جلب الذكاء الاصطناعي (AI) موجة جديدة من تجارب الموسيقى المخصصة مع عدد لا يحصى من الأغاني التي يتم بثها بالفعل على Apple Music وSpotify وSoundCloud. يحصل برنامج الموسيقى القائم على الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق على قائمة انتظار للمستخدمين الجدد. كما يمكن لبعض الأدوات أيضًا إنشاء أدوات موسيقية من النص، وتزويد المستخدمين بإيقاع بداية أو إلهام، ومساعدة المستخدمين على تحرير الألحان، وغير ذلك الكثير.
ومع ذلك، فقد شاركت أجهزة الكمبيوتر في صنع الموسيقى لعقود من الزمن. ثم ما الذي تغير مؤخرا؟ كيف غيّر الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق الصناعة بأكملها؟ في المدونة التالية، سنناقش مفهوم الذكاء الاصطناعي (AI)، ومدى فائدته وصعوبة صناعة الموسيقى، وما هي بعض أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة لإنشاء الموسيقى هذه الأيام.
الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق – ما هما؟
الذكاء الاصطناعي (AI) يشير إلى فرع من علوم الكمبيوتر يجمع بين مجموعات البيانات الشاملة لتسهيل حل المشكلات. ويشمل مجالات فرعية مختلفة، مثل التعلم الآلي والتعلم العميق، والتي ترتبط عادة بالذكاء الاصطناعي. يلعب التعلم العميق دورًا رئيسيًا في العديد من تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز الأتمتة ويتيح تنفيذ المهام التحليلية والمادية دون الحاجة إلى التدخل البشري.
غالبًا ما يستخدم الذكاء الاصطناعي لوصف مشروع إنشاء أنظمة تمتلك قدرات فكرية مشابهة لقدرات الإنسان، بما في ذلك التفكير واكتشاف المعنى والتعميم والتعلم من التجارب السابقة.
تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال دمج كميات هائلة من بيانات التدريب المصنفة، وفحص البيانات لتحديد الارتباطات والأنماط، والاستفادة من هذه الأنماط للتنبؤ بالظروف المستقبلية. تظهر أدوات الذكاء الاصطناعي في صناعة الموسيقى، وتوفر ميزات مثل تحليل المساعدة في مسارات الذكاء الاصطناعي وتحسين الصوت بشكل عام.
بريما فيليسيتاس هو اسم معروف في السوق، يخدم المستهلكين في جميع أنحاء العالم من خلال تقديم المشاريع القائمة على تقنيات الويب 3.0 مثل الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وإنترنت الأشياء، وسلسلة الكتل. سيقوم فريق الخبراء لدينا بخدمتك من خلال تحويل أفكارك الرائعة إلى أفكار رائعة حلول مبتكرة.
كيف يفيد الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق صناعة الموسيقى؟
بدءًا من إنشاء الأغاني وإنتاج الموسيقى وحتى التسويق والتوزيع، يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل كل جانب من جوانب هذا الشكل الفني العزيز. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم العميق لتخصيص الاقتراحات واقتراح اختيارات موسيقية جديدة وتنظيم قوائم التشغيل. علاوة على ذلك، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة خدمات البث. على سبيل المثال، يمكن للأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحديد الضوضاء في الخلفية والقضاء عليها، وتحسين معدلات البت، وتقليل زمن الوصول.
يمتلك الذكاء الاصطناعي ميزة كبيرة في إنشاء الموسيقى من خلال قدرته على تحليل كميات كبيرة من البيانات، مما يتيح تحديد الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات. تساعد هذه الإمكانية منتجي الموسيقى والمسوقين في إصدار الموسيقى التي من المرجح أن يكون لها صدى لدى الجمهور المستهدف.
فى المستقبل، الذكاء الاصطناعي قد تجد تطبيقًا في إنشاء حفلات الواقع الافتراضي والتجارب الغامرة. بالإضافة إلى ذلك، سيستمر الذكاء الاصطناعي في المساهمة في تطوير منصات وخدمات بث الموسيقى الجديدة. يمكن للأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته، وتحديد الاتجاهات الناشئة، وتقديم توصيات للتحسينات. ومن خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يمكن لمنصات بث الموسيقى تحسين جودة خدماتها وتزويد المستخدمين بتجربة أكثر تخصيصًا.
