Yapay zeka (AI), halihazırda Apple Music, Spotify ve SoundCloud'da yayınlanan sayısız şarkıyla yeni bir kişiselleştirilmiş müzik deneyimi dalgası getirdi. Yapay zeka ve Derin Öğrenme tabanlı müzik yazılımı, yeni kullanıcılar için bir bekleme listesi oluşturuyor. Ayrıca, bazı araçlar metinden enstrümanlar bile oluşturabilir, kullanıcılara başlangıç ​​ritmi veya ilham verebilir, kullanıcıların melodileri düzenlemesine yardımcı olabilir ve çok daha fazlasını yapabilir. 

Ancak onlarca yıldır bilgisayarlar müzik yapımında kullanılıyor. Peki son zamanlarda ne değişti? Yapay zeka ve derin öğrenme tüm sektörü nasıl değiştirdi? Aşağıdaki blogda yapay zeka (AI) kavramını, bunun müzik endüstrisi için ne kadar faydalı ve zorlu olduğunu ve günümüzde müzik yaratmak için kullanılan en iyi birkaç yapay zeka aracının neler olduğunu tartışacağız. 

Yapay Zeka ve Derin Öğrenme – Nedir bunlar?

Yapay zeka (AI), problem çözmeyi kolaylaştırmak için kapsamlı veri kümelerini birleştiren bir bilgisayar bilimi dalını ifade eder. Genellikle yapay zeka ile ilişkilendirilen makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi çeşitli alt alanları kapsar. Derin öğrenme, otomasyonu geliştirerek ve analitik ve fiziksel görevlerin insan müdahalesine gerek kalmadan yürütülmesini sağlayarak birçok yapay zeka uygulamasında ve hizmetinde önemli bir rol oynar. 

Yapay zeka sıklıkla akıl yürütme, anlam keşfi, genelleme ve önceki deneyimlerden öğrenme dahil olmak üzere insanlarınkine benzer entelektüel yeteneklere sahip sistemler yaratma projesini tanımlamak için kullanılır. 

Yapay zeka sistemleri, çok miktarda etiketli eğitim verisini birleştirerek, korelasyonları ve kalıpları belirlemek için verileri inceleyerek ve gelecekteki koşullar hakkında tahminler yapmak için bu kalıplardan yararlanarak çalışır. Yapay zeka araçları müzik endüstrisinde ortaya çıkıyor ve yapay zeka parça yardım analizi ve genel ses iyileştirme gibi özellikler sağlıyor.    

PrimaFelicitas Web 3.0 teknolojilerini temel alan projeler sunarak dünya çapındaki tüketicilere hizmet veren, piyasada tanınmış bir isimdir. Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Nesnelerin İnterneti ve Blockchain. Uzman ekibimiz harika fikirlerinizi gerçeğe dönüştürerek size hizmet edecektir. yenilikçi çözümler.

Yapay Zeka ve Derin Öğrenme müzik endüstrisine nasıl fayda sağlıyor?

Yapay zeka, şarkıların yaratılmasından müzik prodüksiyonuna, pazarlama ve dağıtıma kadar bu değerli sanat formunun her yönünü dönüştürüyor. Önerileri özelleştirmek, yeni müzik seçimleri önermek ve çalma listelerini düzenlemek için yapay zeka ve derin öğrenme algoritmalarından yararlanılıyor. Ayrıca, akış hizmetlerinin kalitesini artırmak için AI kullanılır. Örneğin yapay zeka destekli araçlar arka plandaki gürültüyü tanımlayıp ortadan kaldırabilir, bit hızlarını optimize edebilir ve gecikmeyi en aza indirebilir.

Yapay zeka, geniş hacimli verileri analiz etme, kalıpların tanımlanmasına ve trendlerin tahmin edilmesine olanak sağlama kapasitesi sayesinde müzik yaratmada önemli bir avantaja sahiptir. Bu yetenek, müzik yapımcılarına ve pazarlamacılara, hedef kitlelerinde yankı uyandırma olasılığı daha yüksek müzik yayınlama konusunda yardımcı olur.

