مصنوعی ذہانت (AI) نے ایپل میوزک، اسپاٹائف اور ساؤنڈ کلاؤڈ پر پہلے سے موجود لاتعداد گانوں کے ساتھ ذاتی نوعیت کے موسیقی کے تجربات کی ایک نئی لہر لائی ہے۔ اے آئی اور ڈیپ لرننگ پر مبنی میوزک سافٹ ویئر نئے صارفین کے لیے انتظار کی فہرست حاصل کر رہا ہے۔ اس کے علاوہ، کچھ ٹولز ٹیکسٹ سے آلات بھی تیار کر سکتے ہیں، صارفین کو ابتدائی بیٹ یا انسپائریشن فراہم کر سکتے ہیں، صارفین کو دھنوں میں ترمیم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں، اور بہت کچھ۔
تاہم، کمپیوٹر کئی دہائیوں سے موسیقی بنانے میں مصروف ہیں۔ پھر حال ہی میں کیا بدلا ہے؟ کس طرح مصنوعی ذہانت اور گہری سیکھنے نے پوری صنعت کو بدل دیا ہے؟ مندرجہ ذیل بلاگ میں، ہم آرٹیفیشل انٹیلی جنس (AI) کے تصور پر بات کریں گے، یہ موسیقی کی صنعت کے لیے کس طرح فائدہ مند اور چیلنجنگ ہے، اور ان دنوں موسیقی بنانے کے لیے استعمال کیے جانے والے چند اعلیٰ AI ٹولز کیا ہیں۔
مصنوعی ذہانت اور گہری تعلیم - وہ کیا ہیں؟
مصنوعی ذہانت (AI) کمپیوٹر سائنس کی ایک شاخ سے مراد ہے جو مسئلے کو حل کرنے میں سہولت فراہم کرنے کے لیے جامع ڈیٹاسیٹس کو یکجا کرتی ہے۔ اس میں مختلف ذیلی شعبے شامل ہیں، جیسے مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ، جو عام طور پر مصنوعی ذہانت سے وابستہ ہوتے ہیں۔ گہری تعلیم ایک سے زیادہ AI ایپلی کیشنز اور خدمات میں کلیدی کردار ادا کرتی ہے، آٹومیشن کو بڑھاتی ہے اور انسانی مداخلت کی ضرورت کے بغیر تجزیاتی اور جسمانی کاموں کو انجام دینے کے قابل بناتی ہے۔
AI کا استعمال اکثر ایسے نظاموں کی تخلیق کے منصوبے کو بیان کرنے کے لیے کیا جاتا ہے جو انسانوں کی طرح کی دانشورانہ صلاحیتوں کے حامل ہوتے ہیں، بشمول استدلال، معنی کی دریافت، عمومیت، اور پچھلے تجربات سے سیکھنا۔
AI سسٹمز لیبل لگائے گئے تربیتی ڈیٹا کی بڑی مقدار کو شامل کرکے، ارتباط اور نمونوں کی شناخت کے لیے ڈیٹا کی جانچ کرکے، اور مستقبل کے حالات کے بارے میں پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ان نمونوں کا فائدہ اٹھا کر کام کرتے ہیں۔ موسیقی کی صنعت میں AI ٹولز ابھر رہے ہیں، اور AI ٹریک امدادی تجزیہ، اور مجموعی طور پر آواز بڑھانے جیسی خصوصیات فراہم کرتے ہیں۔
پرائما فیلیکیٹاس مارکیٹ میں ایک معروف نام ہے، جو ویب 3.0 ٹیکنالوجیز پر مبنی پروجیکٹس فراہم کرکے دنیا بھر کے صارفین کی خدمت کرتا ہے جیسے AI، مشین لرننگ، IoT، اور Blockchain. ہماری ماہر ٹیم آپ کے عظیم خیالات کو تبدیل کرکے آپ کی خدمت کرے گی۔ جدید حل
AI اور ڈیپ لرننگ موسیقی کی صنعت کے لیے کس طرح فائدہ مند ہیں؟
