الذكاء الاصطناعي في الموسيقى: تطبيقات وأدوات مثل MusicBrainz Picard

يدور الذكاء الاصطناعي (AI) حول إعادة إنشاء الذكاء البشري في الآلات. ومن الجوانب المهمة للإنسان ارتباطه بالفنون، ولا سيما الموسيقى. تؤثر الموسيقى بعمق في ثقافتنا ومشاعرنا. وبفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي، تستطيع الآلات الآن إنشاء موسيقى تبدو وكأن البشر ألّفوها. ويفتح الذكاء الاصطناعي في الموسيقى آفاقًا جديدة لتعاون مبتكر بين البشر والذكاء الاصطناعي، كما يغيّر طريقة اختبارنا للموسيقى وتفاعلنا معها.

سنستكشف في هذه المقالة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الموسيقى. وسنناقش أيضًا الصلة بين الذكاء الاصطناعي وأدوات وسم الموسيقى مثل MusicBrainz Picard، وتأثيرها في الفنانين والمنتجين وصناعة الترفيه عمومًا.

الذكاء الاصطناعي للصوت وأهميته#

يستطيع الذكاء الاصطناعي التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك الصوت. والبيانات الصوتية، التي تُسمى غالبًا بيانات السمع، هي مزيج من ترددات الموجات بشدات مختلفة عبر الزمن. وكما هو الحال مع الصور أو بيانات السلاسل الزمنية، يمكن تحويل البيانات الصوتية إلى صيغة تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجتها وتحليلها. ويمكن تحويل الموجات الصوتية إلى بيانات رقمية تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي تحليلها.

تتمثل طريقة أخرى مثيرة للاهتمام في استخدام تحويلات فورييه، التي تحوّل الموجات الصوتية إلى مخطط طيفي. والمخطط الطيفي تمثيل مرئي يوضح كيفية تغير ترددات الصوت المختلفة بمرور الوقت. ويمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تطبيق تقنيات التعرّف على الصور لتحليل البيانات الصوتية وتفسيرها، وذلك بالتعامل مع هذا المخطط الطيفي كما لو كان صورة. ويستطيع الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والسمات داخل الصوت، تمامًا كما يفعل مع البيانات المرئية.

الشكل 1. مثال على تصنيف الذكاء الاصطناعي للصوت.

يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصوتية ومعالجتها وإنشائها إلى مجموعة واسعة من التطبيقات. إليك بعض الأمثلة:

• إنشاء الموسيقى وتأليفها: إنشاء موسيقى جديدة من خلال التعلم من المؤلفات الموجودة ومساعدة الموسيقيين في الألحان والتناغمات والإيقاعات.
• تحسين الصوت وتقليل الضوضاء: تحسين جودة الصوت من خلال تقليل ضوضاء الخلفية في مراكز الاتصال وأجهزة السمع وتحرير الصوت.
• تلخيص ملفات البودكاست: إنشاء ملخصات موجزة لحلقات البودكاست لتسهيل استهلاك المحتوى.
• اكتشاف المشاعر من الكلام: اكتشاف المشاعر في الكلام لخدمة العملاء ومراقبة الصحة النفسية وأبحاث تجربة المستخدم.

فهم كيفية عمل مولدات الأغاني بالذكاء الاصطناعي#

تعمل مولدات الأغاني بالذكاء الاصطناعي من خلال تحليل الموسيقى الموجودة والتعلم منها، على نحو مشابه لـإنشاء الصور. ومن المهم فهم الفرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الموسيقى واستخدامه لإنشائها. إذ ينطوي فهم الموسيقى على تحليل الأنماط وتحديدها، بينما ينطوي إنشاء الموسيقى على ابتكار مؤلفات جديدة استنادًا إلى تلك الأنماط المتعلَّمة.