Gelecekte, Yapay zeka sanal gerçeklik konserleri ve sürükleyici deneyimlerin yaratılmasında uygulama bulabilir. Ayrıca yapay zeka, yeni müzik akışı platformlarının ve hizmetlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmaya devam edecek. Yapay zeka tabanlı araçlar, kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz edebilir, ortaya çıkan eğilimleri belirleyebilir ve iyileştirmeler için öneriler sunabilir. Yapay zekadan yararlanan müzik akışı platformları, hizmet kalitesini artırabilir ve kullanıcılara daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunabilir.

Spotify ve Pandora gibi önde gelen şirketler, kullanıcılarına özel çalma listeleri oluşturmak için yapay zekadan yararlanıyor. Bu şirketler aynı zamanda yeni ve gelişmekte olan sanatçıların tanıtımını desteklemek için yapay zekayı kullanıyor. Örneğin Spotify, kullanıcıların dinleme alışkanlıklarına göre şarkı önermek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan bir veri bilimci ekibine sahiptir. Spotify'ın önde gelen rakiplerinden biri olan Apple Music, karşılıklı yarar sağladığı kanıtlanmış şiddetli bir rekabete girdi. Her iki şirket de önemli sayıda ücretli abone topladı.

Müzik nesil modelleri nelerdir?

• MelodiRNN: MelodyRNN, LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) tabanlı bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) modelidir. Bu model, bir MIDI dosyasındaki perde aralığının değiştirilmesine veya yukarıda bahsedilen 'dikkat' tekniği gibi eğitim yaklaşımlarının uygulanmasına olanak tanıyan birden fazla sinir ağı mimari konfigürasyonunu içerir.

  Magenta tarafından geliştirilen bu araç, bir MIDI dosyasından veri kümesi oluşturmaya yönelik bir dizi komut sağlar. Modelin eğitilmesine yardımcı olan her parçadan melodiler toplar. Bu aracın kodu tamamen açık kaynaklıdır. Geliştirme aşamasında, her biri farklı türde melodiler kullanan üç model eğittiler: caz melodileri, toplu şarkılar ve çocuk şarkıları.

• Müzik Transformatörü: Magenta ayrıca müzik üretmek için transformatörleri kullanan Music Transformer adlı bir model geliştirdi. Bu model, tutarlılık açısından LSTM tabanlı modelleri geride bırakarak, MIDI dosyaları biçiminde yaklaşık 60 saniyelik ses üretebilir.

  Dikkat vektörlerinin jetonlar arasında mutlak bir ilişki kurduğu tipik dönüştürücü yaklaşımların aksine, bu algoritmadaki dikkat katmanları göreceli dikkati kullanır. Bu, modelin tokenlar arasındaki ilişkiyi birbirlerine olan yakınlıklarına göre tahmin ettiği anlamına gelir.

• MuseNet: Bir OpenAI programı olan MuseNet, transformatörleri kullanarak MIDI dosyaları üretir. Bu melodiler sıfırdan oluşturulabileceği gibi mevcut bir melodiye eşlik edecek şekilde de oluşturulabilir.

  Önemli farklardan biri MuseNet'in göreceli dikkat yerine tam dikkat kullanmasıdır. Bu, gelişmiş melodik tutarlılığa sahip, 4 dakikaya kadar süren daha uzun müzik parçalarının oluşturulmasına olanak tanır. Ancak kısa vadeli tutarlılığı tehlikeye atabilir.

• MüzikVAE: MusicVAE'ye geçersek, gizli temsilleri öğrenmek ve müzik notaları oluşturmak için kullanılan derin bir öğrenme tekniği olan hiyerarşik tekrarlayan varyasyonel otomatik kodlayıcıyı kullanır. Aşağıdaki açıklamada bu mimarinin çeşitli bileşenlerini inceleyeceğiz ve açıklayıcı örnekler sunacağız. Bundan önce otomatik kodlayıcı kavramını kavramak önemlidir.

Yapay zekanın müzik endüstrisindeki zorlukları nelerdir?

