الذكاء الاصطناعي في الموسيقى: تطبيقات وأدوات مثل MusicBrainz Picard

يتمحور الذكاء الاصطناعي (AI) حول محاكاة الذكاء البشري في الآلات. ويُعد ارتباطنا بالفنون، وخاصة الموسيقى، جزءاً جوهرياً من كوننا بشراً. فالموسيقى تؤثر بعمق في ثقافتنا ومشاعرنا. وبفضل التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبحت الآلات قادرة الآن على تأليف موسيقى تبدو وكأنها من صنع البشر. يفتح الذكاء الاصطناعي الموسيقي آفاقاً جديدة للتعاون المبتكر بين البشر والذكاء الاصطناعي، ويغير 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.

Link to this sectionالذكاء 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 المثيرة للاهتمام استخدام تحويلات فوريه (Fourier Transforms)، التي تحول الموجات الصوتية إلى مخطط طيفي (spectrogram). المخطط الطيفي هو تمثيل مرئي يوضح كيفية تغير ترددات الصوت المختلفة بمرور الوقت. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تطبيق تقنيات التعرف على الصور لتحليل وتفسير البيانات الصوتية من خلال التعامل مع هذا المخطط الطيفي كصورة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والميزات 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 الخلفية لـ مراكز الاتصال، والمعينات السمعية، وتحرير الصوت.
• تلخيص البودكاست: إنشاء ملخصات موجزة لحلقات البودكاست لتسهيل استهلاك المحتوى.
• الكشف عن المشاعر من الكلام: اكتشاف المشاعر في الكلام لخدمة العملاء، ومراقبة الصحة النفسية، وأبحاث تجربة المستخدم.

Link to this sectionفهم كيفية عمل مولدات الأغاني التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي#

تعمل مولدات الأغاني التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل وتعلم الموسيقى الحالية، بشكل مشابه لـ توليد الصور. من المهم فهم الفرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الموسيقى واستخدامه لتوليدها. يتضمن فهم الموسيقى تحليل وتحديد الأنماط، بينما يتضمن توليد الموسيقى ابتكار مقطوعات جديدة بناءً على تلك الأنماط المتعلمة.

الشكل 2. مقارنة بين فهم الموسيقى باستخدام الذكاء الاصطناعي وتوليد الموسيقى بواسطة الذكاء 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 لتوليد الموسيقى. على سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل Transformers والمشفرات التلقائية المتغيرة (VAEs) العمل معاً لتوليد الموسيقى. يمكن لـ VAEs ضغط الأصوات المدخلة في مساحة كامنة (latent space) عن طريق تجميع القطع الموسيقية المتشابهة معاً لالتقاط تنوع وثراء الموسيقى. ثم تستخدم نماذج Transformers هذه المساحة الكامنة لتوليد موسيقى جديدة من خلال فهم الأنماط والتركيز على النوتات 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.

Link to this sectionتأثير الذكاء الاصطناعي على صناعة الموسيقى#

يخلق ابتكار الذكاء الاصطناعي فرصاً جديدة وتحديات للموسيقيين والمستمعين والمنتجين، مما يؤدي إلى مواقف ربما لم يختبروها من قبل. من المثير للاهتمام رؤية كيف تتكيف كل مجموعة مع هذه التطورات، باستخدام أدوات جديدة، والتعامل مع المخاوف المتعلقة بالأصالة والأخلاقيات. إلى جانب توليد الموسيقى، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات أخرى مثيرة في صناعة الموسيقى، مثل تحسين العروض الحية، وتعزيز اكتشاف الموسيقى، والمساعدة في عمليات الإنتاج. دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الموسيقيين والمستمعين والمنتجين في صناعة الموسيقى.

الشكل 3. تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على صناعة الموسيقى.

Link to this sectionالتأثير على الموسيقيين#

يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي يبدع بها الموسيقيون. يمكن للأدوات المدمجة بالذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في إنشاء ألحان جديدة، وتتابعات وترية، وكلمات أغاني، مما يسهل على الموسيقيين التغلب على الكتل الإبداعية. كما تم استخدام الذكاء الاصطناعي لإكمال الأعمال غير المكتملة، مثل أغنية فرقة The Beatles الجديدة "Now And Then،" التي أُنشئت باستخدام غناء جون لينون من تسجيل تجريبي قديم. ومع ذلك، فإن صعود الموسيقى المولدة بالذكاء الاصطناعي التي تحاكي أسلوب الفنانين المشهورين يثير مخاوف بشأن الأصالة. على سبيل المثال، يشعر فنانون مثل Bad Bunny بالقلق من قيام الذكاء الاصطناعي بتكرار أصواتهم وأساليبهم دون موافقة.

بعيداً عن تأليف الموسيقى، يمكن للذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية مساعدة الموسيقيين في تقديم عروض وفيديوهات موسيقية أفضل. يتكون الفيديو الموسيقي من عناصر مختلفة، وأحد هذه العناصر هو الرقص. يمكن لـ نماذج تقدير الوضعية (Pose estimation models) مثل Ultralytics YOLOv8 فهم وضعيات الجسم البشري في الصور ومقاطع الفيديو، ولعب دور في إنشاء تسلسلات رقص مصممة ومزامنة مع الموسيقى.

