Müzikte yapay zeka: MusicBrainz Picard gibi uygulamalar ve araçlar

Yapay Zeka (YZ), tamamen insan zekasını makinelerde yeniden yaratmakla ilgilidir. İnsan olmanın önemli bir parçası, sanatla, özellikle de müzikle olan bağımızdır. Müzik, kültürümüzü ve duygularımızı derinden etkiler. YZ'deki gelişmeler sayesinde makineler artık insanlar tarafından bestelenmiş gibi tınlayan müzikler yaratabiliyor. YZ müziği, insanlar ve YZ arasında yenilikçi iş birlikleri için yeni olanaklar sunuyor ve müzikle etkileşim biçimimizi dönüştürüyor.

Bu makalede, YZ'nin müzik yaratmak için nasıl kullanıldığını keşfedeceğiz. Ayrıca YZ ile MusicBrainz Picard gibi müzik etiketleme araçları arasındaki bağlantıyı ve bunların sanatçılar, yapımcılar ve genel olarak eğlence sektörü üzerindeki etkisini tartışacağız.

Link to this sectionSes YZ'si ve önemi#

YZ, ses dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini işleyebilir. Genellikle ses verisi olarak adlandırılan ses verileri, zaman içinde farklı yoğunluklardaki dalga frekanslarının bir karışımıdır. Tıpkı görseller veya zaman serisi verileri gibi, ses verileri de YZ sistemlerinin işleyip analiz edebileceği bir formata dönüştürülebilir. Ses dalgaları, YZ modelleri tarafından analiz edilebilecek sayısal verilere dönüştürülebilir.

Bir diğer ilginç yöntem, ses dalgalarını spektrograma dönüştüren Fourier Dönüşümlerini kullanmaktır. Spektrogram, sesin farklı frekanslarının zaman içinde nasıl değiştiğini gösteren görsel bir temsildir. YZ modelleri, bu spektrograma bir görsel gibi davranarak ses verilerini analiz etmek ve yorumlamak için görüntü tanıma tekniklerini kullanabilir. YZ, tıpkı görsel verilerde olduğu gibi ses içindeki desenleri ve özellikleri tanımlayabilir.

Şekil 1. YZ tarafından sınıflandırılan bir ses örneği.

Ses verilerini analiz etmek, değiştirmek ve üretmek için YZ kullanmak bir dizi uygulama yaratır. İşte bazı örnekler:

• Müzik üretimi ve besteleme: Mevcut bestelerden öğrenerek yeni müzikler 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 artırmak.
• Podcast özetleme: Daha kolay içerik tüketimi için podcast bölümlerinin kısa özetlerini oluşturmak.
• Konuşmadan duygu tespiti: Müşteri hizmetleri, ruh sağlığı takibi ve kullanıcı deneyimi araştırmaları için konuşmadaki duyguları tespit etmek.

Link to this sectionYZ şarkı üreteçlerinin nasıl çalıştığını anlamak#

YZ şarkı üreteçleri, tıpkı görsel üretiminde olduğu gibi, mevcut müzikleri analiz edip onlardan öğrenerek çalışır. Müziği anlamak için YZ kullanmak ile müzik üretmek için YZ kullanmak arasındaki farkı anlamak önemlidir. Müziği anlamak, desenleri analiz etmeyi ve tanımlamayı içerirken; müzik üretmek, öğrenilen bu desenlere dayalı olarak yeni besteler yaratmayı içerir.

Şekil 2. YZ Kullanarak Müziği Anlama ve YZ Müzik Üretimini Karşılaştırma.

YZ müzik üretim süreci, çeşitli tür ve stilleri içeren geniş bir müzik veri seti toplamakla başlar. Veri seti daha sonra notalar, akorlar ve ritimler gibi daha küçük bileşenlere ayrılır ve bunlar YZ'nin işleyebileceği sayısal verilere dönüştürülür.

Müzik üretmek üzere eğitilebilecek birçok farklı üretken YZ modeli bulunmaktadır. Örneğin, Transformer'lar ve Değişken Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler) gibi YZ modelleri müzik üretmek için birlikte çalışabilir. VAE'ler, müziğin çeşitliliğini ve zenginliğini yakalamak için benzer müzik parçalarını birbirine yakın gruplayarak giriş seslerini gizli bir alana sıkıştırabilir. Transformer'lar ise desenleri anlayarak ve bir dizideki önemli notalara odaklanarak yeni müzikler üretmek için bu gizli alanı kullanır.

