Müzikte yapay zekâ: MusicBrainz Picard gibi uygulamalar ve araçlar

Yapay zekâ (AI), makinelerde insan zekâsını yeniden oluşturmayı amaçlar. İnsan olmanın önemli bir parçası, sanatlarla ve özellikle müzikle kurduğumuz bağdır. Müzik, kültürümüzü ve duygularımızı derinden etkiler. Yapay zekâdaki gelişmeler sayesinde makineler artık insanlar tarafından bestelenmiş gibi duyulan müzikler oluşturabiliyor. Yapay zekâ ile müzik; insanlar ve yapay zekâ arasında yenilikçi iş birlikleri için yeni olanaklar sunuyor, ayrıca müziği deneyimleme ve müzikle etkileşim kurma biçimimizi dönüştürüyor.

Bu makalede, müzik oluşturmak için yapay zekânın nasıl kullanıldığını inceleyeceğiz. Ayrıca yapay zekâ ile MusicBrainz Picard gibi müzik etiketleme araçları arasındaki bağlantıyı ve bunların sanatçılar, yapımcılar ve genel olarak eğlence sektörü üzerindeki etkisini ele alacağız.

Ses yapay zekâsı ve önemi#

Yapay zekâ, ses de dâhil olmak üzere çeşitli veri türlerini işleyebilir. Genellikle ses verisi olarak adlandırılan ses, zaman içinde farklı yoğunluklardaki dalga frekanslarının birleşimidir. Görüntüler veya zaman serisi verileri gibi ses verileri de yapay zekâ sistemlerinin işleyip analiz edebileceği bir biçime dönüştürülebilir. Ses dalgaları, yapay zekâ modelleri tarafından analiz edilebilecek sayısal verilere dönüştürülebilir.

Bir diğer ilginç yöntem, ses dalgalarını spektrograma dönüştüren Fourier dönüşümlerini kullanmaktır. Spektrogram, farklı ses frekanslarının zaman içinde nasıl değiştiğini gösteren görsel bir temsildir. Yapay zekâ modelleri, bu spektrogramı bir görüntü gibi ele alarak ses verilerini analiz etmek ve yorumlamak için görüntü tanıma tekniklerini uygulayabilir. Yapay zekâ, görsel verilerde olduğu gibi sesin içindeki örüntüleri ve özellikleri belirleyebilir.

Şekil 1. Yapay zekâ tarafından sınıflandırılan bir ses örneği.

Ses verilerini analiz etmek, değiştirmek ve oluşturmak için yapay zekâ kullanmak, çeşitli uygulamaların ortaya çıkmasını sağlar. İşte bazı örnekler:

• Müzik oluşturma ve besteleme: Mevcut bestelerden öğrenerek yeni müzikler oluşturma ve müzisyenlere melodi, armoni ve ritim konusunda yardımcı olma.
• Ses iyileştirme ve gürültü azaltma: Çağrı merkezleri, işitme cihazları ve ses düzenleme için arka plan gürültüsünü azaltarak ses kalitesini iyileştirme.
• Podcast'leri özetleme: İçeriğin daha kolay tüketilmesi için podcast bölümlerinin kısa özetlerini oluşturma.
• Konuşmadan duygu algılama: Müşteri hizmetleri, ruhsal sağlık takibi ve kullanıcı deneyimi araştırmaları için konuşmadaki duyguları algılama.

Yapay zekâ şarkı oluşturucularının nasıl çalıştığını anlama#

Yapay zekâ şarkı oluşturucuları, görüntü oluşturmaya benzer şekilde mevcut müzikleri analiz edip bunlardan öğrenerek çalışır. Müziği anlamak için yapay zekâ kullanmakla müzik oluşturmak için yapay zekâ kullanmak arasındaki farkı anlamak önemlidir. Müziği anlamak, örüntüleri analiz edip belirlemeyi içerirken müzik oluşturmak, öğrenilen bu örüntülere dayanarak yeni besteler meydana getirmeyi içerir.

Şekil 2. Yapay zekâ kullanarak müziği anlama ile yapay zekâ ile müzik oluşturmanın karşılaştırılması.

Yapay zekâ ile müzik oluşturma süreci, çeşitli tür ve stilleri içeren geniş bir müzik veri kümesinin toplanmasıyla başlar. Ardından veri kümesi nota, akor ve ritim gibi daha küçük bileşenlere ayrılır ve yapay zekânın işleyebileceği sayısal verilere dönüştürülür.

Müzik oluşturmak üzere eğitilebilecek birçok farklı üretken yapay zekâ modeli vardır. Örneğin Transformer'lar ve Varyasyonel Otokodlayıcılar (VAEs) gibi yapay zekâ modelleri, müzik oluşturmak için birlikte çalışabilir. VAEs, müziğin çeşitliliğini ve zenginliğini yakalamak için benzer müzik parçalarını birbirine yakın gruplayarak girdi seslerini gizli bir uzayda sıkıştırabilir. Ardından Transformer'lar, bir dizideki örüntüleri anlayıp önemli notalara odaklanarak yeni müzik oluşturmak için bu gizli uzayı kullanır.

