چندی پیش بود که شرکت نتفلیکس از دوبلور هوش مصنوعی خود استفاده کرد و این اتفاق، دومینو وار در شبکه های مجازی دست به دست شد .
با توجه به چنین پیشرفتی ؛ آینده ای روشن هر چند چالش بر انگیز در انتظار آینده موسیقی و دنیای نت و صداست .
Ai چگونه موسیقی می سازد و چرا مهم است ؟
همانطور که پروفسور نیک برایان-کینز متخصص موسیقی یادگیری ماشینی توضیح می دهد، شبکه های عصبی جدید قادر به نوشتن موسیقی اصلی هستند – اما ممکن است هرگز اشعار معنی دار نسازند. از سوی دیگر نرم افزارهای ai به افراد این امکان را می دهد تا آهنگ خاص خود را بسازند.
هوش مصنوعی به روش های مختلفی می تواند موسیقی بسازد. یک رویکرد از طریق استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که می‌توان آنها را بر روی مجموعه داده‌های بزرگ موسیقی موجود آموزش داد تا الگوها و ساختارهایی را که یک سبک یا ژانر موسیقی خاص را تعریف می‌کنند، یاد بگیرند.
پس از آموزش، این الگوریتم ها می توانند موسیقی جدیدی تولید کنند که از نظر سبکی شبیه به موسیقی موجود در داده های آموزشی است.
شبکه عصبی GAN درموسیقی
رویکرد دیگر از طریق استفاده از شبکه‌های متخاصم مولد( (GAN)است که نوعی شبکه عصبی است که از دو بخش تشکیل شده است:
یک مولد و یک تمایز. مولد موسیقی جدید ایجاد می کند، در حالی که متمایز کننده کیفیت موسیقی تولید شده را ارزیابی می کند و بازخوردی را به مولد ارائه می دهد.
با گذشت زمان، مولد یاد می‌گیرد که موسیقی واقعی‌تر و باکیفیت‌تری بسازد که از موسیقی ساخته‌شده توسط نوازندگان انسانی قابل تشخیص نیست.
AI یک هنرمند بی عیب و نقص ؛ یک ترس یا یک واقعیت شیرین ؟!
هوش مصنوعی به کمک یادگیری عمیق در حال تبدیل شدن به یک ابزار مهم برای خلق و آهنگسازی موسیقی است و امکانات جدیدی را برای هنرمندان و نوازندگان برای کشف و نوآوری در کارشان ارائه می‌کند.
بخش قابل توجه آن این است که ai قادر است موسیقی را حتی بهتر کند و باهوش ترین هنرمندان را به چالش دعوت کند
در نظر بگیرید که بسیاری از مردم می‌ترسند که AI به اندازه انسان‌ها احساسی نیست،
و برای شما هنر ناب و منحصر به فردی به ارمغان نمی‌آورد.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در موسیقی
استفاده از هوش مصنوعی در موسیقی مزایای متعددی دارد، از جمله:
1. ساخت موسیقی جدید
الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند با تجزیه و تحلیل موسیقی موجود و ایجاد قطعات جدید بر اساس آن تجزیه وتحلیل، موسیقی جدیدی تولید کنند. این می تواند برای نوازندگانی که به دنبال الهام گرفتن هستند یا می خواهند ایده های جدید موسیقی را کشف کنند مفید باشد.
2. بهبود تولید موسیقی
هوش مصنوعی می‌تواند به نوازندگان و تولیدکنندگان در تولید موسیقی با خودکار کردن کارهای خاصی مانند میکس و مسترینگ صدا کمک کند و به آنها اجازه می‌دهد تا بر جنبه‌های دیگر فرآیند خلق موسیقی تمرکز کنند.
3. تقویت اجرای زنده
هوش مصنوعی می تواند در اجراهای زنده برای ایجاد مناظر صوتی منحصر به فرد و پویا یا برای کنترل نور و جلوه های بصری در زمان واقعی استفاده شود.
4. شخصی سازی
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تنظیمات برگزیده کاربر را بیاموزند و لیست‌های پخش شخصی‌سازی شده ایجاد کنند یا موسیقی جدید را بر اساس سابقه شنیداری آنها توصیه کنند.
5. تحلیل موسیقی
هوش مصنوعی می‌تواند موسیقی را برای شناسایی الگوها و روندها در صنعت تجزیه و تحلیل کند و این امکان را برای پیش‌بینی بهتر در مورد موسیقی در آینده فراهم می‌کند.
به طور کلی، هوش مصنوعی می‌تواند به روش‌های مختلف به نوازندگان و تولیدکنندگان موسیقی کمک کند، از ایجاد موسیقی جدید گرفته تا بهبود فرآیند تولید و بهبود اجرای زنده
اگر به دنبال یادگیری هوش مصنوعی هستید
مینی دوره پایتون
چالش های هوش مصنوعی در موسیقی
هوش مصنوعی ( AI) این پتانسیل را دارد که شیوه خلق، مصرف و تجربه موسیقی را متحول کند. با این حال، چندین چالش وجود دارد که هوش مصنوعی در حوزه موسیقی با آن مواجه است، از جمله:
1. خلاقیت
: یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های هوش مصنوعی در موسیقی، توسعه سیستمی است که بتواند موسیقی واقعاً اصیل و خلاقانه ایجاد کند.
