Müzikte YZ: MusicBrainz Picard gibi uygulamalar ve araçlar

Yapay Zeka (YZ), makinelerde insan zekasını yeniden yaratmakla ilgilidir. İnsan olmanın önemli bir parçası, özellikle müzik olmak üzere sanatla olan bağımızdır. Müzik, kültürümüzü ve duygularımızı derinden etkiler. YZ'deki gelişmeler sayesinde, makineler artık insanlar tarafından bestelenmiş gibi ses çıkaran müzikler oluşturabiliyor. YZ müziği, insanlar ve YZ arasında yenilikçi işbirlikleri için yeni olanaklar sunuyor ve müziği deneyimleme ve etkileşim kurma şeklimizi dönüştürüyor.

Bu makalede, yapay zekanın müzik oluşturmak için nasıl kullanıldığını inceleyeceğiz. Ayrıca, yapay zeka ve MusicBrainz Picard gibi müzik etiketleme araçları arasındaki bağlantıyı ve bunların sanatçılar, yapımcılar ve genel olarak eğlence endüstrisi üzerindeki etkisini tartışacağız.

Ses yapay zekası ve önemi

Yapay zeka, ses de dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini işleyebilir. Ses verisi, genellikle ses verisi olarak adlandırılır, zaman içinde farklı yoğunluklarda dalga frekanslarının bir karışımıdır. Tıpkı görüntüler veya zaman serisi verileri gibi, ses verileri de yapay zeka sistemlerinin işleyebileceği ve analiz edebileceği bir biçime dönüştürülebilir. Ses dalgaları, yapay zeka modelleri tarafından analiz edilebilen sayısal verilere dönüştürülebilir.

Bir diğer ilginç yöntem ise, ses dalgalarını bir spektrograma dönüştüren Fourier Dönüşümlerini kullanmaktır. Spektrogram, farklı ses frekanslarının zaman içinde nasıl değiştiğini gösteren görsel bir temsilidir. Yapay zeka modelleri, bu spektrogramı bir görüntü gibi ele alarak ses verilerini analiz etmek ve yorumlamak için görüntü tanıma tekniklerini uygulayabilir. Yapay zeka, tıpkı görsel verilerde olduğu gibi, sesin içindeki kalıpları ve özellikleri tanımlayabilir.

‍

Sesi analiz etmek, manipüle etmek ve üretmek için yapay zeka kullanmak, çeşitli uygulamalar yaratır. İşte bazı örnekler:

• Müzik üretimi ve besteleme: Mevcut bestelerden öğrenerek yeni müzik oluşturmak ve müzisyenlere melodiler, armoniler ve ritimler konusunda yardımcı olmak.
  ‍
• Ses iyileştirme ve gürültü azaltma: Çağrı merkezleri, işitme cihazları ve ses düzenleme için arka plan gürültüsünü azaltarak ses kalitesini iyileştirme.
  ‍
• Podcast'leri özetleme: Daha kolay içerik tüketimi için podcast bölümlerinin kısa özetlerini oluşturma.
  ‍
• Konuşmadan duygu tespiti: Müşteri hizmetleri, zihinsel sağlık takibi ve kullanıcı deneyimi araştırması için konuşmadaki duyguları tespit etme.

Yapay zeka şarkı üreteçlerinin nasıl çalıştığını anlama

Yapay zeka şarkı üreteçleri, tıpkı görüntü oluşturma gibi, mevcut müzikleri analiz ederek ve onlardan öğrenerek çalışır. Yapay zekayı müziği anlamak için kullanmak ile yapay zekayı müzik üretmek için kullanmak arasındaki farkı anlamak önemlidir. Müziği anlamak, kalıpları analiz etmeyi ve tanımlamayı içerirken, müzik üretmek, öğrenilen bu kalıplara dayalı olarak yeni besteler oluşturmayı içerir.

‍

Yapay zeka ile müzik üretimi süreci, çeşitli tür ve stilleri içeren geniş bir müzik veri kümesi toplamakla başlar. Veri kümesi daha sonra notalar, akorlar ve ritimler gibi daha küçük bileşenlere ayrılır ve yapay zekanın işleyebileceği sayısal verilere dönüştürülür.

Müzik üretmek için eğitilebilen birçok farklı üretken yapay zeka modeli bulunmaktadır. Örneğin, Transformers ve Variational Autoencoders (VAE'ler) gibi yapay zeka modelleri müzik üretmek için birlikte çalışabilir. VAE'ler, müziğin çeşitliliğini ve zenginliğini yakalamak için benzer müzik parçalarını birbirine yakın gruplayarak girdi seslerini latent uzaya sıkıştırabilir. Transformers daha sonra kalıpları anlayarak ve bir dizideki önemli notalara odaklanarak yeni müzik üretmek için bu latent uzayı kullanır.