Müzikte yapay zeka ve derin öğrenme birçok zorluğu beraberinde getiriyor. Asıl mesele yapay olarak üretilen müziğin etik ve yasal sonuçları. Soru şu: "Yapay zeka tarafından oluşturulan müzik parçalarının telif hakkı kime ait?". Yapay zeka tarafından oluşturulan müzik orijinal mi, yoksa mevcut müziğe dayalı türev bir çalışma mı olmalı? Başka bir zorluk da şu olabilir: kötü oyuncular ve etik olmayan oyuncular tarafından sanatçıları taklit etmek için kullanılıyor ve seslerini kötü niyetli şekillerde kullanıyorlar. 

Aşağıda yapay zekanın müzik endüstrisine dayatabileceği birkaç zorluk yer almaktadır:

• İnsan Bağlantısının Kaybı: Yapay zeka tarafından oluşturulan müziğe veya sanal performanslara aşırı güvenmek, canlı müzikte ve ortak müzik oluşturmada bulunan insan bağlantısını azaltabilir.
• Müzik Endüstrisinin Bozulması: Yapay zeka teknolojileri, özellikle şarkı yazarlığı, besteleme ve müzisyenlik rollerinde geleneksel müzik endüstrisi rollerini bozma, iş fırsatlarını etkileme ve yaratıcılığı değiştirme potansiyeline sahiptir.
• İnsani Duygu ve Yaratıcılığın Eksikliği: Yapay zeka tarafından üretilen müzik, insan müzisyenlerin işlerine kattığı duygusal derinlik ve özgün yaratıcılıktan yoksun olabilir ve bu da potansiyel olarak kalıplaşmış ve öngörülebilir kompozisyonlarla sonuçlanabilir. Bu durum sektörde çeşitlilik ve yenilik eksikliğine yol açabilir.

Müzik üretmek için 5 yapay zeka aracı

• eflatun: Bir dizi müzik eklentisi olan Magenta Studio, müzik oluşturmak için gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Bağımsız bir uygulama veya Ableton Live eklentisi olarak işlev görebilir.
• Orb Yapımcı Süiti: Orb Yapımcı Paketi, yapımcılara en son teknolojiyle melodiler, baslar ve dalgalanabilir sentezleyici sesler oluşturma yetkisi vererek sınırsız müzik desenleri ve döngüler sağlar.
• Amper: Amper, önceden oluşturulmuş malzeme veya lisanslı müzik kullanmadan, benzersiz besteler, performanslar ve kayıtlarla her türden içerik oluşturucuya hitap ederek orijinal müzik üretmek için minimum düzeyde girdi gerektirir.
• AİVA: AIVA, reklamlar, video oyunları veya filmler için duygusal müzikler oluştururken aynı zamanda mevcut şarkıların çeşitlerini de sunar. Uygulamanın müzik motoru, müzik lisansı ihtiyacını ortadan kaldırarak video prodüksiyonunu basitleştirir.
• MuseNet: OpenAI tarafından yönetilen MuseNet, 10'a kadar enstrüman ve 15 stilde şarkılar üretir. Şu anda yapay zeka tarafından oluşturulan müzik tüketimini sunuyor ancak özel müzik oluşturma olanağı sunmuyor.

Nihai düşünceler

Yapay zeka, müzik endüstrisine önemli değişiklikler getirme kapasitesine sahip. Yapay zekayı müzik prodüksiyonuna dahil etmenin çok sayıda potansiyel avantajı olmasına rağmen, çeşitli zorlukların ele alınması gerekiyor. Müzik endüstrisi gelişmeye devam ettikçe yapay zekanın müziğin yaratımını, prodüksiyonunu ve dağıtımını nasıl etkilemeye devam ettiğini görmek büyüleyici olacak. 

PrimaFelicitas lider bir yapay zekadır ve Web3 danışmanlığı ve geliştirme AI, Web3, Makine Öğrenimi ve IoT'ye dayalı projeler sunan şirket. Yapay zeka tabanlı yazılımınızın kullanıcı dostu olmasını ve hedef kitlenizin ihtiyaçlarını karşılamasını sağlıyoruz.

Aşağıdaki bağlantıdan doğrudan bize ulaşarak proje ayrıntılarınızı paylaşmaktan çekinmeyin:

Mesaj: 51

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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