قامت الشركات الرائدة مثل Spotify وPandora بتسخير الذكاء الاصطناعي لإنشاء قوائم تشغيل مخصصة لمستخدميها. تستخدم هذه الشركات أيضًا الذكاء الاصطناعي لدعم الترويج للفنانين الجدد والناشئين. على سبيل المثال، تفتخر شركة Spotify بفريق من علماء البيانات الذين يستخدمون خوارزميات التعلم الآلي لاقتراح الأغاني بناءً على عادات الاستماع لدى المستخدمين. دخلت Apple Music، المنافس البارز لـ Spotify، في منافسة شرسة أثبتت أنها مفيدة للطرفين. جمعت كلتا الشركتين عددًا كبيرًا من المشتركين المدفوعين.
ما هي نماذج توليد الموسيقى؟
- ميلوديرن: MelodyRNN هو نموذج شبكة عصبية متكررة (RNN) قائم على الذاكرة الطويلة قصيرة المدى LSTM. يشتمل هذا النموذج على تكوينات معمارية متعددة للشبكة العصبية، مما يسمح بتعديل نطاق درجة الصوت في ملف MIDI أو تنفيذ أساليب التدريب مثل تقنية "الانتباه" المذكورة أعلاه.
توفر هذه الأداة، التي طورتها شركة Magenta، مجموعة من الأوامر لإنشاء مجموعة بيانات من ملف MIDI. يقوم بجمع الألحان من كل مسار، مما يساعد على تدريب النموذج. رمز هذه الأداة مفتوح المصدر تمامًا. لقد قاموا بتدريب ثلاثة نماذج منذ البداية خلال مرحلة التطوير، كل منهم يستخدم نوعًا مختلفًا من اللحن: ألحان الجاز، والأغاني المجمعة، وأغاني الأطفال.
- محول الموسيقى: قامت شركة Magenta أيضًا بتطوير نموذج بعنوان Music Transformer، والذي يستخدم المحولات لإنتاج الموسيقى. يمكن لهذا النموذج توليد ما يقرب من 60 ثانية من الصوت في شكل ملفات MIDI، متجاوزًا النماذج المستندة إلى LSTM من حيث التماسك.
على عكس أساليب المحولات النموذجية، حيث تقوم متجهات الانتباه ببناء علاقة مطلقة بين الرموز المميزة، فإن طبقات الانتباه في هذه الخوارزمية تستخدم الاهتمام النسبي. وهذا يعني أن النموذج يتنبأ بالعلاقة بين الرموز المميزة بناءً على قربها من بعضها البعض.
- موسنت: MuseNet، وهو برنامج OpenAI، ينتج ملفات MIDI باستخدام المحولات. يمكن إنشاء هذه الألحان إما من الصفر أو كمرافقة للحن موجود.
أحد الاختلافات الرئيسية هو أن MuseNet يستخدم الاهتمام الكامل بدلاً من الاهتمام النسبي. يتيح ذلك إنشاء مقطوعات موسيقية أطول مع تماسك لحني محسّن، تدوم حتى 4 دقائق. ومع ذلك، فإنه قد يعرض للخطر التماسك على المدى القصير.
- MusicVAE: بالانتقال إلى MusicVAE، فهو يستخدم أداة التشفير التلقائي المتغيرة الهرمية المتكررة، وهي تقنية تعلم عميقة تستخدم لتعلم التمثيلات الكامنة وإنشاء المقطوعات الموسيقية. وفي الشرح التالي، سوف نتعمق في المكونات المختلفة لهذه البنية ونقدم أمثلة توضيحية. قبل ذلك، من الضروري فهم مفهوم التشفير التلقائي.
ما هي تحديات الذكاء الاصطناعي في صناعة الموسيقى؟
يمثل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق في الموسيقى العديد من التحديات. القضية الأساسية هي الآثار الأخلاقية والقانونية للموسيقى المولدة بشكل مصطنع. السؤال هو "من يملك حقوق الطبع والنشر للمقطوعات الموسيقية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي؟". هل هي موسيقى أصلية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، أم يجب أن تكون عملاً مشتقًا يعتمد على الموسيقى الموجودة؟ التحدي الآخر قد يكون أنه يمكن أن يكون كذلك يستخدمها الممثلون السيئون واللاعبون غير الأخلاقيين لتقليد الفنانين واستخدام أصواتهم بطرق خبيثة.
