الذكاء الاصطناعي في الموسيقى: تطبيقات وأدوات مثل MusicBrainz Picard

الذكاء الاصطناعي (AI) يدور حول إعادة إنتاج الذكاء البشري في الآلات. من الجوانب المهمة لكوننا بشراً هو ارتباطنا بالفنون، وخاصة الموسيقى. تؤثر الموسيقى بعمق على ثقافتنا وعواطفنا. بفضل التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، تستطيع الآلات الآن إنتاج موسيقى تبدو وكأنها مُلَحَّنة بواسطة البشر. تفتح موسيقى الذكاء الاصطناعي آفاقاً جديدة للتعاون المبتكر بين البشر والذكاء الاصطناعي، وتُحدث تحولاً في الطريقة التي نختبر بها الموسيقى ونتفاعل معها.

في هذا المقال، سنستكشف كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تأليف الموسيقى. كما سنناقش العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وأدوات وسم الموسيقى مثل MusicBrainz Picard وتأثيرها على الفنانين والمنتجين وصناعة الترفيه ككل.

الذكاء الاصطناعي الصوتي وأهميته#

يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك الصوت. وتُعرف البيانات الصوتية بأنها مزيج من ترددات الموجات بكثافات مختلفة عبر الزمن. ومثل الصور أو البيانات الزمنية، يمكن تحويل البيانات الصوتية إلى صيغة يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجتها وتحليلها. كما يمكن تحويل الموجات الصوتية إلى بيانات رقمية قابلة للتحليل بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي.

من الطرق الأخرى المثيرة للاهتمام استخدام تحويلات فورييه، والتي تحويل الموجات الصوتية إلى مخطط طيفي (مخطط زمني ترددي). المخطط الطيفي هو تمثيل مرئي يوضح كيف تتباين ترددات الصوت المختلفة بمرور الوقت. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تطبيق تقنيات التعرف على الصور لتحليل وتفسير بيانات الصوت من خلال التعامل مع هذا المخطط الطيفي وكأنه صورة. يستطيع الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والخصائص داخل الصوت، تماماً كما يفعل مع البيانات المرئية.

الشكل 1. مثال على تصنيف الصوت بواسطة الذكاء الاصطناعي.

إن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصوتية ومعالجتها وتوليدها يخلق مجموعة من التطبيقات. إليك بعض الأمثلة:

• توليد وتأليف الموسيقى: إنشاء موسيقى جديدة من خلال التعلم من المقطوعات الموجودة ومساعدة الموسيقيين في ابتكار الألحان والتناغمات والإيقاعات.
• تحسين الصوت وتقليل الضوضاء: تحسين جودة الصوت عن طريق تقليل الضوضاء في الخلفية لصالح مراكز الاتصال، ومعينات السمع، وتعديل الصوت.
• تلخيص البودكاست: إنشاء ملخصات موجزة لحلقات البودكاست لتسهيل استهلاك المحتوى.
• اكتشاف العواطف من الكلام: اكتشاف المشاعر في الكلام لخدمة العملاء، ومراقبة الصحة النفسية، وأبحاث تجربة المستخدم.

فهم كيفية عمل مولدات الأغاني التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي#

تعمل مولدات الأغاني المعتمدة على الذكاء الاصطناعي عن طريق تحليل وتعلُّم الموسيقى الحالية، بشكل مشابه لـ توليد الصور. من المهم فهم الفرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الموسيقى واستخدامه لتوليدها. يتضمن فهم الموسيقى تحليل الأنماط وتحديدها، بينما يتضمن توليد الموسيقى إنشاء مقطوعات جديدة بناءً على تلك الأنماط المتعلمة.

الشكل 2. مقارنة بين فهم الموسيقى باستخدام الذكاء الاصطناعي وتوليد الموسيقى بالذكاء الاصطناعي.

