فرصت ها و چالش های هوش مصنوعی در موسیقی در سال 2024

این مقاله را به اشتراک بگذارید

• 
• 
• 
• 
• 

by ژاوهازین شادن

تاریخ انتشار: 25 آوریل 2024 ساعت 2:00 بروزرسانی: 24 آوریل 2024 ساعت 6:59 ق.ظ.

by آناستازیا او

ویرایش و بررسی شده: 25 آوریل 2024 ساعت 2:00 صبح

برای بهبود تجربه زبان محلی شما، گاهی اوقات از یک افزونه ترجمه خودکار استفاده می کنیم. لطفاً توجه داشته باشید که ممکن است ترجمه خودکار دقیق نباشد، پس بخوانید اصلی مقاله برای اطلاعات دقیق

یک سال پیش، در آوریل 2023، گریمز طرفداران خود را تشویق کرد تا از صدای او در ساخت آهنگ ها از طریق وب سایت خود استفاده کنند. Elf.Tech. پلتفرم هوش مصنوعی به کاربران این امکان را می دهد که آزادانه آواز خود را آپلود کنند و آنها را به سبک هنرمند ترکیب کنند.

گرایمز در توییت خود هنگام رونمایی از این نرم افزار، تمایل خود را برای مهار صدای خود آزادانه نشان داد و استقلال خود را از برچسب ها و محدودیت های قانونی برجسته کرد. او مشتاقانه ترکیب خلاقیت انسانی و پتانسیل ماشینی را پذیرفت و از اشتراک آزاد هنر و برهم زدن پارادایم های مرسوم حق چاپ حمایت کرد.

با این حال، همه نوازندگان از ادغام جریان اصلی هوش مصنوعی در صنعت استقبال نکرده اند. همان ماهی که گریمز نرم افزار هوش مصنوعی خود را برای همکاری با طرفدارانش اعلام کرد، در آوریل 2023، گروه موسیقی یونیورسال به دنبال موفقیت ویروسی همکاری هوش مصنوعی بین Drake و The Weeknd به نام "Heart on My Sleeve" با استناد به نگرانی های مالکیت معنوی، اقدام قانونی کرد. .

موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی به هنرمندان این فرصت را می دهد تا روش های جدید خلق موسیقی را کشف کنند و نه تنها روند ساخت موسیقی بلکه نحوه مصرف و اشتراک گذاری آن را نیز متحول کند. چهره‌های مشهور صنعت موسیقی، مانند گریمز و برایان انو، قبلاً از پتانسیل آن استقبال کرده‌اند. با این حال، مانند بسیاری از نوآوری ها، موسیقی غیر تولید شده توسط انسان هم تحسین و هم نقد را برانگیخته است.

در این مقاله قصد داریم به طور جامع به موضوع موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی بپردازیم. بیایید فرصت ها و چالش های ارائه شده توسط فناوری را بررسی کنیم. کاربردهای فعلی و بالقوه آن در صنعت موسیقی.

موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی از طریق استفاده از فناوری های هوش مصنوعی، الگوریتم های اعمال نفوذ و مدل های یادگیری ماشین (ML) تولید می شود. این سیستم‌ها بر اساس داده‌های موسیقی تاریخی، شامل آهنگ‌هایی از ژانرهای مختلف که توسط انسان‌ها در طول تاریخ ایجاد شده‌اند، آموزش دیده‌اند. این ورودی غنی، سیستم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا الگوهای ذاتی موسیقی را تجزیه و تحلیل و تشخیص دهند.

متعاقبا، AI قادر به ساخت قطعات موسیقی است که از سبک، ساختار و سایر ویژگی های موسیقی ساخته شده توسط انسان قبل از ظهور هوش مصنوعی تقلید می کند. این فرآیند شامل آموزش مدل‌های ML بر روی مجموعه داده‌های گسترده از موسیقی قبلی است که به آنها امکان می‌دهد تا پیچیدگی‌های الگوها، ساختارها و سبک‌های موسیقی را بیاموزند.

