Son birkaç yıl, yapay zekanın yaratıcı alanlara uygulanmasında bir patlama gördü. Yeni nesil görüntü ve metin oluşturucular etkileyici sonuçlar veriyor. Artık AI, müzikte de uygulamalar buldu.
Geçen hafta, Google’daki bir grup araştırmacı, metin istemlerini ses bölümlerine dönüştürebilen yapay zeka tabanlı bir müzik üreteci olan MusicLM’yi piyasaya sürdü. Bu, yaratıcı yapay zeka için inanılmaz birkaç yılda inovasyonun hızlı temposunun bir başka örneği.
Müzik endüstrisi, internet ve akış hizmetlerinin neden olduğu kesintilere hâlâ uyum sağlamaya çalışırken, yapay zekanın müziği yaratma ve deneyimleme biçimimizi nasıl değiştirebileceğine büyük ilgi var.
Müzik oluşturmayı otomatikleştirme
Bir dizi yapay zeka aracı artık kullanıcıların otomatik olarak müzik dizileri veya ses bölümleri oluşturmasına olanak tanıyor. Google’ın Magenta araç seti gibi çoğu ücretsiz ve açık kaynaktır.
Yapay zeka müzik üretimindeki en bilinen yaklaşımlardan ikisi şunlardır: 1. devam, yapay zeka bir dizi nota veya dalga biçimi verisini sürdürür ve 2. uyumlaştırma veya eşlik, yapay zeka girişi tamamlamak için bir şey üretir, örneğin gidecek akorlar gibi. bir melodi ile.
Metin ve görüntü üreten yapay zekaya benzer şekilde, müzik yapay zeka sistemleri bir dizi farklı veri kümesi üzerinde eğitilebilir. Örneğin, OpenAI MuseNet’te güzel bir şekilde gösterildiği gibi, Bon Jovi tarzında eğitilmiş bir sistem kullanarak Chopin’in bir melodisini genişletebilirsiniz.
Bu tür araçlar, “boş sayfa sendromu” olan sanatçılar için, son baskıyı sanatçının kendisi sağlasa bile, büyük bir ilham kaynağı olabilir. Yaratıcı teşvik, günümüzde yaratıcı AI araçlarının acil uygulamalarından biridir.
Ancak bu araçların bir gün daha da yararlı olabileceği yer, müzik uzmanlığını genişletmektir. Pek çok insan bir melodi yazabilir, ancak çok azı duyguları uyandırmak için akorları ustaca manipüle etmeyi veya çeşitli tarzlarda müzik yazmayı bilir.
Müzik AI araçlarının yetenekli müzisyenlerin işlerini güvenilir bir şekilde yapmak için gidecek bir yolu olsa da, bir avuç şirket müzik üretimi için AI platformları geliştiriyor.
Boomy minimalist bir yol izliyor: müzik deneyimi olmayan kullanıcılar birkaç tıklamayla bir şarkı oluşturabilir ve ardından onu yeniden düzenleyebilir. Aiva’nın da benzer bir yaklaşımı vardır, ancak daha hassas kontrol sağlar; sanatçılar, oluşturulan müziği nota nota özel bir düzenleyicide düzenleyebilir.
Yalnız dikkat edilmesi gereken bir şey var. Makine öğrenimi tekniklerini kontrol etmenin zor olduğu biliniyor ve yapay zeka kullanarak müzik üretmek şimdilik biraz şanslı bir adım; bu araçları kullanırken ara sıra altın çalabilirsiniz ama nedenini bilmiyor olabilirsiniz.
Bu yapay zeka araçlarını oluşturan insanlar için devam eden bir zorluk, üretken algoritmaların ürettikleri üzerinde daha kesin ve kasıtlı kontrole izin vermektir.
Tarzı ve sesi manipüle etmenin yeni yolları Müzik AI araçları, kullanıcıların bir müzik dizisini veya ses bölümünü dönüştürmesine de olanak tanır. Örneğin, Google Magenta’nın Farklılaştırılabilir Dijital Sinyal İşleme kitaplığı teknolojisi, tını aktarımı gerçekleştirir.
Tını, sesin dokusu için kullanılan teknik terimdir – bir araba motoru ile düdük arasındaki fark. Tını aktarımı kullanılarak, bir ses bölümünün tınısı değiştirilebilir.
Bu tür araçlar, yapay zekanın müzisyenlerin zengin orkestrasyonlar oluşturmasına ve tamamen yeni sesler elde etmesine nasıl yardımcı olabileceğinin harika bir örneğidir.
2020’de düzenlenen ilk AI Şarkı Yarışmasında, Sidney merkezli müzik stüdyosu Uncanny Valley (işbirliği yaptığım kişi), şarkı söyleyen koalaları karışıma dahil etmek için tını aktarımını kullandı. Tını aktarımı, kendi başına enstrüman haline gelen uzun bir sentez teknikleri tarihine katıldı.
