צור מוזיקה באמצעות AI ולמידה עמוקה - PrimaFelicitas

בינה מלאכותית (AI) הביאה גל חדש של חוויות מוזיקה מותאמות אישית עם אינספור שירים שכבר זורמים ב-Apple Music, Spotify ו-SoundCloud. תוכנת המוזיקה מבוססת AI ו-Deep Learning מקבלת רשימת המתנה למשתמשים חדשים. כמו כן, כלים מסוימים יכולים אפילו ליצור מכשירים מטקסט, לספק למשתמשים פעימת התחלה או השראה, לעזור למשתמשים לערוך מנגינות ועוד הרבה יותר. 

עם זאת, מחשבים היו מעורבים ביצירת מוזיקה במשך עשרות שנים. אז מה השתנה לאחרונה? כיצד בינה מלאכותית ולמידה עמוקה שינו את התעשייה כולה? בבלוג הבא, נדון במושג הבינה המלאכותית (AI), כיצד הוא מועיל ומאתגר עבור תעשיית המוזיקה, ומהם כמה כלי AI מובילים המשמשים ליצירת מוזיקה בימים אלה. 

בינה מלאכותית ולמידה עמוקה - מה הם?

אינטליגנציה מלאכותית (AI) מתייחס לענף של מדעי המחשב המשלב מערכי נתונים מקיפים כדי להקל על פתרון בעיות. הוא מקיף תתי תחומים שונים, כגון למידת מכונה ולמידה עמוקה, אשר מקושרים בדרך כלל לבינה מלאכותית. למידה עמוקה ממלאת תפקיד מפתח במספר יישומי ושירותי AI, משפרת את האוטומציה ומאפשרת ביצוע של משימות אנליטיות ופיזיות ללא צורך בהתערבות אנושית. 

בינה מלאכותית משמשת לעתים קרובות לתיאור הפרויקט של יצירת מערכות בעלות יכולות אינטלקטואליות דומות לאלו של בני אדם, כולל חשיבה, גילוי משמעות, הכללה ולמידה מהתנסויות קודמות. 

מערכות בינה מלאכותית פועלות על ידי שילוב כמויות עצומות של נתוני אימון מתויגים, בחינת הנתונים כדי לזהות מתאמים ודפוסים, ומינוף דפוסים אלה כדי ליצור תחזיות לגבי תנאים עתידיים. כלי בינה מלאכותית צצים בתעשיית המוזיקה, ומספקים תכונות כמו ניתוח סיוע במסלול בינה מלאכותית ושיפור סאונד כולל.    

PrimaFelicitas הוא שם ידוע בשוק, המשרת צרכנים ברחבי העולם על ידי מתן פרויקטים המבוססים על טכנולוגיות Web 3.0 כגון AI, למידת מכונה, IoT ובלוקצ'יין. צוות המומחים שלנו ישרת אותך על ידי הפיכת הרעיונות הנהדרים שלך ל פתרונות חדשניים.

כיצד AI ולמידה עמוקה מועילים לתעשיית המוזיקה?

מיצירת שירים והפקה מוזיקלית ועד לשיווק והפצה, AI משנה כל היבט של צורת האמנות היקרה הזו. בינה מלאכותית ואלגוריתמי למידה עמוקה משמשים כדי להתאים אישית הצעות, להציע בחירות מוזיקה חדשות ולאצור רשימות השמעה. יתר על כן, AI משמש כדי לשפר את איכות שירותי הסטרימינג. לדוגמה, כלים מונעי בינה מלאכותית יכולים לזהות ולחסל רעשי רקע, לייעל קצבי סיביות ולמזער זמן אחזור.

לבינה מלאכותית יש יתרון משמעותי ביצירת מוזיקה בזכות יכולתה לנתח כמויות נרחבות של נתונים, המאפשרות זיהוי של דפוסים וחיזוי מגמות. יכולת זו מסייעת למפיקים ולמשווקים מוזיקליים בהוצאת מוזיקה שסביר יותר להדהד עם הקהל המיועד להם.