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

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

• Google'dan MusicLM: Metin istemlerine dayalı olarak müzik üretir, kullanıcıların türü, ruh halini, enstrümanları ve genel hissi belirlemesine olanak tanır.
• Meta'dan MusicGen: Ses verilerini işlemek için EnCodec adlı bir araç kullanarak metin açıklamalarından veya mevcut melodilerden müzik yaratır.
• Stability AI'dan Stable Audio 2.0: Metin ve ses girdilerinden yüksek kaliteli ses parçaları ve ses efektleri üretir; tam parçalar oluşturabilir ve ses örneklerini istemlere göre dönüştürebilir.

Link to this sectionYZ'nin müzik endüstrisi üzerindeki etkisi#

YZ inovasyonu, müzisyenler, dinleyiciler ve yapımcılar için yeni fırsatlar ve zorluklar yaratarak daha önce deneyimlememiş olabilecekleri durumlara yol açıyor. Her grubun bu gelişmelere nasıl uyum sağladığını, yeni araçları nasıl kullandığını ve özgünlük ile etik konusundaki endişeleri nasıl ele aldığını görmek ilginç. YZ, müzik üretmenin yanı sıra canlı performansları iyileştirme, müzik keşfini geliştirme ve üretim süreçlerine yardımcı olma gibi müzik endüstrisinde başka heyecan verici potansiyellere de sahiptir. YZ'nin müzik endüstrisindeki müzisyenleri, dinleyicileri ve yapımcıları nasıl etkilediğine daha yakından bakalım.

Şekil 3. Üretken YZ'nin Müzik Endüstrisi Üzerindeki Etkisi.

Link to this sectionMüzisyenler üzerindeki etkisi#

YZ, müzisyenlerin müzik yaratma biçimini değiştiriyor. Üretken YZ ile entegre araçlar, yeni melodiler, akor dizileri ve şarkı sözleri üretmeye yardımcı olarak müzisyenlerin yaratıcı tıkanıklıkları aşmasını kolaylaştırabiliyor. YZ ayrıca, John Lennon'ın eski bir demodan alınan vokalleriyle yaratılan The Beatles'ın yeni şarkısı "Now And Then" gibi tamamlanmamış eserleri tamamlamak için de kullanıldı. Ancak, yerleşik sanatçıların tarzını taklit eden YZ üretimi müziğin yükselişi, özgünlükle ilgili endişeleri beraberinde getiriyor. Örneğin, Bad Bunny gibi sanatçılar, YZ'nin seslerini ve tarzlarını izinsiz kopyalamasından endişe duyuyor.

Beyond creating music, AI and computer vision can help musicians put together better performances and music videos. A music video consists of many different elements, and one of those elements is dancing. Pose estimation models like Ultralytics YOLOv8 can understand human poses in images and videos and play a role in creating choreographed dance sequences that are synchronized with music.

YZ'nin koreografi için nasıl kullanılabileceğine dair bir başka iyi örnek, NVIDIA'nın "Dance to Music" projesidir. Bu projede, çeşitli, stile uygun ve ritimle eşleşen yeni dans hareketleri oluşturmak için YZ ve iki aşamalı bir süreç kullandılar. İlk olarak, geniş bir dans videosu koleksiyonundan ritme uygun çeşitli dans hareketlerini öğrenmek için poz tahmini ve kinematik bir ritim dedektörü kullanıldı. Ardından, bu dans hareketlerini müziğin ritmi ve tarzıyla eşleşen bir koreografi halinde düzenlemek için üretken bir YZ modeli kullanıldı. YZ ile koreografisi oluşturulan dans hareketleri, müzik videolarına ilginç bir görsel unsur katar ve sanatçıların daha yaratıcı olmalarına yardımcı olur.

Link to this sectionDinleyiciler üzerindeki etkisi#

For listeners, AI can improve the music discovery and listening experience. Platforms like Spotify and Apple Music are using AI to curate personalized playlists and recommend new music based on users' listening habits. When you discover new artists and genres on these platforms, that’s AI’s magic.

YZ destekli sanal gerçeklik (VR) de canlı konser deneyimlerini geliştiriyor. Örneğin, Travis Scott, küresel kitlelere ulaşan sanal performanslar oluşturmak için VR kullanıyor. Ancak, TikTok gibi platformlardaki YZ üretimi müzik bolluğu, müzik keşfini bunaltıcı hale getirebilir. Bu durum, yeni sanatçıların öne çıkmasını zorlaştırabilir.

