एआई और डीप लर्निंग का उपयोग करके संगीत बनाएं - प्राइमाफ़ेलिसिटास

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ऐप्पल म्यूज़िक, स्पॉटिफ़ और साउंडक्लाउड पर पहले से ही स्ट्रीमिंग अनगिनत गानों के साथ व्यक्तिगत संगीत अनुभवों की एक नई लहर लेकर आया है। एआई और डीप लर्निंग-आधारित संगीत सॉफ्टवेयर को नए उपयोगकर्ताओं के लिए प्रतीक्षा सूची मिल रही है। साथ ही, कुछ उपकरण टेक्स्ट से उपकरण भी तैयार कर सकते हैं, उपयोगकर्ताओं को शुरुआती धुन या प्रेरणा प्रदान कर सकते हैं, उपयोगकर्ताओं को धुनों को संपादित करने में मदद कर सकते हैं और भी बहुत कुछ। 

हालाँकि, कंप्यूटर दशकों से संगीत बनाने में शामिल रहे हैं। तो फिर हाल ही में क्या बदलाव आया है? कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गहन शिक्षा ने पूरे उद्योग को कैसे बदल दिया है? निम्नलिखित ब्लॉग में, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की अवधारणा पर चर्चा करेंगे, यह संगीत उद्योग के लिए कैसे फायदेमंद और चुनौतीपूर्ण है, और इन दिनों संगीत बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ शीर्ष एआई उपकरण क्या हैं। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डीप लर्निंग - वे क्या हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा को संदर्भित करता है जो समस्या-समाधान की सुविधा के लिए व्यापक डेटासेट को जोड़ती है। इसमें विभिन्न उप-क्षेत्र शामिल हैं, जैसे मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग, जो आमतौर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़े होते हैं। गहन शिक्षण कई एआई अनुप्रयोगों और सेवाओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, स्वचालन को बढ़ाता है और मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना विश्लेषणात्मक और भौतिक कार्यों के निष्पादन को सक्षम बनाता है। 

एआई का उपयोग अक्सर ऐसे सिस्टम बनाने की परियोजना का वर्णन करने के लिए किया जाता है जिसमें तर्क, अर्थ खोज, सामान्यीकरण और पिछले अनुभवों से सीखने सहित मनुष्यों के समान बौद्धिक क्षमताएं होती हैं। 

एआई सिस्टम भारी मात्रा में लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा को शामिल करके, सहसंबंधों और पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटा की जांच करके और भविष्य की स्थितियों के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए इन पैटर्न का लाभ उठाकर संचालित होता है। एआई उपकरण संगीत उद्योग में उभर रहे हैं, और एआई-ट्रैक सहायता विश्लेषण और समग्र ध्वनि वृद्धि जैसी सुविधाएं प्रदान करते हैं।    

प्राइमलफेक्टस बाजार में एक जाना-माना नाम है, जो वेब 3.0 प्रौद्योगिकियों पर आधारित परियोजनाएं प्रदान करके दुनिया भर के उपभोक्ताओं को सेवा प्रदान करता है एआई, मशीन लर्निंग, आईओटी और ब्लॉकचेन. हमारी विशेषज्ञ टीम आपके महान विचारों को मूर्त रूप देकर आपकी सेवा करेगी अभिनव उपाय।

एआई और डीप लर्निंग संगीत उद्योग के लिए कैसे फायदेमंद हैं?

गीतों के निर्माण और संगीत निर्माण से लेकर विपणन और वितरण तक, एआई इस प्रतिष्ठित कला के हर पहलू को बदल रहा है। एआई और डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग सुझावों को अनुकूलित करने, नए संगीत चयन प्रस्तावित करने और प्लेलिस्ट को क्यूरेट करने के लिए किया जाता है। इसके अलावा, स्ट्रीमिंग सेवाओं की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए AI का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, एआई-संचालित उपकरण पृष्ठभूमि शोर को पहचान सकते हैं और समाप्त कर सकते हैं, बिटरेट को अनुकूलित कर सकते हैं और विलंबता को कम कर सकते हैं।

डेटा की व्यापक मात्रा का विश्लेषण करने, पैटर्न की पहचान करने और रुझानों की भविष्यवाणी करने में सक्षम होने के कारण एआई संगीत निर्माण में एक महत्वपूर्ण लाभ रखता है। यह क्षमता संगीत निर्माताओं और विपणक को संगीत जारी करने में सहायता करती है जो उनके इच्छित दर्शकों के साथ गूंजने की अधिक संभावना है।

भविष्य में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इसका अनुप्रयोग आभासी वास्तविकता संगीत समारोहों और गहन अनुभवों के निर्माण में हो सकता है। इसके अतिरिक्त, एआई नए संगीत स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म और सेवाओं की उन्नति में योगदान देना जारी रखेगा। एआई-आधारित उपकरण उपयोगकर्ता के व्यवहार और प्राथमिकताओं का विश्लेषण कर सकते हैं, उभरते रुझानों की पहचान कर सकते हैं और संवर्द्धन के लिए सिफारिशें पेश कर सकते हैं। एआई का लाभ उठाते हुए, संगीत स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म अपनी सेवा की गुणवत्ता बढ़ा सकते हैं और उपयोगकर्ताओं को अधिक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान कर सकते हैं।