گانوں اور موسیقی کی تیاری سے لے کر مارکیٹنگ اور تقسیم تک، AI اس پسندیدہ آرٹ فارم کے ہر پہلو کو تبدیل کر رہا ہے۔ AI اور ڈیپ لرننگ الگورتھم کا استعمال تجاویز کو اپنی مرضی کے مطابق کرنے، موسیقی کے نئے انتخاب کی تجویز، اور پلے لسٹس کو درست کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ مزید، AI کو اسٹریمنگ سروسز کے معیار کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، AI سے چلنے والے ٹولز پس منظر کے شور کی شناخت اور اسے ختم کر سکتے ہیں، بٹ ریٹ کو بہتر بنا سکتے ہیں، اور تاخیر کو کم سے کم کر سکتے ہیں۔
AI کو موسیقی کی تخلیق میں بہت زیادہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت کے ذریعے ایک اہم فائدہ حاصل ہے، جس سے پیٹرن کی شناخت اور رجحانات کی پیشن گوئی ممکن ہے۔ یہ صلاحیت موسیقی کے پروڈیوسروں اور مارکیٹرز کو موسیقی جاری کرنے میں مدد کرتی ہے جو ان کے مطلوبہ سامعین کے ساتھ گونجنے کا زیادہ امکان ہے۔
مستقبل میں، مصنوعی ذہانت ورچوئل رئیلٹی کنسرٹس اور عمیق تجربات کی تخلیق میں اطلاق تلاش کر سکتے ہیں۔ مزید برآں، AI ناول میوزک اسٹریمنگ پلیٹ فارمز اور خدمات کی ترقی میں اپنا تعاون جاری رکھے گا۔ AI پر مبنی ٹولز صارف کے رویے اور ترجیحات کا تجزیہ کر سکتے ہیں، ابھرتے ہوئے رجحانات کی نشاندہی کر سکتے ہیں، اور بہتری کے لیے سفارشات پیش کر سکتے ہیں۔ AI کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، میوزک اسٹریمنگ پلیٹ فارم اپنی سروس کے معیار کو بڑھا سکتے ہیں اور صارفین کو زیادہ ذاتی نوعیت کا تجربہ فراہم کر سکتے ہیں۔
Spotify اور Pandora جیسی معروف کمپنیوں نے اپنے صارفین کے لیے موزوں پلے لسٹ تیار کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کیا ہے۔ یہ کمپنیاں نئے اور ابھرتے ہوئے فنکاروں کے فروغ میں مدد کے لیے AI کو بھی ملازمت دیتی ہیں۔ Spotify، مثال کے طور پر، ڈیٹا سائنسدانوں کی ایک ٹیم پر فخر کرتا ہے جو صارفین کی سننے کی عادات پر مبنی گانے تجویز کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتی ہے۔ Apple Music، Spotify کا ایک ممتاز حریف، ایک شدید دشمنی میں مصروف ہے جو باہمی طور پر فائدہ مند ثابت ہوا ہے۔ دونوں کمپنیوں نے بامعاوضہ صارفین کی بڑی تعداد جمع کی ہے۔
موسیقی کی نسل کے ماڈل کیا ہیں؟
- میلوڈی آر این این: میلوڈی آر این این ایک ایل ایس ٹی ایم (لانگ شارٹ ٹرم میموری) پر مبنی ریکرنٹ نیورل نیٹ ورک (آر این این) ماڈل ہے۔ یہ ماڈل متعدد نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرل کنفیگریشنز پر مشتمل ہے، جس سے MIDI فائل میں پچ رینج میں ترمیم کی جا سکتی ہے یا مذکورہ بالا 'توجہ' تکنیک جیسے تربیتی طریقوں پر عمل درآمد کیا جا سکتا ہے۔
Magenta کی طرف سے تیار کردہ یہ ٹول، MIDI فائل سے ڈیٹا سیٹ بنانے کے لیے کمانڈز کا ایک سیٹ فراہم کرتا ہے۔ یہ ہر ٹریک سے دھنیں جمع کرتا ہے، جو ماڈل کو تربیت دینے میں مدد کرتا ہے۔ اس ٹول کا کوڈ مکمل طور پر اوپن سورس ہے۔ انہوں نے ترقی کے مرحلے کے دوران شروع سے ہی تین ماڈلز کی تربیت کی، ہر ایک مختلف قسم کے راگ: جاز کی دھنیں، بیچ گانے، اور بچوں کے گانے۔