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

تبدأ عملية إنشاء الموسيقى بالذكاء الاصطناعي بجمع مجموعة بيانات كبيرة من الموسيقى التي تضم أنواعًا وأساليب متنوعة. ثم تُقسَّم مجموعة البيانات إلى مكونات أصغر مثل النغمات والتآلفات والإيقاعات، وتُحوَّل إلى بيانات رقمية يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجتها.

يمكن تدريب العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المختلفة على إنشاء الموسيقى. فعلى سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل Transformers والمشفّرات التلقائية التغايرية (VAEs) أن تعمل معًا لإنشاء الموسيقى. وتستطيع VAEs ضغط الأصوات المدخلة في فضاء كامن من خلال تجميع المقاطع الموسيقية المتشابهة معًا لتسجيل تنوع الموسيقى وثرائها. ثم تستخدم Transformers هذا الفضاء الكامن لإنشاء موسيقى جديدة عبر فهم الأنماط والتركيز على النغمات المهمة في التسلسل.

بمجرد تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات، يستطيع إنشاء موسيقى جديدة من خلال التنبؤ بالنغمة أو التآلف التالي استنادًا إلى ما تعلّمه. ويمكنه إنشاء مؤلفات كاملة عبر وصل هذه التنبؤات معًا. كما يمكن ضبط الموسيقى الناتجة بدقة لتطابق أساليب أو تفضيلات محددة.

بدأنا نشهد استخدام مزيد من مولدات الموسيقى لهذه التقنية. إليك بعض الأمثلة:

• MusicLM من Google: ينشئ الموسيقى استنادًا إلى مطالبات نصية، مما يتيح للمستخدمين تحديد النوع والمزاج والآلات والطابع العام.
• MusicGen من Meta: ينشئ الموسيقى من أوصاف نصية أو ألحان موجودة، باستخدام أداة تسمى EnCodec لمعالجة البيانات الصوتية.
• Stable Audio 2.0 من Stability AI: ينتج مقاطع صوتية ومؤثرات صوتية عالية الجودة من مدخلات نصية وصوتية، مع إمكانية إنشاء مقاطع كاملة وتحويل عينات صوتية استنادًا إلى المطالبات.

تأثير الذكاء الاصطناعي في صناعة الموسيقى#

يخلق ابتكار الذكاء الاصطناعي فرصًا جديدة وتحديات للموسيقيين والمستمعين والمنتجين، مما يؤدي إلى مواقف قد يواجهونها للمرة الأولى. ومن المثير للاهتمام رؤية كيفية تكيف كل مجموعة مع هذه التطورات، واستخدامها أدوات جديدة، وتعاملها مع المخاوف المتعلقة بالأصالة والأخلاقيات. وإلى جانب إنشاء الموسيقى، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات أخرى مشوقة في صناعة الموسيقى، مثل تحسين العروض الحية، والارتقاء باكتشاف الموسيقى، والمساعدة في عمليات الإنتاج. لنلقِ نظرة عن كثب على كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي في الموسيقيين والمستمعين والمنتجين في صناعة الموسيقى.

الشكل 3. تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة الموسيقى.

التأثير في الموسيقيين#

يغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة إنشاء الموسيقيين للموسيقى. ويمكن للأدوات المدمجة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في إنشاء ألحان جديدة وتتابعات تآلفية وكلمات، مما يسهّل على الموسيقيين التغلب على الجمود الإبداعي. كما استُخدم الذكاء الاصطناعي لإكمال الأعمال غير المكتملة، مثل أغنية فرقة The Beatles الجديدة "Now And Then"، التي أُنشئت باستخدام صوت John Lennon من تسجيل تجريبي قديم. غير أن انتشار الموسيقى المُنشأة بالذكاء الاصطناعي، التي تحاكي أسلوب فنانين راسخين، يثير مخاوف بشأن الأصالة. فعلى سبيل المثال، يشعر فنانون مثل Bad Bunny بالقلق من استنساخ الذكاء الاصطناعي لأصواتهم وأساليبهم من دون موافقة.