تبدأ عملية توليد الموسيقى بالذكاء الاصطناعي بجمع مجموعة بيانات ضخمة من الموسيقى التي تشمل أنواعاً وأساليب متنوعة. ثم يتم تفكيك مجموعة البيانات إلى مكونات أصغر مثل النوتات، والأوتار، والإيقاعات، والتي يتم تحويلها إلى بيانات رقمية يمكن للذكاء الاصطناعي معالجتها.

هناك العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المختلفة التي يمكن تدريبها لإنتاج الموسيقى. على سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل Transformers ومُشفرات التباين التلقائية (VAEs) العمل معاً لتوليد الموسيقى. تستطيع نماذج VAEs ضغط الأصوات المُدخلة في الفضاء الكامن عن طريق تجميع القطع الموسيقية المتشابهة بشكل متقارب لالتقاط تنوع الموسيقى وغناها. بعد ذلك، تستخدم نماذج Transformers هذا الفضاء الكامن لإنتاج موسيقى جديدة من خلال فهم الأنماط والتركيز على النغمات المهمة في التسلسل.

بمجرد تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات، يمكنه توليد موسيقى جديدة عن طريق التنبؤ بالنوتة أو الوتر التالي بناءً على ما تعلمه. يمكنه إنشاء مقطوعات كاملة من خلال ربط هذه التنبؤات معاً. كما يمكن ضبط الموسيقى المولدة لتناسب أساليب أو تفضيلات معينة.

بدأنا نرى المزيد من مولدات الموسيقى التي تستخدم هذه التقنية. إليك بعض الأمثلة:

• MusicLM من Google: يولد الموسيقى بناءً على مطالبات نصية، مما يسمح للمستخدمين بتحديد النوع، والمزاج، والآلات، والشعور العام.
• MusicGen من Meta: ينشئ الموسيقى من الأوصاف النصية أو الألحان الموجودة، باستخدام أداة تسمى EnCodec لمعالجة البيانات الصوتية.
• Stable Audio 2.0 من Stability AI: ينتج مقطوعات صوتية ومؤثرات صوتية عالية الجودة من المدخلات النصية والصوتية، وهو قادر على إنشاء مقطوعات كاملة وتحويل العينات الصوتية بناءً على المطالبات.

تأثير الذكاء الاصطناعي على صناعة الموسيقى#

يخلق الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي فرصاً جديدة وتحديات للموسيقيين والمستمعين والمنتجين، مما يؤدي إلى مواقف قد لا يكونون قد مروا بها من قبل. من المثير للاهتمام أن نرى كيف يتكيف كل مجموعة مع هذه التطورات، مستخدمين أدوات جديدة، ومبحرين وسط المخاوف المتعلقة بالأصالة والأخلاقيات. إلى جانب توليد الموسيقى، يمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانات مذهلة أخرى في صناعة الموسيقى، مثل تعزيز العروض الحية، وتحسين اكتشاف الموسيقى، والمساعدة في عمليات الإنتاج. دعونا نلقي نظرة عن قرب على كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على الموسيقيين والمستمعين والمنتجين في صناعة الموسيقى.

الشكل 3. تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على صناعة الموسيقى.

التأثير على الموسيقيين#

يُغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي يُنشئ بها الموسيقيون الموسيقى. يمكن للأدوات المدمجة بالذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في إنتاج ألحان جديدة، وتتابعات الأكوردات، والكلمات، مما يسهل على الموسيقيين التغلب على العوائق الإبداعية. استُخدم الذكاء الاصطناعي أيضاً لإتمام الأعمال غير المكتملة، مثل أغنية البيتلز الجديدة "Now And Then" والتي أُنشئت باستخدام أصوات جون لينون المستخرجة من تسجيل تجريبي قديم. ومع ذلك، فإن ظهور الموسيقى المولدة بالذكاء الاصطناعي والتي تحاكي أسلوب الفنانين المعروفين يثير مخاوف بشأن الأصالة. على سبيل المثال، يشعر فنانون مثل Bad Bunny بالقلق إزاء قيام الذكاء الاصطناعي بنسخ أصواتهم وأساليبهم دون موافقة.