Müziği parçalara ayırmak Müzik üretimi ve dönüşümü, denklemin yalnızca bir parçasıdır. Ses çalışmalarında uzun süredir devam eden bir sorun, “kaynak ayırma” sorunudur. Bu, bir parçanın ses kaydını ayrı enstrümanlarına ayırabilmek anlamına gelir.
Mükemmel olmasa da yapay zeka destekli kaynak ayrımı uzun bir yol kat etti. Kullanımı muhtemelen sanatçılar için çok önemli olacak; bazıları, diğerlerinin bestelerinde “kilidi seçebilmesinden” hoşlanmayacak.
Bu arada, DJ’ler ve mashup sanatçıları, parçaları nasıl karıştırdıkları ve yeniden karıştırdıkları üzerinde benzeri görülmemiş bir kontrol elde edecekler. Kaynak ayırma girişimi Audioshake, bunun müziklerinin TV ve film gibi daha kolay uyarlanmasına izin veren sanatçılar için yeni gelir akışları sağlayacağını iddia ediyor.
Sanatçılar bu Pandora’nın kutusunun açıldığını kabul etmek zorunda kalabilirler, tıpkı sentezleyicilerin ve davul makinelerinin ilk ortaya çıktığı ve bazı durumlarda belirli bağlamlarda müzisyen ihtiyacının yerini aldığı durumlarda olduğu gibi.
Ancak bu alanı izleyin, çünkü telif hakkı yasaları sanatçılara eserlerinin izinsiz olarak manipüle edilmesine karşı koruma sağlar. Bu muhtemelen müzik endüstrisinde başka bir gri alan haline gelecek ve düzenlemeler ayak uydurmak için mücadele edebilir.
Yeni müzik deneyimleri Playlist popülaritesi, odaklanmak, rahatlamak, uykuya dalmak veya egzersiz yapmak gibi bazı “işlevsel” faydaları olan müzikleri dinlemeyi ne kadar sevdiğimizi ortaya çıkardı.
Girişim şirketi Endel, belirli bilişsel durumları en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olmak için sonsuz akışlar yaratarak yapay zeka destekli işlevsel müziği iş modeli haline getirdi.
Endel’in müziği, dinleyicinin kalp atış hızı gibi fizyolojik verilere bağlanabilir. Manifesto, ağırlıklı olarak farkındalık uygulamalarından yararlanıyor ve telaşlı ve endişe uyandıran hızıyla “bedenlerimizin ve beyinlerimizin yeni dünyaya uyum sağlamasına yardımcı olmak için yeni teknolojiyi” kullanabileceğimizi cesur bir şekilde öneriyor.
Diğer start-up’lar da fonksiyonel müziği keşfediyor. Aimi, bireysel elektronik müzik yapımcılarının müziklerini nasıl sonsuz ve etkileşimli akışlara dönüştürebileceğini inceliyor.
Aimi’nin dinleyici uygulaması, hayranları sistemin “yoğunluk” veya “doku” gibi üretken parametrelerini değiştirmeye veya bir düşüşün ne zaman olacağına karar vermeye davet ediyor. Dinleyici, pasif bir şekilde dinlemek yerine müzikle ilgilenir.
Yapay zekanın bu uygulamalarda ne kadar ağır kaldırdığını söylemek zor – potansiyel olarak çok az. Buna rağmen, bu tür ilerlemeler, şirketlerin müzik deneyiminin gelecekte nasıl gelişebileceğine dair vizyonlarına rehberlik ediyor.
Müziğin geleceği Yukarıda bahsedilen girişimler, müziği nasıl yarattığımız ve paylaştığımızla ilgili köklü sözleşmeler, yasalar ve kültürel değerlerle çelişmektedir.
Sanatçıların eserleri üzerinde AI sistemleri eğiten şirketlerin bu sanatçılara tazminat ödemesini sağlamak için telif hakkı yasaları sıkılaştırılacak mı? Ve bu tazminat ne için olurdu? Kaynak ayrımına yeni kurallar uygulanacak mı? AI kullanan müzisyenler müzik yapmak için daha az mı zaman harcayacak yoksa her zamankinden daha fazla mı müzik yapacak? Kesin olan bir şey varsa, o da değişimdir.
Yeni nesil müzisyenler, yapay zekanın yaratıcı olanaklarına dalmış olarak büyüdükçe, bu araçlarla çalışmanın yeni yollarını bulacaklar.
Böyle bir türbülans, müzik teknolojisi tarihinde yeni bir şey değil ve ne güçlü teknolojiler ne de kalıcı gelenekler, yaratıcı geleceğimizi dikte etmemelidir.