در حالی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند موسیقی را بر اساس الگوها و قوانین تولید کنند، ممکن است برای تولید موسیقی واقعا خلاقانه و منحصربه‌فرد دچار مشکل شوند.
2. احساسات انسانی
موسیقی اغلب با عواطف و احساسات انسان همراه است و درک و تکرار این احساسات به روشی معنادار برای هوش مصنوعی می تواند چالش برانگیز باشد.
تفسیر، بیان و احساسات انسانی در موسیقی بسیار ذهنی است و به سختی می توان آن را در زبان ماشینی تدوین کرد.
3. زمینه فرهنگی
موسیقی متاثر از بافت و سنت های فرهنگی است و برای هوش مصنوعی درک تفاوت های ظریف فرهنگ ها و سبک های مختلف موسیقی می تواند دشوار باشد.
4. سوگیری داده ها
الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای یادگیری و تولید موسیقی به داده‌های زیادی نیاز دارند، اما داده‌ها ممکن است به سمت سبک‌ها، ژانرها یا فرهنگ‌های خاصی تعصب داشته باشند و این می‌تواند تنوع و تنوع موسیقی تولید شده را محدود کند.
5. حق چاپ و مالکیت
با تولید موسیقی توسط هوش مصنوعی، ممکن است مسائل مربوط به حق چاپ و مالکیت ایجاد شود، زیرا ممکن است مشخص نباشد که حقوق موسیقی تولید شده توسط یک سیستم هوش مصنوعی متعلق به چه کسی است.
5.تقلید درکیفیت صدا و مقادیر تولید
اگرچه موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی می تواند چشمگیر باشد، اما هنوز محدودیت هایی در کیفیت صدا و مقادیر تولید موسیقی وجود دارد که می تواند مانعی برای پذیرش آن توسط متخصصان موسیقی و عموم مردم باشد.
دسته بندی انوع ابزاری های هوش مصنوعی در موسیقی
هوش مصنوعی (AI) ابزارها و فناوری‌های متعددی را برای ساخت موسیقی فراهم می‌کند. در زیر تعدادی از ابزارهای استفاده شده در این زمینه را معرفی می‌کنیم:
سنتزگرهای صوتی AI
این سیستم‌ها قادر به تولید صداها و موسیقی هستند. آنها با تجزیه و تحلیل روش‌های ساخت موسیقی موجود و سپس تولید موسیقی جدید بر اساس الگوها و سبک‌های مختلف هستند. یکی از معروف‌ترین سنتزگرهای صوتی AI، “میوتونز” (MuseNet) می‌باشد که توسط OpenAI توسعه داده شده است.
ابزارهای ساخت آهنگ
برخی از ابزارها مانند “Amper Music” و “Jukedeck” از هوش مصنوعی برای تولید ملودی‌ها و آهنگسازی استفاده می‌کنند. این ابزارها به شما امکان می‌دهند تا با وارد کردن پارامترها و سبک‌های مختلف، آهنگ‌های سفارشی را به صورت خودکار تولید کنید.
ابزارهای تبدیل صدا به نت
برخی از ابزارها، مانند “MelodyML” و “Spleeter”، قادر به تحلیل و تبدیل صداهای موجود به نت‌های موسیقی هستند. این ابزارها به شما امکان می‌دهند تا از طریق ورودی صدا، نت‌های موسیقی متناظر را استخراج کنید.
سیستم‌های تولید موسیقی خودکار
این سیستم‌ها می‌توانند موسیقی‌های کامل را خودکار تولید کنند. برخی از معروف‌ترین ابزارهای این دسته شامل “Jukedeck”، “FlowMachines” و “Amper Music” هستند.
ابزارهای ترکیب موسیقی
این ابزارها به شما اجازه می‌دهند تا قطعات موسیقی مختلف را با هم ترکیب کنید تا آهنگ‌های جدید ایجاد کنید. برخی از این ابزارها شامل “MixGenius” و “LANDR” می‌باشند.
بهترین ابزار های هوش مصنوعی
در بین ابزارهای موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی، برخی از ابزارها به خصوص محبوبیت بیشتری نسبت به دیگران دارند. البته، شهرت و محبوبیت این ابزارها ممکن است با توجه به نیازها و استفاده‌های مختلف در صنعت موسیقی متفاوت باشد. در زیر تعدادی از ابزارهای معروف در این حوزه را ذکر می‌کنیم:
میوتونز (MuseNet): این سنتزگر صوتی AI توسط OpenAI توسعه داده شده است و قادر به تولید موسیقی با سبک‌ها و الگوهای متنوعی است. این ابزار بسیار شهرت و شناخته شده است.
Amper Music: این ابزار ساخت آهنگ بر پایه هوش مصنوعی استفاده می‌کند و قابلیت تولید آهنگ‌های سفارشی را با توجه به سبک و پارامترهای مورد نظر فراهم می‌کند.
Jukedeck: این سیستم تولید موسیقی خودکار از هوش مصنوعی برای ایجاد آهنگ‌های منحصر به فرد استفاده می‌کند. این ابزار مورد استفاده در صنعت تولید موسیقی و تبلیغات قرار می‌گیرد.
LANDR: این ابزار تولید موسیقی به کمک هوش مصنوعی است و امکاناتی برای میکس و مسترینگ آهنگ‌ها ارائه می‌دهد. LANDR در بین آهنگسازان و تولیدکنندگان موسیقی به عنوان یکی از ابزارهای محبوب شناخته می‌شود.
