی و قانونی موسیقی ساخته شده مصنوعی. سوال این است که "کپی رایت آهنگ های موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی به چه کسی تعلق دارد؟". آیا موسیقی اصیل تولید شده توسط هوش مصنوعی است یا باید اثری مشتق بر اساس موسیقی موجود باشد؟ چالش دیگر ممکن است این باشد که می تواند باشد توسط بازیگران بد و بازیکنان غیراخلاقی برای تقلید از هنرمندان استفاده می شود و از صدای آنها در راه های مخرب استفاده کنند.
در زیر چند چالش وجود دارد که هوش مصنوعی ممکن است بر صنعت موسیقی تحمیل کند:
- از دست دادن ارتباط انسانی: اتکای بیش از حد به موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی یا اجرای مجازی ممکن است ارتباط انسانی موجود در موسیقی زنده و ایجاد موسیقی مشترک را کاهش دهد.
- اختلال در صنعت موسیقی: فناوری‌های هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که نقش‌های صنعت موسیقی سنتی را مختل کنند، بر فرصت‌های شغلی تأثیر بگذارند و خلاقیت را تغییر دهند، به‌ویژه در آهنگ‌سازی، آهنگ‌سازی و نقش‌های نوازنده جلسه.
- فقدان احساسات و خلاقیت انسانی: موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی ممکن است فاقد عمق عاطفی و خلاقیت معتبری باشد که نوازندگان انسانی در کار خود به ارمغان می آورند، که به طور بالقوه منجر به ساخته های فرمولی و قابل پیش بینی می شود. این می تواند منجر به عدم تنوع و نوآوری در صنعت شود.
5 ابزار هوش مصنوعی برای تولید موسیقی
- سرخابی: Magenta Studio، مجموعه‌ای از افزونه‌های موسیقی، از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشینی برای تولید موسیقی استفاده می‌کند. این می تواند به عنوان یک برنامه مستقل یا به عنوان یک پلاگین Ableton Live عمل کند.
- مجموعه Orb Producer: Orb Producer Suite به تولیدکنندگان این امکان را می‌دهد که ملودی‌ها، خطوط بیس و صداهای سینت سایزر قابل موج‌سازی را با فناوری پیشرفته خلق کنند و در نتیجه الگوها و حلقه‌های موسیقی بی‌پایانی ایجاد کنند.
- آمپر: Amper برای تولید موسیقی اصلی به حداقل ورودی نیاز دارد، بدون استفاده از مواد از پیش ساخته شده یا موسیقی دارای مجوز، برای تولیدکنندگان محتوا از همه نوع با ترکیب‌بندی‌ها، اجراها و ضبط‌های منحصربه‌فرد آماده می‌شود.
- AIVA: AIVA موسیقی متن های احساسی را برای تبلیغات، بازی های ویدیویی یا فیلم می نویسد، در حالی که تنوع آهنگ های موجود را نیز ارائه می دهد. موتور موسیقی این برنامه با حذف نیاز به مجوز موسیقی، تولید ویدیو را ساده می کند.
- MuseNet: MuseNet که توسط OpenAI مدیریت می شود، آهنگ هایی با حداکثر 10 ساز و در 15 سبک تولید می کند. در حال حاضر، مصرف موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی را ارائه می دهد، اما توانایی ایجاد موسیقی سفارشی را ندارد.
افکار نهایی
هوش مصنوعی توانایی ایجاد تغییرات اساسی در صنعت موسیقی را دارد. اگرچه استفاده از هوش مصنوعی در تولید موسیقی مزایای بالقوه زیادی دارد، اما باید به چالش‌های مختلفی پرداخت. همانطور که صنعت موسیقی به تکامل خود ادامه می‌دهد، مشاهده اینکه چگونه هوش مصنوعی همچنان بر ایجاد، تولید و توزیع موسیقی تأثیر می‌گذارد، جذاب خواهد بود.
PrimaFelicitas یک هوش مصنوعی پیشرو است و مشاوره و توسعه وب 3 شرکتی که پروژه های مبتنی بر هوش مصنوعی، وب 3، یادگیری ماشینی و اینترنت اشیا را ارائه می دهد. ما اطمینان می دهیم که نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی کاربر پسند است و نیازهای مخاطبان هدف شما را برآورده می کند.
می توانید جزئیات پروژه خود را با ارتباط مستقیم با ما از طریق لینک زیر به اشتراک بگذارید:
نمایش پست ها: 32
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/create-music-using-ai-and-deep-learning/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=create-music-using-ai-and-deep-learning