בעתיד, אינטליגנציה מלאכותית עשוי למצוא יישום ביצירת קונצרטים של מציאות מדומה וחוויות סוחפות. בנוסף, בינה מלאכותית תמשיך לתרום לקידום פלטפורמות ושירותים חדשים להזרמת מוזיקה. כלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לנתח התנהגות והעדפות משתמשים, לזהות מגמות מתפתחות ולהציע המלצות לשיפורים. מינוף AI, פלטפורמות הזרמת מוזיקה יכולות לשפר את איכות השירות שלהן ולספק למשתמשים חוויה אישית יותר.

חברות מובילות כמו Spotify ופנדורה רתמו בינה מלאכותית כדי ליצור רשימות השמעה מותאמות עבור המשתמשים שלהן. חברות אלה מעסיקות גם AI כדי לתמוך בקידום אמנים חדשים ומתעוררים. Spotify, למשל, מתגאה בצוות של מדעני נתונים שמשתמשים באלגוריתמים של למידת מכונה כדי להציע שירים על סמך הרגלי ההאזנה של המשתמשים. אפל מיוזיק, מתחרה בולטת לספוטיפיי, עסקה ביריבות עזה שהוכיחה שהיא מועילה הדדית. שתי החברות צברו מספר לא מבוטל של מנויים בתשלום.

מהם הדגמים של דור המוזיקה?

• MelodyRNN: MelodyRNN הוא מודל LSTM (Long Short-Term Memory) מבוסס רשת עצבית חוזרת (RNN). מודל זה כולל תצורות ארכיטקטוניות מרובות של רשתות עצביות, המאפשרות שינוי של טווח גובה הצליל בקובץ MIDI או יישום של גישות אימון כגון טכניקת 'תשומת לב' שהוזכרה לעיל.

  כלי זה, שפותח על ידי Magenta, מספק קבוצה של פקודות ליצירת מערך נתונים מקובץ MIDI. הוא אוסף מנגינות מכל מסלול, מה שעוזר לאמן את הדגם. הקוד של הכלי הזה הוא לגמרי קוד פתוח. הם הכשירו שלושה דגמים מההתחלה בשלב הפיתוח, כל אחד משתמש בסוג אחר של מנגינה: מנגינות ג'אז, שירי אצווה ושירי ילדים.

• מוסיקה שנאי: מג'נטה פיתחה גם דגם בשם Music Transformer, המשתמש בשנאים להפקת מוזיקה. מודל זה יכול ליצור כמעט 60 שניות של אודיו בצורה של קבצי MIDI, העולה על מודלים מבוססי LSTM במונחים של קוהרנטיות.

  בניגוד לגישות טרנספורמציות טיפוסיות, שבהן וקטורי הקשב בונים קשר מוחלט בין אסימונים, שכבות הקשב באלגוריתם זה משתמשות בתשומת לב יחסית. המשמעות היא שהמודל מנבא את הקשר בין אסימונים על סמך קרבתם זה לזה.

• MuseNet: MuseNet, תוכנית OpenAI, מייצרת קבצי MIDI באמצעות שנאים. מנגינות אלו יכולות להיווצר מאפס או כליווי למנגינה קיימת.

  הבדל מרכזי אחד הוא ש-MuseNet משתמשת בתשומת לב מלאה ולא בתשומת לב יחסית. זה מאפשר יצירה של קטעי מוזיקה ארוכים יותר עם קוהרנטיות מלודית משופרת, הנמשכים עד 4 דקות. עם זאת, זה עלול לסכן את הקוהרנטיות בטווח הקצר.

• MusicVAE: עוברים ל-MusicVAE, הוא משתמש במקודד אוטומטי וריאצי היררכי חוזר, שהוא טכניקת למידה עמוקה המשמשת ללימוד ייצוגים סמויים ויצירת תווים מוזיקליים. בהסבר הבא נעמיק במרכיבים השונים של ארכיטקטורה זו ונביא דוגמאות המחשה. לפני כן, חיוני להבין את הרעיון של מקודד אוטומטי.

מהם האתגרים של AI בתעשיית המוזיקה?