- میوزک ٹرانسفارمر: میجنٹا نے میوزک ٹرانسفارمر کے نام سے ایک ماڈل بھی تیار کیا، جو موسیقی کی تیاری کے لیے ٹرانسفارمرز کا استعمال کرتا ہے۔ یہ ماڈل MIDI فائلوں کی شکل میں تقریباً 60 سیکنڈ کا آڈیو تیار کر سکتا ہے، ہم آہنگی کے لحاظ سے LSTM پر مبنی ماڈلز کو پیچھے چھوڑتا ہے۔
عام ٹرانسفارمر اپروچ کے برعکس، جہاں توجہ دینے والے ویکٹر ٹوکنز کے درمیان ایک مطلق تعلق بناتے ہیں، اس الگورتھم میں توجہ کی پرتیں متعلقہ توجہ کا استعمال کرتی ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ماڈل ٹوکن کے درمیان تعلق کی پیشین گوئی کرتا ہے کہ ان کی ایک دوسرے سے قربت کی بنیاد پر۔
- MuseNet: MuseNet، ایک OpenAI پروگرام، ٹرانسفارمرز کا استعمال کرتے ہوئے MIDI فائلیں تیار کرتا ہے۔ یہ دھنیں یا تو شروع سے بنائی جا سکتی ہیں یا کسی موجودہ راگ کے ساتھ مل کر بنائی جا سکتی ہیں۔
ایک بڑا فرق یہ ہے کہ MuseNet متعلقہ توجہ کے بجائے پوری توجہ کا استعمال کرتا ہے۔ اس سے موسیقی کے لمبے ٹکڑوں کی تخلیق کی اجازت ملتی ہے جس میں بہتر میلوڈک ہم آہنگی ہوتی ہے، جو 4 منٹ تک چلتی ہے۔ تاہم، یہ قلیل مدتی ہم آہنگی کو خطرے میں ڈال سکتا ہے۔
- میوزک وی اے ای: MusicVAE کی طرف بڑھتے ہوئے، یہ ایک درجہ بندی کے بار بار ہونے والے تغیراتی آٹو اینکوڈر کا استعمال کرتا ہے، جو ایک گہری سیکھنے کی تکنیک ہے جو اویکت نمائیندگیوں کو سیکھنے اور موسیقی کے اسکور بنانے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ مندرجہ ذیل وضاحت میں، ہم اس فن تعمیر کے مختلف اجزا کا جائزہ لیں گے اور مثالی مثالیں فراہم کریں گے۔ اس سے پہلے، آٹو اینکوڈر کے تصور کو سمجھنا ضروری ہے۔
موسیقی کی صنعت میں AI کے چیلنجز کیا ہیں؟
AI اور موسیقی میں گہری تعلیم کئی چیلنجز پیش کرتی ہے۔ بنیادی مسئلہ ہے۔ مصنوعی طور پر تیار کی گئی موسیقی کے اخلاقی اور قانونی مضمرات. سوال یہ ہے کہ "AI کے ذریعہ تیار کردہ میوزک ٹریکس کے کاپی رائٹ کا مالک کون ہے؟"۔ کیا یہ AI سے تیار کردہ موسیقی اصل ہے، یا یہ موجودہ موسیقی کی بنیاد پر مشتق کام ہونا چاہیے؟ ایک اور چیلنج یہ ہو سکتا ہے کہ ہو سکتا ہے۔ خراب اداکاروں اور غیر اخلاقی کھلاڑیوں کے ذریعہ فنکاروں کی نقل کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ اور اپنی آواز کو بدنیتی پر مبنی طریقوں سے استعمال کرتے ہیں۔
درج ذیل چند چیلنجز ہیں جو AI موسیقی کی صنعت پر مسلط کر سکتا ہے:
- انسانی رابطہ کا نقصان: AI سے تیار کردہ موسیقی یا ورچوئل پرفارمنس پر ضرورت سے زیادہ انحصار لائیو میوزک اور مشترکہ موسیقی کی تخلیق میں پائے جانے والے انسانی تعلق کو کم کر سکتا ہے۔
- موسیقی کی صنعت میں خلل: AI ٹیکنالوجیز موسیقی کی صنعت کے روایتی کرداروں کو متاثر کرنے، ملازمت کے مواقع کو متاثر کرنے اور تخلیقی صلاحیتوں کو تبدیل کرنے کی صلاحیت رکھتی ہیں، خاص طور پر نغمہ نگاری، کمپوزنگ، اور سیشن موسیقار کے کرداروں میں۔