إلى جانب إنشاء الموسيقى، يمكن للذكاء الاصطناعي ورؤية الحاسوب مساعدة الموسيقيين في إعداد عروض ومقاطع فيديو موسيقية أفضل. ويتكون مقطع الفيديو الموسيقي من عناصر مختلفة كثيرة، ومن بينها الرقص. ويمكن لـنماذج تقدير الوضعيات مثل Ultralytics YOLOv8 فهم وضعيات البشر في الصور ومقاطع الفيديو، وأداء دور في إنشاء تسلسلات رقص مصممة تتزامن مع الموسيقى.

ومن الأمثلة الجيدة الأخرى على استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الرقصات مشروع NVIDIA المسمى "Dance to Music". استخدموا في هذا المشروع الذكاء الاصطناعي وعملية من خطوتين لإنشاء حركات رقص جديدة متنوعة ومتسقة الأسلوب ومتوافقة مع الإيقاع. أولًا، استُخدم تقدير الوضعيات وكاشف حركي للإيقاع لتعلّم حركات رقص متنوعة متوافقة مع النبض من مجموعة كبيرة من مقاطع الرقص. ثم استُخدم نموذج ذكاء اصطناعي توليدي لتنظيم حركات الرقص هذه في تصميم رقصات تطابق إيقاع الموسيقى وأسلوبها. وتضيف حركات الرقص المصممة بالذكاء الاصطناعي عنصرًا مرئيًا مشوقًا إلى مقاطع الفيديو الموسيقية، وتساعد الفنانين على زيادة إبداعهم.

التأثير في المستمعين#

بالنسبة إلى المستمعين، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين اكتشاف الموسيقى وتجربة الاستماع. وتستخدم منصات مثل Spotify وApple Music الذكاء الاصطناعي لإعداد قوائم تشغيل مخصصة والتوصية بموسيقى جديدة استنادًا إلى عادات الاستماع لدى المستخدمين. فعندما تكتشف فنانين وأنواعًا موسيقية جديدة على هذه المنصات، فذلك هو سحر الذكاء الاصطناعي.

كما تعمل تقنيات الواقع الافتراضي (VR) المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين تجارب الحفلات الحية. فعلى سبيل المثال، يستخدم Travis Scott الواقع الافتراضي لإنشاء عروض افتراضية تصل إلى جماهير عالمية. غير أن وفرة الموسيقى المُنشأة بالذكاء الاصطناعي على منصات مثل TikTok قد تجعل اكتشاف الموسيقى أمرًا مربكًا. وقد يصعّب ذلك على الفنانين الجدد التميز.

الشكل 4. يتيح الذكاء الاصطناعي تجارب الحفلات في الواقع الافتراضي (VR).

التأثير في المنتجين#

يستفيد المنتجون من الذكاء الاصطناعي بطرق متعددة. إذ تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي التي تساعد في تصحيح طبقة الصوت والمزج والإتقان على تبسيط عملية الإنتاج. كما تستطيع الآلات الموسيقية الافتراضية والمُركِّبات الصوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل Watson Beat من IBM، إنشاء أصوات وأنسجة جديدة توسّع الإمكانات الإبداعية.

لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على منصات البث على إفادة المستمعين؛ بل يساعد المنتجين أيضًا من خلال الوصول إلى جمهور أوسع. ومع ذلك، وكما هو الحال لدى الموسيقيين، تثير قدرة الذكاء الاصطناعي على محاكاة أسلوب الفنانين الراسخين قضايا أخلاقية وقانونية بشأن استغلال أصوات الفنانين وأساليبهم الفريدة. وقد أدى ذلك إلى نزاعات قانونية، مثل [دعاوى قضائية](https://ultralytics-translation-1.invalid رفعتها شركات موسيقى كبرى مثل Universal وSony وWarner ضد شركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مثل Suno وUdio، بدعوى استخدامها أعمالًا محمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نماذجها من دون إذن.