Şekil 4. YZ, sanal gerçeklik (VR) konser deneyimlerini mümkün kılıyor.

Link to this sectionYapımcılar üzerindeki etkisi#

Yapımcılar YZ'den çeşitli şekillerde yararlanır. Perde düzeltme, miksaj ve mastering işlemlerine yardımcı olan YZ araçları, üretim sürecini kolaylaştırır. IBM'in Watson Beat'i gibi YZ destekli sanal enstrümanlar ve sentezleyiciler, yaratıcı olanakları genişleten yeni sesler ve dokular oluşturabilir.

AI on streaming platforms isn't just a benefit for listeners; it also helps producers by creating a wider audience. However, just as musicians are concerned, AI's ability to mimic the style of established artists raises ethical and legal issues about exploiting artists' unique voices and styles. This has resulted in legal disputes, such as lawsuits from major music companies like Universal, Sony, and Warner against AI startups like Suno and Udio for allegedly using copyrighted works to train their models without permission.

Link to this sectionMusicBrainz Picard gibi YZ entegreli araçlarla müzik kütüphanelerini yönetme#

YZ'nin müzik endüstrisindeki farklı paydaşlar üzerindeki etkisini anlayarak YZ'nin müzikteki bazı uygulamalarını kısaca keşfettik. Şimdi, YZ'nin müzikteki daha özel bir uygulamasını anlayalım: MusicBrainz Picard gibi YZ ile geliştirilmiş müzik yönetimi araçları. Bu araçlar, dijital müzik kütüphanelerini düzenlemek ve yönetmek için son derece kullanışlıdır.

Şekil 5. Müzik kütüphaneleri YZ kullanılarak yönetilebilir.

Bunlar, müzik dosyalarını sanatçı isimleri, albüm başlıkları ve parça numaraları gibi doğru meta verilerle otomatik olarak tanımlar ve etiketler. MusicBrainz Picard, müzik koleksiyonlarını iyi organize edilmiş halde tutmayı kolaylaştırır. MusicBrainz Picard'a entegre edilmiş temel teknolojilerden biri AcoustID ses parmak izleridir. Bu parmak izleri, dosyalar meta veriden yoksun olsa bile müzik dosyalarını gerçek ses içeriklerine göre tanımlar.

Bu neden bu kadar önemli? BBC, Google, Amazon, Spotify ve Pandora gibi büyük kuruluşlar, müzikle ilgili hizmetlerini geliştirmek için MusicBrainz verilerine güveniyor. MusicBrainz Picard gibi araçlar tarafından oluşturulan meta veriler, müzik veritabanları, etiketleyici uygulamalar veya müzikle ilgili diğer yazılımları geliştiren geliştiriciler için çok önemlidir. YZ'nin belkemiği veridir ve Picard gibi araçlar olmasaydı, analiz ve uygulama geliştirme için gerekli olan temiz, doğru verilere sahip olmak çok zor olurdu. YZ ile geliştirilmiş araçların YZ kullanması ve YZ uygulamaları için gereken verilerin oluşturulmasına yardımcı olması, faydalı bir iyileştirme ve inovasyon döngüsü oluşturması büyüleyicidir.

Link to this sectionMüzikte YZ üzerine son notlar#

YZ'nin müzikte yarattığı dalgaları tartıştık. YZ üretimi müziği çevreleyen yasal manzara da gelişiyor. ABD Telif Hakkı Ofisi tarafından yapılanlar gibi mevcut yönetmelikler, tamamen YZ tarafından oluşturulan eserlerin insan yazarlığından yoksun oldukları için telif hakkıyla korunamayacağını şart koşmaktadır. Ancak, bir insan yaratıcı sürece önemli ölçüde katkıda bulunursa, eser telif hakkı koruması için uygun olabilir. YZ, müzik endüstrisine entegre olmaya devam ettikçe, bu zorlukları aşmak için devam eden yasal ve etik tartışmalar hayati önem taşıyacaktır. İleriye baktığımızda, YZ'nin müzik yaratımı ve prodüksiyonundaki olanakları genişletmek için teknolojiyi insan yaratıcılığıyla birleştirerek müzikte muazzam bir potansiyeli vardır.

GitHub depomuzu ziyaret ederek ve canlı topluluğumuza katılarak YZ'yi keşfet. Çözüm sayfalarımızdan üretim ve tarım alanlarındaki YZ uygulamaları hakkında bilgi edin.