إلى جانب ابتكار الموسيقى، يمكن للذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية مساعدة الموسيقيين في تجميع عروض ومقاطع فيديو موسيقية أفضل. يتكون الفيديو الموسيقي من عناصر عديدة مختلفة، أحد هذه العناصر هو الرقص. يمكن لـ نماذج تقدير الوضعية مثل Ultralytics YOLOv8 فهم وضعيات البشر في الصور ومقاطع الفيديو، ولعب دور في إنشاء تسلسلات رقص مصممة خصيصاً ومتزامنة مع الموسيقى.

مثال جيد آخر على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم الرقصات هو مشروع "Dance to Music" التابع لشركة NVIDIA. في هذا المشروع، استخدموا الذكاء الاصطناعي وعملية من خطوتين لتوليد حركات رقص جديدة تتميز بالتنوع والاتساق مع الأسلوب وتتوافق مع الإيقاع. أولاً، استُخدم تقدير الوضعية وكاشف إيقاع حركي لتعلم حركات رقص متنوعة متزامنة مع الإيقاع مأخوذة من مجموعة كبيرة من مقاطع الفيديو الراقصة. بعد ذلك، استُخدم نموذج ذكاء اصطناعي توليدي لتنظيم حركات الرقص هذه في تصميم رقصات يتطابق مع إيقاع الموسيقى وأسلوبها. تُضيف حركات الرقص المصممة بالذكاء الاصطناعي عنصراً مرئياً مشوقاً لمقاطع الفيديو الموسيقية وتساعد الفنانين على أن يكونوا أكثر إبداعاً.

التأثير على المستمعين#

بالنسبة للمستمعين، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة اكتشاف الموسيقى والاستماع إليها. تستخدم المنصات مثل Spotify وApple Music الذكاء الاصطناعي لتنسيق قوائم تشغيل مخصصة واقتراح موسيقى جديدة بناءً على عادات الاستماع لدى المستخدمين. عندما تكتشف فنانين وأنواعاً موسيقية جديدة على هذه المنصات، فهذا هو سحر الذكاء الاصطناعي.

تعمل الواقع الافتراضي (VR) المدعوم بالذكاء الاصطناعي أيضاً على تحسين تجارب الحفلات الموسيقية الحية. على سبيل المثال، يستخدم Travis Scott الواقع الافتراضي لإنشاء عروض افتراضية تصل إلى جماهير عالمية. ومع ذلك، فإن الوفرة الكبيرة للموسيقى المولدة بالذكاء الاصطناعي على منصات مثل TikTok يمكن أن تجعل عملية اكتشاف الموسيقى مربكة للغاية، وقد تجعل من الصعب على الفنانين الجدد إبراز أنفسهم.

الشكل 4. الذكاء الاصطناعي يجعل تجارب الحفلات الموسيقية بالواقع الافتراضي (VR) أمراً ممكناً.

التأثير على المنتجين#

يستفيد المنتجون من الذكاء الاصطناعي بعدة طرق. فأدوات الذكاء الاصطناعي التي تساعد في تصحيح طبقة الصوت، والمزج، والإتقان (mastering) تبسط عملية الإنتاج. يمكن للآلات الموسيقية الافتراضية والمصنعات (synthesizers) التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل Watson Beat من IBM، إنشاء أصوات وقوام جديدة توسع الاحتمالات الإبداعية.

الذكاء الاصطناعي على منصات البث لا يقتصر نفعه على المستمعين فحسب، بل يساعد المنتجين أيضاً من خلال بناء جمهور أوسع. ومع ذلك، وكما أن الموسيقيين قلقون، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي على محاكاة أسلوب الفنانين المعروفين تثير مشكلات أخلاقية وقانونية تتعلق باستغلال الأصوات والأساليب الفريدة للفنانين. وقد أدى ذلك إلى نزاعات قانونية، مثل الدعاوى القضائية التي رفعتها شركات موسيقى كبرى مثل Universal وSony وWarner ضد شركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مثل Suno وUdio بزعم استخدام أعمال محمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نماذجها دون إذن.