Bir yapay zeka modeli bu veriler üzerinde eğitildikten sonra, yapay zeka öğrendiklerine dayanarak bir sonraki notayı veya akoru tahmin ederek yeni müzik üretebilir. Bu tahminleri bir araya getirerek tüm kompozisyonlar oluşturabilir. Üretilen müzik, belirli stillere veya tercihlere uyacak şekilde ince ayarlanabilir.

Bu teknolojiyi kullanan daha fazla müzik üreteci görmeye başlıyoruz. İşte bazı örnekler:

• Google tarafından MusicLM: Kullanıcıların türü, ruh halini, enstrümanları ve genel hissi belirlemelerine olanak tanıyan metin istemlerine dayalı müzik oluşturur.
  ‍
• Meta tarafından MusicGen: Ses verilerini işlemek için EnCodec adlı bir araç kullanarak, metin açıklamalarından veya mevcut melodilerden müzik oluşturur.
  ‍
• Stable Audio 2.0 by Stability AI: Metin ve ses girişlerinden yüksek kaliteli ses parçaları ve ses efektleri üretir, tam parçalar oluşturabilir ve istemlere göre ses örneklerini dönüştürebilir.

Yapay zekanın müzik endüstrisi üzerindeki etkisi

Yapay zeka inovasyonu, müzisyenler, dinleyiciler ve yapımcılar için yeni fırsatlar ve zorluklar yaratarak, daha önce deneyimlemedikleri durumlarla karşılaşmalarına neden oluyor. Her grubun bu gelişmelere nasıl uyum sağladığını, yeni araçlar kullandığını ve özgünlük ve etik konusundaki endişeleri nasıl ele aldığını görmek ilginçtir. Yapay zeka, müzik üretmenin yanı sıra, canlı performansları iyileştirme, müzik keşfini geliştirme ve prodüksiyon süreçlerine yardımcı olma gibi müzik endüstrisinde başka heyecan verici potansiyellere de sahiptir. Yapay zekanın müzik endüstrisindeki müzisyenleri, dinleyicileri ve yapımcıları nasıl etkilediğine daha yakından bakalım.

‍

Müzisyenler üzerindeki etkisi

Yapay zeka, müzisyenlerin müzik yaratma biçimini değiştiriyor. Üretken yapay zeka ile entegre edilmiş araçlar, yeni melodiler, akor dizileri ve şarkı sözleri oluşturmaya yardımcı olarak müzisyenlerin yaratıcı blokları aşmasını kolaylaştırıyor. Yapay zeka, John Lennon'ın eski bir demodan alınan vokalleriyle oluşturulan The Beatles'ın yeni şarkısı "Now And Then" gibi bitmemiş eserleri tamamlamak için de kullanıldı. Ancak, yerleşik sanatçıların stilini taklit eden yapay zeka tarafından üretilen müziğin yükselişi, özgünlük konusunda endişelere yol açıyor. Örneğin, Bad Bunny gibi sanatçılar, yapay zekanın seslerini ve stillerini izinsiz olarak kopyalamasından endişe ediyor.

Yapay zeka ve bilgisayarla görme, müzik yaratmanın ötesinde müzisyenlerin daha iyi performanslar ve müzik videoları hazırlamasına yardımcı olabilir. Bir müzik videosu birçok farklı unsurdan oluşur ve bu unsurlardan biri de danstır. Poz tahmin modelleri gibi Ultralytics YOLOv8 görüntü ve videolardaki insan pozlarını anlayabilir ve müzikle senkronize edilmiş koreografili dans dizilerinin oluşturulmasında rol oynayabilir.

Yapay zekanın koreografi için nasıl kullanılabileceğine dair bir başka iyi örnek de NVIDIA'nın"Dance to Music" projesidir. Bu projede, çeşitli, stil açısından tutarlı ve ritme uygun yeni dans hareketleri üretmek için yapay zeka ve iki aşamalı bir süreç kullanıldı. İlk olarak, geniş bir dans videoları koleksiyonundan çeşitli ritme uygun dans hareketlerini öğrenmek için poz tahmini ve kinematik bir ritm dedektörü kullanıldı. Ardından, bu dans hareketlerini müziğin ritmine ve tarzına uygun koreografiler halinde düzenlemek için üretken bir YZ modeli kullanıldı. YZ koreografili dans hareketleri, müzik videolarına ilginç bir görsel unsur ekliyor ve sanatçıların daha yaratıcı olmalarına yardımcı oluyor.

Dinleyiciler üzerindeki etkisi

Yapay zeka, dinleyiciler için müzik keşfini ve dinleme deneyimini iyileştirebilir. Spotify ve Apple Music gibi platformlar, kullanıcıların dinleme alışkanlıklarına göre kişiselleştirilmiş çalma listeleri oluşturmak ve yeni müzikler önermek için yapay zeka kullanıyor. Bu platformlarda yeni sanatçılar ve türler keşfettiğinizde, bu yapay zekanın sihridir. 