Bir yapay zekâ modeli bu verilerle eğitildikten sonra, öğrendiklerine dayanarak bir sonraki nota veya akoru tahmin ederek yeni müzikler oluşturabilir. Bu tahminleri art arda sıralayarak bütün besteler meydana getirebilir. Oluşturulan müzik, belirli stillere veya tercihlere uyacak şekilde ince ayardan geçirilebilir.

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

• Google'ın MusicLM'i: Metin istemlerine dayanarak müzik oluşturur ve kullanıcıların türü, ruh hâlini, enstrümanları ve genel atmosferi belirtmesine olanak tanır.
• Meta'nın MusicGen'i: Ses verilerini işlemek için EnCodec adlı bir araç kullanarak metin açıklamalarından veya mevcut melodilerden müzik oluşturur.
• Stability AI'ın Stable Audio 2.0'ı: Metin ve ses girdilerinden yüksek kaliteli ses parçaları ve ses efektleri üretir; istemlere göre tam parçalar oluşturabilir ve ses örneklerini dönüştürebilir.

Yapay zekânın müzik sektöründeki etkisi#

Yapay zekâ inovasyonu, müzisyenler, dinleyiciler ve yapımcılar için yeni fırsatlar ve zorluklar yaratıyor ve daha önce karşılaşmamış 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. Yapay zekâ, müzik oluşturmanın yanı sıra canlı performansları iyileştirme, müzik keşfini geliştirme ve prodüksiyon süreçlerine yardımcı olma gibi müzik sektöründe başka heyecan verici potansiyellere de sahip. Yapay zekânın müzik sektöründeki müzisyenleri, dinleyicileri ve yapımcıları nasıl etkilediğine daha yakından bakalım.

Şekil 3. Üretken yapay zekânın müzik sektöründeki etkisi.

Müzisyenler üzerindeki etkisi#

Yapay zekâ, müzisyenlerin müzik oluşturma biçimini değiştiriyor. Üretken yapay zekâ ile entegre araçlar; yeni melodiler, akor ilerlemeleri ve şarkı sözleri oluşturmaya yardımcı olarak müzisyenlerin yaratıcı tıkanıklıkları aşmasını kolaylaştırabilir. Yapay zekâ, eski bir demodaki John Lennon vokalleri kullanılarak oluşturulan The Beatles'ın yeni şarkısı "Now And Then" gibi tamamlanmamış eserleri bitirmek için de kullanıldı. Ancak yerleşik sanatçıların stilini taklit eden yapay zekâ ile oluşturulmuş müziklerin yükselişi, özgünlük konusunda endişelere yol açıyor. Örneğin Bad Bunny gibi sanatçılar, izinleri olmadan seslerinin ve stillerinin yapay zekâ tarafından taklit edilmesinden endişe ediyor.

Yapay zekâ ve bilgisayarlı görü, müzik oluşturmanın yanı sıra müzisyenlerin daha iyi performanslar ve müzik videoları hazırlamasına yardımcı olabilir. Bir müzik videosu birçok farklı unsurdan oluşur ve bu unsurlardan biri danstır. Poz tahmini modelleri, örneğin Ultralytics YOLOv8, görüntü ve videolardaki insan pozlarını anlayabilir ve müzikle senkronize koreografili dans sekanslarının oluşturulmasında rol oynayabilir.

Yapay zekânın koreografi için nasıl kullanılabileceğine dair bir başka iyi örnek, NVIDIA'nın "Dance to Music" projesidir. Bu projede, çeşitli, stil açısından tutarlı ve ritme uyumlu yeni dans hareketleri oluşturmak için yapay zekâ ve iki aşamalı bir süreç kullandılar. İlk olarak, geniş bir dans videosu koleksiyonundaki ritme uygun çeşitli dans hareketlerini öğrenmek için poz tahmini ve kinematik bir ritim algılayıcı kullanıldı. Ardından üretken bir yapay zekâ modeli, bu dans hareketlerini müziğin ritmi ve stiliyle uyumlu bir koreografi hâline getirmek için kullanıldı. Yapay zekâ tarafından koreografisi oluşturulan dans hareketleri, müzik videolarına ilginç bir görsel unsur ekler ve sanatçıların daha yaratıcı olmasına yardımcı olur.

Dinleyiciler üzerindeki etkisi#

Dinleyiciler açısından yapay zekâ, müzik keşfi ve dinleme deneyimini iyileştirebilir. Spotify gibi platformlar ve Apple Music, kullanıcıların dinleme alışkanlıklarına göre kişiselleştirilmiş çalma listeleri oluşturmak ve yeni müzikler önermek için yapay zekâ kullanıyor. Bu platformlarda yeni sanatçılar ve türler keşfettiğinde, bu yapay zekânın sihridir.