- انسانی جذبات اور تخلیقی صلاحیتوں کا فقدان: AI سے تیار کردہ موسیقی میں جذباتی گہرائی اور مستند تخلیقی صلاحیتوں کی کمی ہو سکتی ہے جسے انسانی موسیقار اپنے کام میں لاتے ہیں، جس کے نتیجے میں ممکنہ طور پر فارمولک اور پیش قیاسی کمپوزیشن ہوتے ہیں۔ یہ صنعت میں تنوع اور جدت کی کمی کا باعث بن سکتا ہے۔
موسیقی تیار کرنے کے لیے 5 AI ٹولز
- میجنٹا: Magenta سٹوڈیو، موسیقی کے پلگ ان کا ایک مجموعہ، موسیقی پیدا کرنے کے لیے جدید مشین لرننگ تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے۔ یہ ایک اسٹینڈ اپلی کیشن کے طور پر یا Ableton Live پلگ ان کے طور پر کام کر سکتا ہے۔
- اورب پروڈیوسر سویٹ: Orb Producer Suite پروڈیوسرز کو جدید ٹیکنالوجی کے ساتھ دھنیں، باس لائنز، اور ویو ٹیبل سنتھیسائزر آوازیں بنانے کا اختیار دیتا ہے، جس کے نتیجے میں موسیقی کے لاتعداد نمونے اور لوپ ہوتے ہیں۔
- سے Ampere: ایمپر کو پہلے سے تیار کردہ مواد یا لائسنس یافتہ موسیقی کا استعمال کیے بغیر، منفرد کمپوزیشن، پرفارمنس، اور ریکارڈنگ کے ساتھ ہر قسم کے مواد تخلیق کاروں کو پورا کرنے کے لیے، اصل موسیقی بنانے کے لیے کم سے کم ان پٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔
- VAT: AIVA اشتہارات، ویڈیو گیمز، یا فلموں کے لیے جذباتی ساؤنڈ ٹریکس کمپوز کرتا ہے، جبکہ موجودہ گانوں کی مختلف حالتیں بھی پیش کرتا ہے۔ ایپ کا میوزک انجن میوزک لائسنسنگ کی ضرورت کو ختم کرکے ویڈیو پروڈکشن کو آسان بناتا ہے۔
- MuseNet: MuseNet، OpenAI کے زیر انتظام، 10 آلات تک اور 15 طرزوں میں گانے تیار کرتا ہے۔ فی الحال، یہ AI سے تیار کردہ موسیقی کی کھپت پیش کرتا ہے، لیکن اپنی مرضی کے مطابق موسیقی بنانے کی صلاحیت نہیں۔
فائنل خیالات
AI موسیقی کی صنعت میں خاطر خواہ تبدیلیاں لانے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ اگرچہ موسیقی کی تیاری میں AI کو شامل کرنے کے متعدد ممکنہ فوائد ہیں، لیکن مختلف چیلنجوں سے نمٹنا ضروری ہے۔ جیسے جیسے موسیقی کی صنعت ترقی کرتی جارہی ہے، یہ دیکھنا دلچسپ ہوگا کہ کس طرح AI موسیقی کی تخلیق، پیداوار اور تقسیم کو متاثر کرتا ہے۔
پرائما فیلیکیٹاس ایک معروف AI ہے اور ویب 3 مشاورت اور ترقی وہ کمپنی جو AI، Web3، مشین لرننگ، اور IoT پر مبنی پروجیکٹس فراہم کرتی ہے۔ ہم یقینی بناتے ہیں کہ آپ کا AI پر مبنی سافٹ ویئر صارف دوست ہے اور آپ کے ہدف کے سامعین کی ضروریات کو پورا کرتا ہے۔
نیچے دیئے گئے لنک کے ذریعے براہ راست ہم سے رابطہ کرکے اپنے پروجیکٹ کی تفصیلات شیئر کرنے کے لیے آزاد محسوس کریں:
پوسٹ مناظر: 32
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: 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