در طول مرحله آموزش، این مدل‌ها بینش‌هایی در مورد توزیع الگوهای موسیقی به دست می‌آورند که بعداً از آن برای تولید آهنگ‌های جدید استفاده می‌کنند. آن‌ها ممکن است از تکنیک‌هایی مانند درون‌یابی و برون‌یابی برای ساختن انواع آهنگ‌های موجود، با استفاده از دانش آموخته‌شده خود از الگوهای موسیقی استفاده کنند.

علاوه بر این، تکنیک‌های پس پردازش مانند هماهنگ‌سازی، تنظیم ریتم و تولید ملودی را می‌توان برای بهبود و اصلاح موسیقی تولید شده به کار برد. این رویکرد چند وجهی، هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا آهنگ‌هایی بسازد که با ژانرها یا سبک‌های خاص طنین‌اندازی کند و چشم‌انداز موسیقی را با خلاقیت‌های نوآورانه غنی‌تر کند.

چندین رویکرد برای موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی

• مدل‌های مبتنی بر پارامتر، موسیقی را بر اساس پیش تولید می‌کنندdefiگزینه هایی مانند کلید، تمپو، ریتم و ملودی را انتخاب کنید. این پارامترها فرآیند ترکیب را هدایت می کنند و امکان دستکاری برای معرفی تغییرات را فراهم می کنند.
• از سوی دیگر، مدل‌های مبتنی بر متن، موسیقی را با استفاده از نمایش‌های متنی یا نمادین تولید می‌کنند. آنها الگوها و ساختارهای درون متن را برای ایجاد ملودی ها، هارمونی ها و ریتم ها تجزیه و تحلیل می کنند. متدولوژی های رایج شامل شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) یا مدل های ترانسفورماتور است.
• مدل‌های مبتنی بر بصری از نمایش‌های بصری مانند نت‌های موسیقی یا رول‌های پیانو برای تولید موسیقی استفاده می‌کنند. این مدل‌ها با تجزیه و تحلیل الگوهای بصری و همبستگی‌های بین نت‌ها، ترکیب‌های جدیدی را ایجاد می‌کنند.

توجه به این نکته مهم است که اگرچه موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی می تواند چشمگیر باشد، اما همچنان حوزه تحقیق و توسعه مداوم است. پیچیدگی و تفاوت‌های ظریف ترکیب‌بندی‌های خلق‌شده توسط انسان ممکن است همیشه تکرار نشود، و یک عنصر ذهنی در ارزیابی کیفیت و ارزش هنری آثار تولید شده توسط هوش مصنوعی وجود دارد.

فرصت هایی برای موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی

موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی فرصت های زیادی را برای بهبود سفر خلاقانه، ساده سازی ترکیب و ارائه پیشنهادهای سفارشی باز می کند. الگوریتم های هوش مصنوعی با بررسی مجموعه داده های موسیقی گسترده، می توانند الهام بخش نوازندگان باشند، ملودی ها را شکل دهند و میراث موسیقی را حفظ کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی مشارکت افراد بدون پیش‌زمینه موسیقی را در خلق موسیقی تسهیل می‌کند و مشارکت‌های مشترک بین انسان‌ها و ماشین‌ها را تقویت می‌کند، مرزهای آهنگسازی سنتی را پیش می‌برد و مناطق موسیقی ناشناخته را کاوش می‌کند.

ابزارهای موجود مانند Jukedeck و Amper Music فرآیندهای آهنگسازی و تنظیم موسیقی را با تجهیز آهنگسازان با موسیقی های تولید شده توسط هوش مصنوعی متناسب با نیازهای آنها ساده می کنند، بنابراین در ساخت موسیقی متن های سفارشی در زمان و تلاش صرفه جویی می شود.

با توجه به حفظ میراث موسیقی، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند ماهیت و ویژگی‌های ژانرهای خاص را با بررسی دقیق ترکیب‌بندی‌های تاریخی و تولید موسیقی جدید که به آن سبک‌ها پایبند است، به تصویر بکشند.