Yapay zekâ destekli sanal gerçeklik (VR) de canlı konser deneyimlerini iyileştiriyor. Örneğin Travis Scott, küresel izleyicilere ulaşan sanal performanslar oluşturmak için VR kullanıyor. Ancak TikTok gibi platformlarda yapay zekâ tarafından oluşturulan müziklerin çok fazla olması, müzik keşfini bunaltıcı hâle getirebilir. Bu durum yeni sanatçıların öne çıkmasını zorlaştırabilir.

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

Yapımcılar üzerindeki etkisi#

Yapımcılar yapay zekâdan çeşitli şekillerde yararlanır. Perde düzeltme, miksaj ve mastering işlemlerine yardımcı olan yapay zekâ araçları, prodüksiyon sürecini kolaylaştırır. IBM'in Watson Beat'i gibi yapay zekâ destekli sanal enstrümanlar ve synthesizer'lar, yaratıcı olanakları genişleten yeni sesler ve dokular oluşturabilir.

Yayın platformlarındaki yapay zekâ yalnızca dinleyiciler için bir avantaj değildir; daha geniş bir kitle oluşturarak yapımcılara da yardımcı olur. Ancak tıpkı müzisyenler gibi yapımcılar da yapay zekânın yerleşik sanatçıların stilini taklit edebilmesinin, sanatçıların kendine özgü ses ve stillerinin istismar edilmesiyle ilgili etik ve hukuki sorunlar doğurmasından endişe ediyor. Bu durum, Suno ve Udio gibi yapay zekâ girişimlerinin modellerini izinsiz olarak telif hakkıyla korunan eserlerle eğittiği iddiasıyla Universal, Sony ve Warner gibi büyük müzik şirketleri tarafından açılan hukuki davalar gibi uyuşmazlıklara yol açtı.

MusicBrainz Picard gibi yapay zekâ entegre araçlarla müzik kitaplıklarını yönetme#

Müzik sektöründeki farklı paydaşlar üzerindeki etkisini inceleyerek yapay zekânın müzikteki bazı uygulamalarını kısaca ele aldık. Şimdi yapay zekânın müzikteki daha özel bir uygulamasını, MusicBrainz Picard gibi yapay zekâ ile geliştirilmiş müzik yönetimi araçlarını inceleyelim. Bu araçlar, dijital müzik kitaplıklarını düzenlemek ve yönetmek için son derece kullanışlıdır.

Şekil 5. Müzik kitaplıkları yapay zekâ kullanılarak yönetilebilir.

Bu araçlar; sanatçı adları, albüm başlıkları ve parça numaraları gibi doğru meta verilerle müzik dosyalarını otomatik olarak tanımlar ve etiketler. MusicBrainz Picard, müzik koleksiyonlarını düzenli tutmayı kolaylaştırır. MusicBrainz Picard'a entegre edilen temel teknolojilerden biri AcoustID ses parmak izleridir. Bu parmak izleri, dosyalarda meta veri bulunmasa 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 veri tabanları, etiketleme uygulamaları veya müzikle ilgili diğer yazılımları geliştiren geliştiriciler için kritik öneme sahiptir. Yapay zekânın temelinde veri vardır ve Picard gibi araçlar olmadan analiz ve uygulama geliştirme için gerekli temiz ve doğru verilere sahip olmak çok zor olurdu. Yapay zekâ ile geliştirilmiş araçların yapay zekâyı kullanırken yapay zekâ uygulamaları için gereken verilerin oluşturulmasına da yardımcı olması, faydalı bir gelişim ve inovasyon döngüsü oluşturuyor.

Müzikte yapay zekâ hakkında son notlar#

Yapay zekânın müzikte yarattığı etkileri ele aldık. Yapay zekâ tarafından oluşturulan müzikleri çevreleyen hukuki ortam da gelişiyor. ABD Telif Hakkı Bürosu tarafından yayımlananlar gibi mevcut düzenlemeler, tamamen yapay zekâ tarafından oluşturulan eserlerin insan yazarlığı bulunmadığı için telif hakkıyla korunamayacağını belirtiyor. Ancak bir insan yaratıcı sürece önemli ölçüde katkıda bulunursa eser telif hakkı korumasına uygun olabilir. Yapay zekâ müzik sektörüne entegre olmaya devam ederken, bu zorlukların üstesinden gelmek için süregelen hukuki ve etik tartışmalar hayati önem taşıyacak. Geleceğe baktığımızda yapay zekâ, teknolojiyi insan yaratıcılığıyla birleştirerek müzik oluşturma ve prodüksiyondaki olanakları genişletme konusunda müthiş bir potansiyele sahip.

GitHub depomuzu ziyaret ederek ve canlı topluluğumuza katılarak yapay zekâyı keşfet. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarım alanlarındaki yapay zekâ uygulamaları hakkında bilgi edin.