Spotify और Pandora जैसी अग्रणी कंपनियों ने अपने उपयोगकर्ताओं के लिए अनुकूलित प्लेलिस्ट तैयार करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया है। ये कंपनियाँ नए और उभरते कलाकारों को बढ़ावा देने के लिए AI का भी उपयोग करती हैं। उदाहरण के लिए, Spotify के पास डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम है जो उपयोगकर्ताओं की सुनने की आदतों के आधार पर गाने का सुझाव देने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है। Spotify का एक प्रमुख प्रतियोगी, Apple Music, एक भयंकर प्रतिद्वंद्विता में लगा हुआ है जो पारस्परिक रूप से लाभप्रद साबित हुआ है। दोनों कंपनियों ने बड़ी संख्या में सशुल्क ग्राहक जुटाए हैं।

संगीत पीढ़ी मॉडल क्या हैं?

• मेलोडीआरएनएन: मेलोडीआरएनएन एक एलएसटीएम (लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी) आधारित आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) मॉडल है। इस मॉडल में कई तंत्रिका नेटवर्क वास्तुशिल्प कॉन्फ़िगरेशन शामिल हैं, जो MIDI फ़ाइल में पिच रेंज के संशोधन या उपरोक्त 'ध्यान' तकनीक जैसे प्रशिक्षण दृष्टिकोण के कार्यान्वयन की अनुमति देता है।

  मैजेंटा द्वारा विकसित यह टूल MIDI फ़ाइल से डेटासेट बनाने के लिए कमांड का एक सेट प्रदान करता है। यह प्रत्येक ट्रैक से धुनें एकत्र करता है, जो मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करता है। इस टूल का कोड पूरी तरह से ओपन-सोर्स है। उन्होंने विकास चरण के दौरान शुरू से ही तीन मॉडलों को प्रशिक्षित किया, प्रत्येक ने एक अलग प्रकार की धुन का इस्तेमाल किया: जैज़ धुन, बैच गाने और बच्चों के गाने।

• संगीत ट्रांसफार्मर: मैजेंटा ने म्यूजिक ट्रांसफॉर्मर नामक एक मॉडल भी विकसित किया, जो संगीत उत्पन्न करने के लिए ट्रांसफॉर्मर का उपयोग करता है। यह मॉडल MIDI फ़ाइलों के रूप में लगभग 60 सेकंड का ऑडियो उत्पन्न कर सकता है, जो सुसंगतता के मामले में LSTM-आधारित मॉडल से आगे निकल जाता है।

  विशिष्ट ट्रांसफार्मर दृष्टिकोणों के विपरीत, जहां ध्यान वैक्टर टोकन के बीच एक पूर्ण संबंध बनाते हैं, इस एल्गोरिदम में ध्यान परतें सापेक्ष ध्यान का उपयोग करती हैं। इसका मतलब यह है कि मॉडल एक दूसरे से निकटता के आधार पर टोकन के बीच संबंध की भविष्यवाणी करता है।

• म्यूजिमनेट: म्यूज़नेट, एक ओपनएआई प्रोग्राम, ट्रांसफार्मर का उपयोग करके MIDI फ़ाइलें तैयार करता है। ये धुनें या तो शुरुआत से बनाई जा सकती हैं या किसी मौजूदा धुन की संगत के रूप में बनाई जा सकती हैं।

  एक बड़ा अंतर यह है कि म्यूज़नेट सापेक्ष ध्यान के बजाय पूर्ण ध्यान का उपयोग करता है। यह बेहतर मधुर सुसंगतता के साथ 4 मिनट तक चलने वाले संगीत के लंबे टुकड़ों के निर्माण की अनुमति देता है। हालाँकि, यह अल्पकालिक सुसंगतता को ख़तरे में डाल सकता है।

• संगीतवीएई: MusicVAE पर आगे बढ़ते हुए, यह एक पदानुक्रमित आवर्तक परिवर्तनीय ऑटोएनकोडर का उपयोग करता है, जो एक गहन शिक्षण तकनीक है जिसका उपयोग अव्यक्त अभ्यावेदन सीखने और संगीत स्कोर उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। निम्नलिखित स्पष्टीकरण में, हम इस वास्तुकला के विभिन्न घटकों पर गहराई से विचार करेंगे और उदाहरणात्मक उदाहरण प्रदान करेंगे। इससे पहले, ऑटोएनकोडर की अवधारणा को समझना आवश्यक है।

संगीत उद्योग में AI की चुनौतियाँ क्या हैं?