Yapay zeka destekli sanal gerçeklik (VR) aynı zamanda canlı konser deneyimlerini de geliştiriyor. Örneğin, Travis Scott, küresel kitlelere ulaşan sanal performanslar oluşturmak için VR kullanıyor. Ancak, TikTok gibi platformlarda yapay zeka tarafından oluşturulan müziklerin bolluğu, müzik keşfini bunaltıcı hale getirebilir. Yeni sanatçıların öne çıkmasını zorlaştırabilir.

‍

Prodüktörler üzerindeki etkisi

Prodüktörler yapay zekadan çeşitli şekillerde faydalanır. Pitch düzeltme, miksaj ve mastering konularında yardımcı olan yapay zeka araçları, prodüksiyon sürecini kolaylaştırır. IBM'in Watson Beat'i gibi yapay zeka destekli sanal enstrümanlar ve synthesizer'lar, yaratıcı olasılıkları genişleten yeni sesler ve dokular oluşturabilir. 

Yapay zekanın yayın platformlarındaki etkisi sadece dinleyiciler için bir fayda değil; aynı zamanda daha geniş bir kitle oluşturarak prodüktörlere de yardımcı oluyor. Ancak, müzisyenlerin endişelendiği gibi, yapay zekanın yerleşik sanatçıların stilini taklit etme yeteneği, sanatçıların benzersiz seslerini ve stillerini sömürmekle ilgili etik ve yasal sorunları gündeme getiriyor. Bu durum, Universal, Sony ve Warner gibi büyük müzik şirketlerinin, modellerini eğitmek için telif hakkıyla korunan eserleri izinsiz kullandığı iddiasıyla Suno ve Udio gibi yapay zeka girişimlerine karşı açtığı yasal davalar gibi hukuki anlaşmazlıklara yol açtı.

MusicBrainz Picard gibi yapay zeka entegre araçlarla müzik kütüphanelerini yönetmek

Yapay zekanın müzik endüstrisindeki farklı paydaşlar üzerindeki etkisini anlayarak müzikteki bazı uygulamalarını kısaca inceledik. Şimdi, müzikte yapay zekanın daha spesifik bir uygulamasını anlayalım: MusicBrainz Picard gibi yapay zeka ile geliştirilmiş müzik yönetim araçları. Bu araçlar, dijital müzik kütüphanelerini düzenlemek ve yönetmek için son derece kullanışlıdır. 

‍

Müzik dosyalarını sanatçı adları, albüm başlıkları ve track numaraları gibi doğru meta verilerle otomatik olarak tanımlar ve etiketler. MusicBrainz Picard, müzik koleksiyonlarını iyi organize etmeyi kolaylaştırır. MusicBrainz Picard'a entegre edilen temel teknolojilerden biri AcoustID ses parmak izleridir. Bu parmak izleri, dosyalarda meta veri olmasa bile müzik dosyalarını gerçek ses içeriklerine göre tanımlar.

Bu neden bu kadar önemli? BBC, Google, Amazon, Spotify ve Pandora gibibüyük kuruluşlar müzikle ilgili hizmetlerini geliştirmek için MusicBrainz verilerine güvenmektedir. MusicBrainz Picard gibi araçlar tarafından oluşturulan meta veriler, müzik veritabanları, etiketleme uygulamaları veya müzikle ilgili diğer yazılımları oluşturan geliştiriciler için çok önemlidir. Yapay zekanın backbone veridir ve Picard gibi araçlar olmadan analiz ve uygulama geliştirme için gerekli olan temiz ve doğru verilere sahip olmak çok zor olacaktır. YZ ile geliştirilmiş araçların YZ'yi kullanması ve YZ uygulamaları için gereken verilerin oluşturulmasına yardımcı olarak faydalı bir iyileştirme ve yenilik döngüsü oluşturması büyüleyici.

Müzikte yapay zeka üzerine son notlar

Müzikte yapay zekanın yarattığı dalgalardan bahsettik. Yapay zeka tarafından oluşturulan müzikle ilgili yasal ortam da gelişiyor. ABD Telif Hakkı Ofisi tarafından belirlenenler gibi mevcut düzenlemeler, tamamen yapay zeka tarafından oluşturulan eserlerin insan yazarlığı olmadığı için telif hakkıyla korunamayacağını belirtiyor. Ancak, bir insan yaratıcı sürece önemli ölçüde katkıda bulunursa, eser telif hakkı koruması için uygun olabilir. Yapay zeka müzik endüstrisine entegre olmaya devam ederken, bu zorlukların üstesinden gelmek için devam eden yasal ve etik tartışmalar hayati önem taşıyacaktır. İleriye baktığımızda, yapay zeka müzikte muazzam bir potansiyele sahip ve müzik yaratma ve prodüksiyon alanındaki olasılıkları genişletmek için teknolojiyi insan yaratıcılığıyla birleştiriyor.

GitHub depomuzu ziyaret ederek ve canlı topluluğumuza katılarak yapay zekayı keşfedin. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarım alanlarındaki yapay zeka uygulamaları hakkında bilgi edinin.