12 يوليو، 2024
انضم إلينا في استكشاف متعمق لدور الذكاء الاصطناعي في الموسيقى، من تحليل البيانات الصوتية إلى إنشاء موسيقى جديدة. استكشف تأثيره وتطبيقاته في صناعة الموسيقى.
يدور الذكاء الاصطناعي (AI) حول إعادة إنشاء الذكاء البشري في الآلات. جزء مهم من كوننا بشرًا هو ارتباطنا بالفنون، وخاصة الموسيقى. تؤثر الموسيقى بعمق في ثقافتنا وعواطفنا. بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي، يمكن للآلات الآن إنشاء موسيقى تبدو وكأنها من تأليف البشر. يفتح الذكاء الاصطناعي في الموسيقى إمكانيات جديدة للتعاون المبتكر بين البشر والذكاء الاصطناعي ويغير الطريقة التي نختبر بها الموسيقى ونتفاعل معها.
في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الموسيقى. وسنناقش أيضًا العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وأدوات وضع علامات الموسيقى مثل MusicBrainz Picard وتأثيرها على الفنانين والمنتجين وصناعة الترفيه بشكل عام.
يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك الصوت. البيانات الصوتية، التي تسمى غالبًا بيانات الصوت، هي مزيج من ترددات الموجات بكثافات مختلفة بمرور الوقت. تمامًا مثل الصور أو بيانات السلاسل الزمنية، يمكن تحويل البيانات الصوتية إلى تنسيق يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجته وتحليله. يمكن تحويل الموجات الصوتية إلى بيانات رقمية يمكن تحليلها بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي.
هناك طريقة أخرى مثيرة للاهتمام وهي استخدام تحويلات فورييه، التي تحول الموجات الصوتية إلى مخطط طيفي. المخطط الطيفي هو تمثيل مرئي يوضح كيف تختلف 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، تمامًا كما يفعل مع البيانات المرئية.
يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصوتية ومعالجتها وإنشائها إلى إنشاء مجموعة من التطبيقات. فيما يلي بعض الأمثلة:
تعمل مولدات الأغاني بالذكاء الاصطناعي من خلال تحليل الموسيقى الموجودة والتعلم منها، على غرار إنشاء الصور. من المهم فهم الفرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الموسيقى واستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشائها. يتضمن فهم الموسيقى تحليل الأنماط وتحديدها، بينما يتضمن إنشاء الموسيقى إنشاء مؤلفات جديدة بناءً على تلك الأنماط التي تم تعلمها.
.png)
تبدأ عملية إنشاء الموسيقى بالذكاء الاصطناعي بجمع مجموعة بيانات كبيرة من الموسيقى تتضمن أنواعًا وأنماطًا مختلفة. يتم بعد ذلك تقسيم 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 التوليدية المختلفة التي يمكن تدريبها لإنشاء الموسيقى. على سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل Transformers و Variational Autoencoders (VAEs) العمل معًا لإنشاء الموسيقى. يمكن لـ VAEs ضغط الأصوات المدخلة في مساحة كامنة عن طريق تجميع مقطوعات موسيقية متشابهة معًا لالتقاط تنوع وثراء الموسيقى. ثم تستخدم Transformers هذه المساحة الكامنة لإنشاء موسيقى جديدة من خلال فهم الأنماط والتركيز على النوتات المهمة في التسلسل.
بمجرد تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء موسيقى جديدة من خلال التنبؤ بالنوتة أو الوتر التالي بناءً على ما تعلمه. يمكنه إنشاء مؤلفات كاملة عن طريق تجميع هذه التنبؤات معًا. يمكن ضبط الموسيقى التي تم إنشاؤها لتتناسب مع أنماط أو تفضيلات معينة.
لقد بدأنا نرى المزيد من مولدات الموسيقى تستخدم هذه التكنولوجيا. فيما يلي بعض الأمثلة:
يخلق الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي فرصًا جديدة وتحديات للموسيقيين والمستمعين والمنتجين، مما يؤدي إلى مواقف ربما لم يمروا بها من قبل. من المثير للاهتمام أن نرى كيف تتكيف كل مجموعة مع هذه التطورات، باستخدام أدوات جديدة، والتغلب على المخاوف بشأن الأصالة والأخلاق. إلى جانب إنشاء الموسيقى، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات أخرى مثيرة في صناعة الموسيقى، مثل تحسين العروض الحية وتحسين اكتشاف الموسيقى والمساعدة في عمليات الإنتاج. دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الموسيقيين والمستمعين والمنتجين في صناعة الموسيقى.