בינה מלאכותית ולמידה עמוקה במוזיקה מציבים מספר אתגרים. הנושא העיקרי הוא ההשלכות האתיות והמשפטיות של מוזיקה שנוצרה באופן מלאכותי. השאלה היא "מי הבעלים של זכויות היוצרים על רצועות מוזיקה שנוצרו על ידי AI?". האם מדובר במוזיקה מקורית שנוצרת בינה מלאכותית, או שהיא צריכה להיות עבודה נגזרת המבוססת על מוזיקה קיימת? אתגר נוסף יכול להיות שזה יכול להיות מנוצל על ידי שחקנים גרועים ושחקנים לא אתיים כדי לחקות אמנים ולהשתמש בקולותיהם בדרכים זדוניות. 

להלן כמה אתגרים ש-AI עשוי להטיל על תעשיית המוזיקה:

• אובדן קשר אנושי: הסתמכות מוגזמת על מוזיקה שנוצרת בינה מלאכותית או הופעות וירטואליות עשויה להפחית את הקשר האנושי שנמצא במוזיקה חיה וביצירת מוזיקה שיתופית.
• שיבוש תעשיית המוזיקה: לטכנולוגיות בינה מלאכותית יש פוטנציאל לשבש תפקידים בתעשיית המוזיקה המסורתית, להשפיע על הזדמנויות עבודה ולשנות את היצירתיות, במיוחד בתפקידי כתיבת שירים, הלחנה ותפקידי מוזיקאי הפעלה.
• חוסר רגש ויצירתיות אנושיים: מוזיקה שנוצרה על ידי בינה מלאכותית עשויה להיות חסרה את העומק הרגשי והיצירתיות האותנטית שמוזיקאים אנושיים מביאים לעבודה שלהם, מה שעלול לגרום לקומפוזיציות נוסחתיות וצפויות. זה עלול להוביל לחוסר גיוון וחדשנות בתעשייה.

5 כלי AI להפקת מוזיקה

• מגנט: Magenta Studio, סט של תוספים למוזיקה, משתמש בטכניקות מתקדמות של לימוד מכונה כדי ליצור מוזיקה. זה יכול לתפקד כאפליקציה עצמאית או כתוסף Ableton Live.
• Orb Producer Suite: Orb Producer Suite מעצימה מפיקים ליצור מנגינות, קווי בס וצלילי סינתיסייזר ניתנים לגל עם טכנולוגיה חדשנית, וכתוצאה מכך דפוסים ולופים מוזיקליים בלתי מוגבלים.
• אַמְפֵּר: Amper דורש קלט מינימלי כדי ליצור מוזיקה מקורית, המשרת את יוצרי התוכן מכל הסוגים עם יצירות, ביצועים והקלטות ייחודיים, ללא שימוש בחומרים שנוצרו מראש או מוזיקה ברישיון.
• מע"מ: AIVA מלחין פסקולים מעוררי רגש עבור מודעות, משחקי וידאו או סרטים, ובמקביל מציעה גם וריאציות של שירים קיימים. מנוע המוזיקה של האפליקציה מפשט את הפקת הווידאו על ידי ביטול הצורך ברישוי מוזיקה.
• MuseNet: MuseNet, המנוהלת על ידי OpenAI, מייצרת שירים עם עד 10 כלים וב-15 סגנונות. נכון לעכשיו, הוא מציע צריכת מוזיקה שנוצרת בינה מלאכותית, אך לא את היכולת ליצור מוזיקה מותאמת אישית.

מחשבות סופיות

ל-AI יש את היכולת להביא שינויים מהותיים בתעשיית המוזיקה. למרות שישנם יתרונות פוטנציאליים רבים של שילוב AI בהפקת מוזיקה, יש להתמודד עם אתגרים שונים. ככל שתעשיית המוזיקה תמשיך להתפתח, יהיה מרתק לראות כיצד בינה מלאכותית ממשיכה להשפיע על יצירה, הפקה והפצה של מוזיקה. 

PrimaFelicitas הוא AI מוביל ו ייעוץ ופיתוח Web3 חברה שמספקת פרויקטים המבוססים על AI, Web3, Machine Learning ו-IoT. אנו מבטיחים שהתוכנה המבוססת על בינה מלאכותית שלכם תהיה ידידותית למשתמש ועונה על הצרכים של קהל היעד שלכם.

אל תהסס לשתף את פרטי הפרויקט שלך על ידי פנייה אלינו ישירות דרך הקישור למטה:

צפיות הודעה: 26

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: 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