إدارة مكتبات الموسيقى بأدوات مدمجة بالذكاء الاصطناعي مثل MusicBrainz Picard#

لقد استكشفنا بإيجاز بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الموسيقى من خلال فهم تأثيره على مختلف أصحاب المصلحة في صناعة الموسيقى. الآن، دعونا نفهم تطبيقاً أكثر تحديداً للذكاء الاصطناعي في الموسيقى: أدوات إدارة الموسيقى المعززة بالذكاء الاصطناعي مثل MusicBrainz Picard. هذه الأدوات مفيدة للغاية لتنظيم وإدارة مكتبات الموسيقى الرقمية.

الشكل 5. يمكن إدارة المكتبات الموسيقية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

فهي تحدد وتوسم ملفات الموسيقى تلقائياً ببيانات وصفية دقيقة، مثل أسماء الفنانين، وعناوين الألبومات، وأرقام المسارات. تجعل MusicBrainz Picard من الأسهل الحفاظ على مجموعات الموسيقى منظمة جيداً. إحدى التقنيات الرئيسية المدمجة في MusicBrainz Picard هي بصمات الصوت AcoustID. تحدد هذه البصمات ملفات الموسيقى بناءً على محتواها الصوتي الفعلي، حتى لو كانت الملفات تفتقر إلى البيانات الوصفية.

لماذا هذا مهم جداً؟ تعتمد المنظمات الكبرى مثل BBC وGoogle وAmazon وSpotify وPandora على بيانات MusicBrainz لتعزيز خدماتها المرتبطة بالموسيقى. تُعد البيانات الوصفية (Metadata) التي تنشئها أدوات مثل MusicBrainz Picard أمراً بالغ الأهمية للمطورين الذين يبنون قواعد بيانات موسيقية، أو تطبيقات لتصنيف الأغاني، أو برامج أخرى مرتبطة بالموسيقى. العمود الفقري للذكاء الاصطناعي هو البيانات، وبدون أدوات مثل Picard، سيكون من الصعب جداً الحصول على بيانات نظيفة ودقيقة ضرورية للتحليل وتطوير التطبيقات. إنه لأمر مذهل أن الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تستخدم الذكاء الاصطناعي وتساعد في إنشاء البيانات اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يشكل دورة مفيدة من التحسين والابتكار.

ملاحظات ختامية حول الذكاء الاصطناعي في الموسيقى#

لقد ناقشنا الأمواج التي يحدثها الذكاء الاصطناعي في مجال الموسيقى. المشهد القانوني المحيط بالموسيقى المولدة بالذكاء الاصطناعي يشهد تطوراً مستمراً أيضاً. تنص اللوائح الحالية، مثل تلك الصادرة عن مكتب حقوق الطبع والنشر الأمريكي، على أن الأعمال المولدة بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي لا يمكن حماية حقوق نشرها لافتقارها إلى التأليف البشري. ومع ذلك، إذا ساهم الإنسان بشكل كبير في العملية الإبداعية، فقد يكون العمل مؤهلاً لحماية حقوق النشر. مع استمرار اندماج الذكاء الاصطناعي في صناعة الموسيقى، ستكون المناقشات القانونية والأخلاقية المستمرة حيوية للتعامل مع هذه التحديات. وبالنظر إلى المستقبل، يمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة في الموسيقى، جامعاً بين التكنولوجيا والإبداع البشري لتوسيع الآفاق في ابتكار الموسيقى وإنتاجها.

استكشف الذكاء الاصطناعي من خلال زيارة مستودع GitHub الخاص بنا والانضمام إلى مجتمعنا النابض بالحياة. تعرف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التصنيع والزراعة من خلال زيارة صفحات الحلول الخاصة بنا.