.png)
يُحدث الذكاء الاصطناعي تغييرًا في طريقة إنشاء الموسيقيين للموسيقى. يمكن للأدوات المدمجة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي أن تساعد في إنشاء ألحان جديدة، وتطورات وترية، وكلمات، مما يسهل على الموسيقيين التغلب على العوائق الإبداعية. كما تم استخدام الذكاء الاصطناعي لإكمال الأعمال غير المكتملة، مثل أغنية البيتلز الجديدة "Now And Then"، التي تم إنشاؤها باستخدام غناء جون لينون من عرض تجريبي قديم. ومع ذلك، فإن صعود الموسيقى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تحاكي أسلوب الفنانين المعروفين يثير مخاوف بشأن الأصالة. على سبيل المثال، يشعر فنانون مثل Bad Bunny بالقلق إزاء قيام الذكاء الاصطناعي بتكرار أصواتهم وأساليبهم دون موافقة.
بالإضافة إلى إنشاء الموسيقى، يمكن للذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية أن يساعدا الموسيقيين في تقديم عروض ومقاطع فيديو موسيقية أفضل. يتكون الفيديو الموسيقي من العديد من العناصر المختلفة، وأحد هذه العناصر هو الرقص. يمكن لنماذج تقدير الوضعية مثل Ultralytics YOLOv8 فهم وضعيات الإنسان في الصور ومقاطع الفيديو ولعب دور في إنشاء تسلسل رقص مصمم يتزامن مع الموسيقى.
مثال آخر جيد على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الرقصات هو مشروع NVIDIA "Dance to Music". في هذا المشروع، استخدموا الذكاء الاصطناعي وعملية من خطوتين لإنشاء حركات رقص جديدة متنوعة ومتسقة من حيث الأسلوب وتتوافق مع الإيقاع. أولاً، تم استخدام تقدير الوضعية وكاشف الإيقاع الحركي لتعلم حركات الرقص المختلفة المتوافقة مع الإيقاع من مجموعة كبيرة من مقاطع الفيديو الراقصة. بعد ذلك، تم استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتنظيم حركات الرقص هذه في تصميم رقصات يتناسب مع إيقاع وأسلوب الموسيقى. تضيف حركات الرقص المصممة بالذكاء الاصطناعي عنصرًا مرئيًا مثيرًا للاهتمام إلى مقاطع الفيديو الموسيقية وتساعد الفنانين على أن يكونوا أكثر إبداعًا.
بالنسبة للمستمعين، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة اكتشاف الموسيقى والاستماع إليها. تستخدم منصات مثل Spotify و Apple Music الذكاء الاصطناعي لتنظيم قوائم تشغيل مخصصة والتوصية بموسيقى جديدة بناءً على عادات الاستماع لدى المستخدمين. عندما تكتشف فنانين وأنواعًا جديدة على هذه المنصات، فهذا سحر الذكاء الاصطناعي.
تعمل أيضًا تقنية الواقع الافتراضي (VR) المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين تجارب الحفلات الموسيقية الحية. على سبيل المثال، يستخدم ترافيـس سكوت الواقع الافتراضي لإنشاء عروض افتراضية تصل إلى الجماهير العالمية. ومع ذلك، فإن وفرة الموسيقى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي على منصات مثل TikTok يمكن أن تجعل اكتشاف الموسيقى أمرًا مربكًا. قد يجعل من الصعب على الفنانين الجدد التميز.
يستفيد المنتجون من الذكاء الاصطناعي بعدة طرق. تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي التي تساعد في تصحيح طبقة الصوت والمزج والإتقان على تبسيط عملية الإنتاج. يمكن للآلات الموسيقية والمُركِّبات الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل Watson Beat من IBM، إنشاء أصوات وتركيبات جديدة توسع الإمكانيات الإبداعية.