پلتفرم هایی مانند AIVA و OpenAIMuseNet به کاربران این امکان را می دهد که پارامترها یا سبک های خاصی را وارد کرده و قطعات موسیقی اصلی را با حداقل دانش یا آموزش موسیقی تولید کنند. این امر خلق موسیقی را دموکراتیزه می‌کند و به غیر موسیقی‌دانان اجازه می‌دهد در بیان موسیقی شرکت کنند.

چالش‌های موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی

با این وجود، موانع و مشکلات در حوزه موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی وجود دارد که نیاز به توجه دارد. علیرغم پتانسیلی که برای تسریع در خلق موسیقی دارد، هوش مصنوعی با چالش های مختلفی روبرو می شود. در درجه اول، نگرانی در مورد خلاقیت انسان وجود دارد، زیرا هوش مصنوعی اغلب در تلاش است تا غنای احساسی موجود در موسیقی خلق شده توسط انسان را در بر بگیرد. اکثر الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای موسیقی برای تولید ترکیب‌هایی بر اساس الگوها یا سبک‌های شناسایی شده از طریق یادگیری ماشین ساخته شده‌اند. در نتیجه، این اغلب منجر به موسیقی می شود که فاقد عمق عاطفی و خلاقیت مشخصه موسیقی ساخته شده توسط انسان است.

علاوه بر این، فناوری فعلی هوش مصنوعی با محدودیت‌هایی مواجه می‌شود که ناشی از اتکا به مجموعه داده‌های محدود است که در نتیجه تنوع موسیقی محدود شده و چالش‌هایی در به تصویر کشیدن بیان انسان ایجاد می‌شود. مسائل حقوقی مربوط به کپی رایت، وضعیت را بیشتر می کند، زیرا مالکیت و اصالت مشخص با موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی پیچیده می شود. در حالی که هدف قانون کپی رایت محافظت از سازندگان اصلی موسیقی است، تمایز بین آهنگ‌های اصلی و تولید شده با دخالت هوش مصنوعی محو می‌شود. استفاده از الگوریتم‌ها و مجموعه داده‌های یادگیری ماشین برای تولید موسیقی، تعیین مالکیت و اصالت را پیچیده می‌کند و منجر به اختلافات و پیچیدگی‌های حقوقی می‌شود.

نگرانی های اخلاقی و اجتماعی نیز ظاهر می شود. این نگرانی وجود دارد که موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی ممکن است از اهمیت خلاقیت انسان در فرآیند ساخت موسیقی بکاهد و به طور بالقوه بیان هنری و استعداد را کاهش دهد. علاوه بر این، ظرفیت موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی برای تقلید از ساخته‌های ساخته شده توسط انسان، پرسش‌هایی را در مورد اصالت و اصالت به‌ویژه در صنعت موسیقی ایجاد می‌کند.

ظهور فناوری هوش مصنوعی مولد تحولی قابل توجه در صنعت موسیقی است که فرصت های بی سابقه و چالش های بزرگی را ارائه می دهد. همانطور که به جلو می رویم، تعداد فزاینده ای از پروژه ها و پلتفرم های مربوط به موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی ظاهر می شوند، و تماشای اینکه این فناوری به چه چیزی تبدیل می شود بسیار هیجان انگیز است.

درباره نویسنده

Zhauhazyn یک کپی رایتر و رشته جامعه شناسی است. او که شیفته پویایی پیچیده مطالعات علم و فناوری است، عمیقاً در قلمرو Web3 با اشتیاق شدید به بلاک چین.

مقالات بیشتر

ژاوهازین شادن

ژاوهازین شادن

Zhauhazyn یک کپی رایتر و رشته جامعه شناسی است. او که شیفته پویایی پیچیده مطالعات علم و فناوری است، عمیقاً در قلمرو Web3 با اشتیاق شدید به بلاک چین.

مقالات بیشتر