एआई और संगीत में गहन शिक्षा कई चुनौतियां पेश करती है। प्राथमिक मुद्दा है कृत्रिम रूप से उत्पन्न संगीत के नैतिक और कानूनी निहितार्थ. प्रश्न यह है कि "एआई द्वारा उत्पन्न संगीत ट्रैक का कॉपीराइट किसके पास है?" क्या यह एआई-जनरेटेड संगीत मूल है, या यह मौजूदा संगीत पर आधारित व्युत्पन्न कार्य होना चाहिए? एक और चुनौती यह हो सकती है कि यह हो सकता है कलाकारों की नकल करने के लिए बुरे अभिनेताओं और अनैतिक खिलाड़ियों द्वारा उपयोग किया जाता है और उनकी आवाज़ का इस्तेमाल दुर्भावनापूर्ण तरीकों से करते हैं। 

निम्नलिखित कुछ चुनौतियाँ हैं जो AI संगीत उद्योग पर थोप सकता है:

• मानवीय संपर्क की हानि: एआई-जनित संगीत या आभासी प्रदर्शन पर अत्यधिक निर्भरता लाइव संगीत और सहयोगी संगीत निर्माण में पाए जाने वाले मानवीय संबंध को कम कर सकती है।
• संगीत उद्योग का विघटन: एआई प्रौद्योगिकियों में पारंपरिक संगीत उद्योग की भूमिकाओं को बाधित करने, नौकरी के अवसरों को प्रभावित करने और रचनात्मकता को बदलने की क्षमता है, विशेष रूप से गीत लेखन, रचना और सत्र संगीतकार भूमिकाओं में।
• मानवीय भावना एवं रचनात्मकता का अभाव: एआई-जनित संगीत में भावनात्मक गहराई और प्रामाणिक रचनात्मकता की कमी हो सकती है जो मानव संगीतकार अपने काम में लाते हैं, जिसके परिणामस्वरूप संभावित रूप से फार्मूलाबद्ध और पूर्वानुमानित रचनाएँ होती हैं। इससे उद्योग में विविधता और नवीनता की कमी हो सकती है।

संगीत निर्माण के लिए 5 एआई उपकरण

• मैजंटा: मैजेंटा स्टूडियो, संगीत प्लगइन्स का एक सेट, संगीत उत्पन्न करने के लिए उन्नत मशीन-लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है। यह एक स्टैंडअलोन एप्लिकेशन या एबलटन लाइव प्लगइन के रूप में कार्य कर सकता है।
• ओर्ब प्रोड्यूसर सुइट: ऑर्ब प्रोड्यूसर सुइट निर्माताओं को अत्याधुनिक तकनीक के साथ धुन, बेसलाइन और वेवटेबल सिंथेसाइज़र ध्वनियां बनाने का अधिकार देता है, जिसके परिणामस्वरूप असीमित संगीत पैटर्न और लूप होते हैं।
• एम्पर: एम्पर को मूल संगीत उत्पन्न करने के लिए न्यूनतम इनपुट की आवश्यकता होती है, जो पूर्व-निर्मित सामग्री या लाइसेंस प्राप्त संगीत का उपयोग किए बिना, अद्वितीय रचनाओं, प्रदर्शनों और रिकॉर्डिंग के साथ सभी प्रकार के सामग्री निर्माताओं को पूरा करता है।
• Aiva: AIVA विज्ञापनों, वीडियो गेम या फिल्मों के लिए भावनात्मक साउंडट्रैक तैयार करता है, साथ ही मौजूदा गानों की विविधता भी पेश करता है। ऐप का संगीत इंजन संगीत लाइसेंसिंग की आवश्यकता को समाप्त करके वीडियो उत्पादन को सरल बनाता है।
• म्यूजिमनेट: ओपनएआई द्वारा प्रबंधित म्यूज़नेट, 10 उपकरणों और 15 शैलियों में गाने तैयार करता है। वर्तमान में, यह एआई-जनित संगीत खपत प्रदान करता है, लेकिन कस्टम संगीत बनाने की क्षमता नहीं।

अंतिम विचार

एआई संगीत उद्योग में महत्वपूर्ण बदलाव लाने की क्षमता रखता है। यद्यपि संगीत उत्पादन में एआई को शामिल करने के कई संभावित फायदे हैं, विभिन्न चुनौतियों का समाधान किया जाना चाहिए। जैसे-जैसे संगीत उद्योग विकसित हो रहा है, यह देखना दिलचस्प होगा कि एआई संगीत निर्माण, उत्पादन और वितरण को कैसे प्रभावित करता है। 

प्राइमलफेक्टस एक अग्रणी एआई है और Web3 परामर्श और विकास कंपनी जो AI, Web3, मशीन लर्निंग और IoT पर आधारित प्रोजेक्ट वितरित करती है। हम सुनिश्चित करते हैं कि आपका AI-आधारित सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ता के अनुकूल है और आपके लक्षित दर्शकों की ज़रूरतों को पूरा करता है।

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• स्रोत: 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