إن الذكاء الاصطناعي على منصات البث ليس مجرد فائدة للمستمعين؛ بل يساعد المنتجين أيضًا من خلال إنشاء جمهور أوسع. ومع ذلك، تمامًا كما يشعر الموسيقيون بالقلق، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي على تقليد أسلوب الفنانين المعروفين تثير قضايا أخلاقية وقانونية حول استغلال الأصوات والأساليب الفريدة للفنانين. وقد أدى ذلك إلى نزاعات قانونية، مثل الدعاوى القضائية من شركات الموسيقى الكبرى مثل Universal و Sony و Warner ضد الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مثل Suno و Udio بزعم استخدام أعمال محمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نماذجها دون إذن.
لقد استكشفنا بإيجاز بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الموسيقى من خلال فهم تأثيره على مختلف أصحاب المصلحة في صناعة الموسيقى. الآن، دعونا نفهم تطبيقًا أكثر تحديدًا للذكاء الاصطناعي في الموسيقى: أدوات إدارة الموسيقى المحسّنة بالذكاء الاصطناعي مثل MusicBrainz Picard. هذه الأدوات مفيدة بشكل لا يصدق لتنظيم وإدارة مكتبات الموسيقى الرقمية.
تقوم هذه الأدوات تلقائيًا بتحديد ملفات الموسيقى ووضع علامات عليها باستخدام بيانات تعريف دقيقة، مثل أسماء الفنانين وعناوين الألبومات وأرقام المسارات. يسهل MusicBrainz Picard الحفاظ على تنظيم مجموعات الموسيقى بشكل جيد. إحدى التقنيات الرئيسية المدمجة في MusicBrainz Picard هي بصمات AcoustID الصوتية. تحدد هذه البصمات ملفات الموسيقى بناءً على محتواها الصوتي الفعلي، حتى إذا كانت الملفات تفتقر إلى بيانات التعريف.
لماذا هذا مهم جدًا؟ تعتمد المنظمات الكبرى مثل BBC و Google و Amazon و Spotify و Pandora على بيانات MusicBrainz لتعزيز خدماتها المتعلقة بالموسيقى. تعد بيانات التعريف التي تم إنشاؤها بواسطة أدوات مثل MusicBrainz Picard ضرورية للمطورين الذين يقومون ببناء قواعد بيانات الموسيقى أو تطبيقات وضع العلامات أو برامج أخرى متعلقة بالموسيقى. العمود الفقري للذكاء الاصطناعي هو البيانات، وبدون أدوات مثل Picard، سيكون من الصعب للغاية الحصول على البيانات النظيفة والدقيقة اللازمة للتحليل وتطوير التطبيقات. من الرائع أن الأدوات المحسّنة بالذكاء الاصطناعي تستخدم الذكاء الاصطناعي وتساعد في إنشاء البيانات اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يشكل دورة مفيدة من التحسين والابتكار.
لقد ناقشنا الموجات التي يحدثها الذكاء الاصطناعي في الموسيقى. المشهد القانوني المحيط بالموسيقى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي يتطور أيضًا. تنص اللوائح الحالية، مثل تلك الصادرة عن مكتب حقوق الطبع والنشر الأمريكي، على أنه لا يمكن حماية الأعمال التي يتم إنشاؤها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي بموجب حقوق الطبع والنشر لأنها تفتقر إلى التأليف البشري. ومع ذلك، إذا ساهم الإنسان بشكل كبير في العملية الإبداعية، فقد يكون العمل مؤهلاً للحماية بموجب حقوق الطبع والنشر. مع استمرار اندماج الذكاء الاصطناعي في صناعة الموسيقى، ستكون المناقشات القانونية والأخلاقية المستمرة حيوية للتغلب على هذه التحديات. وبالنظر إلى المستقبل، فإن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات هائلة في الموسيقى، حيث يجمع بين التكنولوجيا والإبداع البشري لتوسيع الإمكانيات في إنشاء الموسيقى و إنتاجها.
استكشف الذكاء الاصطناعي من خلال زيارة مستودع GitHub الخاص بنا والانضمام إلى مجتمعنا النابض بالحياة. تعرف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع و الزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا.