مثال جيد آخر على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الرقصات هو مشروع NVIDIA "Dance to Music". في هذا المشروع، استخدموا الذكاء الاصطناعي وعملية من خطوتين لتوليد حركات رقص جديدة متنوعة ومتسقة الأسلوب ومتوافقة مع الإيقاع. أولاً، تم استخدام تقدير الوضعية وكاشف إيقاع حركي لتعلم حركات رقص متنوعة متوافقة مع الإيقاع من مجموعة كبيرة من فيديوهات الرقص. ثم، تم استخدام نموذج ذكاء اصطناعي توليدي لتنظيم حركات الرقص هذه في تصميم رقص يطابق إيقاع وأسلوب الموسيقى. تضيف حركات الرقص التي صممها الذكاء الاصطناعي عنصراً مرئياً مثيراً للاهتمام إلى الفيديوهات الموسيقية وتساعد الفنانين على أن يكونوا أكثر إبداعاً.

Link to this sectionالتأثير على المستمعين#

بالنسبة للمستمعين، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة اكتشاف الموسيقى والاستماع إليها. تستخدم منصات مثل Spotify و Apple Music الذكاء الاصطناعي لتنسيق قوائم تشغيل مخصصة والتوصية بموسيقى جديدة بناءً على عادات الاستماع للمستخدمين. عندما تكتشف فنانين وأنواعاً موسيقية جديدة على هذه المنصات، فهذا 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 وفرة الموسيقى المولدة بالذكاء الاصطناعي على منصات مثل TikTok قد تجعل اكتشاف الموسيقى أمراً مرهقاً. وقد تجعل من الصعب على الفنانين الجدد التميز.

الشكل 4. الذكاء الاصطناعي يجعل تجارب الحفلات الموسيقية في الواقع الافتراضي (VR) ممكنة.

Link to this sectionالتأثير 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.

لا يقتصر تأثير الذكاء الاصطناعي على منصات البث على كونه فائدة للمستمعين فحسب؛ بل إنه يساعد المنتجين أيضاً من خلال خلق جمهور أوسع. ومع ذلك، تماماً كما يشعر الموسيقيون بالقلق، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي على محاكاة أسلوب الفنانين المشهورين تثير قضايا أخلاقية وقانونية حول استغلال أصوات وأساليب الفنانين الفريدة. وقد أدى هذا إلى نزاعات قانونية، مثل دعاوى قضائية من شركات موسيقى كبرى مثل Universal و Sony و Warner ضد شركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مثل Suno و Udio بتهمة استخدام أعمال محمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نماذجها دون إذن.

Link to this sectionإدارة 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 مكتبات الموسيقى 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 الأمر مهم جداً؟ تعتمد منظمات كبرى مثل BBC و Google و Amazon و Spotify و Pandora على بيانات MusicBrainz لتعزيز خدماتها المتعلقة بالموسيقى. تعتبر البيانات الوصفية التي أنشأتها أدوات مثل MusicBrainz Picard ضرورية للمطورين الذين يبنون قواعد بيانات موسيقية، أو تطبيقات وسم، أو أي برامج أخرى متعلقة بالموسيقى. العمود الفقري للذكاء الاصطناعي هو البيانات، وبدون أدوات مثل Picard، سيكون من الصعب جداً الحصول على بيانات نظيفة ودقيقة ضرورية للتحليل وتطوير التطبيقات. من الرائع أن الأدوات المعززة بالذكاء الاصطناعي تستخدم الذكاء الاصطناعي وتساعد في إنشاء البيانات اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يشكل دورة مفيدة من التحسين والابتكار.

Link to this sectionملاحظات ختامية حول الذكاء الاصطناعي في الموسيقى#

لقد ناقشنا الموجات التي يحدثها الذكاء الاصطناعي في الموسيقى. كما أن المشهد القانوني المحيط بالموسيقى المولدة بالذكاء الاصطناعي يتطور أيضاً. تنص اللوائح الحالية، مثل تلك الخاصة بـ مكتب حقوق الطبع والنشر الأمريكي، على أن الأعمال المولدة بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي لا يمكن حمايتها بحقوق الطبع والنشر لأنها تفتقر إلى التأليف البشري. ومع ذلك، إذا ساهم الإنسان بشكل كبير في العملية الإبداعية، فقد يكون العمل مؤهلاً لحماية حقوق الطبع والنشر. ومع استمرار دمج الذكاء الاصطناعي في صناعة الموسيقى، ستكون المناقشات القانونية والأخلاقية المستمرة حيوية للتعامل مع هذه التحديات. وبالنظر إلى المستقبل، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات هائلة في الموسيقى، حيث يجمع بين التكنولوجيا والإبداع البشري لتوسيع الاحتمالات في إنشاء الموسيقى وإنتاجها.

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