إدارة مكتبات الموسيقى باستخدام أدوات مدمجة بالذكاء الاصطناعي مثل MusicBrainz Picard#

استكشفنا بإيجاز بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الموسيقى من خلال فهم تأثيره في مختلف أصحاب المصلحة في صناعة الموسيقى. والآن، لنفهم تطبيقًا أكثر تحديدًا للذكاء الاصطناعي في الموسيقى: أدوات إدارة الموسيقى المحسّنة بالذكاء الاصطناعي مثل MusicBrainz Picard. وتُعد هذه الأدوات مفيدة للغاية لتنظيم مكتبات الموسيقى الرقمية وإدارتها.

الشكل 5. يمكن إدارة مكتبات الموسيقى باستخدام الذكاء الاصطناعي.

تتعرّف هذه الأدوات تلقائيًا على ملفات الموسيقى وتضع لها وسومًا ببيانات وصفية دقيقة، مثل أسماء الفنانين وعناوين الألبومات وأرقام المقاطع. ويسهّل MusicBrainz Picard الحفاظ على تنظيم مجموعات الموسيقى. ومن التقنيات الأساسية المدمجة في MusicBrainz Picard بصمات AcoustID الصوتية. وتحدد هذه البصمات ملفات الموسيقى استنادًا إلى محتواها الصوتي الفعلي، حتى إذا كانت الملفات تفتقر إلى البيانات الوصفية.

لماذا يُعد هذا مهمًا إلى هذا الحد؟ تعتمد منظمات كبرى مثل BBC وGoogle وAmazon وSpotify وPandora على بيانات MusicBrainz لتحسين خدماتها المتعلقة بالموسيقى. وتُعد البيانات الوصفية التي تنشئها أدوات مثل MusicBrainz Picard بالغة الأهمية للمطورين الذين ينشئون قواعد بيانات موسيقية أو تطبيقات لوضع الوسوم أو برامج أخرى مرتبطة بالموسيقى. والبيانات هي الأساس الذي يقوم عليه الذكاء الاصطناعي، ومن دون أدوات مثل Picard، سيكون من الصعب جدًا توفير البيانات النظيفة والدقيقة اللازمة للتحليل وتطوير التطبيقات. ومن اللافت أن الأدوات المحسّنة بالذكاء الاصطناعي تستخدم الذكاء الاصطناعي وتساعد في إنشاء البيانات اللازمة لتطبيقاته، فتشكّل دورة نافعة من التحسين والابتكار.

ملاحظات ختامية حول الذكاء الاصطناعي في الموسيقى#

ناقشنا الزخم الذي يُحدثه الذكاء الاصطناعي في الموسيقى. كما أن المشهد القانوني المحيط بالموسيقى المُنشأة بالذكاء الاصطناعي يتطور بدوره. وتنص اللوائح الحالية، مثل لوائح مكتب حقوق الطبع والنشر الأمريكي، على أن الأعمال التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي بالكامل لا يمكن حمايتها بحقوق الطبع والنشر، لأنها تفتقر إلى التأليف البشري. ومع ذلك، إذا أسهم إنسان إسهامًا كبيرًا في العملية الإبداعية، فقد يكون العمل مؤهلًا لحماية حقوق الطبع والنشر. ومع استمرار اندماج الذكاء الاصطناعي في صناعة الموسيقى، ستكون المناقشات القانونية والأخلاقية المستمرة حيوية للتعامل مع هذه التحديات. واستشرافًا للمستقبل، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات هائلة في الموسيقى، إذ يجمع بين التقنية والإبداع البشري لتوسيع إمكانات إنشاء الموسيقى وإنتاجها.

استكشف الذكاء الاصطناعي بزيارة مستودع GitHub والانضمام إلى مجتمعنا النابض بالحياة. وتعرّف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة في صفحات حلولنا.