فيما يلي بعض التحديات التي قد يفرضها الذكاء الاصطناعي على صناعة الموسيقى:
- فقدان الاتصال البشري: الاعتماد المفرط على الموسيقى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي أو العروض الافتراضية قد يقلل من التواصل البشري الموجود في الموسيقى الحية وإنشاء الموسيقى التعاونية.
- اضطراب صناعة الموسيقى: تتمتع تقنيات الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تعطيل أدوار صناعة الموسيقى التقليدية، مما يؤثر على فرص العمل وتغيير الإبداع، لا سيما في كتابة الأغاني والتأليف وأدوار الموسيقيين.
- الافتقار إلى العاطفة الإنسانية والإبداع: قد تفتقر الموسيقى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى العمق العاطفي والإبداع الأصيل الذي يجلبه الموسيقيون البشريون في أعمالهم، مما قد يؤدي إلى مؤلفات محددة ويمكن التنبؤ بها. وهذا يمكن أن يؤدي إلى نقص التنوع والابتكار في الصناعة.
5 أدوات الذكاء الاصطناعي لإنتاج الموسيقى
- أرجواني: Magenta Studio، عبارة عن مجموعة من المكونات الإضافية للموسيقى، تستخدم تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لإنشاء الموسيقى. يمكن أن يعمل كتطبيق مستقل أو كمكون إضافي لـ Ableton Live.
- جناح منتج الجرم السماوي: يعمل Orb Producer Suite على تمكين المنتجين من إنشاء ألحان وخطوط جهير وأصوات مركّبة قابلة للموجة باستخدام أحدث التقنيات، مما ينتج عنه أنماط وحلقات موسيقية لا حدود لها.
- أمبير: يتطلب Amper الحد الأدنى من المدخلات لإنشاء موسيقى أصلية، مما يلبي احتياجات منشئي المحتوى من جميع الأنواع بتركيبات وعروض وتسجيلات فريدة، دون استخدام مواد تم إنشاؤها مسبقًا أو موسيقى مرخصة.
- آيفا: تقوم AIVA بتأليف مقاطع صوتية عاطفية للإعلانات أو ألعاب الفيديو أو الأفلام، بينما تقدم أيضًا أشكالًا مختلفة من الأغاني الموجودة. يعمل محرك الموسيقى الخاص بالتطبيق على تبسيط عملية إنتاج الفيديو من خلال إلغاء الحاجة إلى ترخيص الموسيقى.
- موسنت: يقوم MuseNet، الذي تديره OpenAI، بإنشاء أغانٍ باستخدام ما يصل إلى 10 آلات موسيقية و15 نمطًا. حاليًا، يوفر استهلاك الموسيقى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، ولكن ليس القدرة على إنشاء موسيقى مخصصة.
الأفكار النهائية
يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على إحداث تغييرات جوهرية في صناعة الموسيقى. على الرغم من وجود العديد من المزايا المحتملة لدمج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج الموسيقي، إلا أنه لا بد من معالجة العديد من التحديات. مع استمرار صناعة الموسيقى في التطور، سيكون من الرائع أن نشهد كيف يستمر الذكاء الاصطناعي في التأثير على إنشاء الموسيقى وإنتاجها وتوزيعها.
بريما فيليسيتاس هي منظمة العفو الدولية الرائدة و استشارات وتطوير ويب 3 شركة تقدم مشاريع تعتمد على الذكاء الاصطناعي وWeb3 والتعلم الآلي وإنترنت الأشياء. نحن نضمن أن برنامجك المعتمد على الذكاء الاصطناعي سهل الاستخدام ويلبي احتياجات جمهورك المستهدف.
لا تتردد في مشاركة تفاصيل مشروعك من خلال التواصل معنا مباشرة من خلال الرابط أدناه:
المشاهدات بعد: 51
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر 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
