12 Temmuz 2024
Ses verilerini analiz etmekten yeni müzik üretmeye kadar, YZ'nin müzikteki rolüne derinlemesine bir bakış için bize katılın. Müzik endüstrisindeki etkisini ve uygulamalarını keşfedin.
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.
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:
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.
.png)
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:
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.
.png)
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 bilgisayarlı görü, müzik oluşturmanın 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 tahmini modelleri gibi Ultralytics YOLOv8, resim ve videolardaki insan pozlarını anlayabilir ve müzikle senkronize edilmiş koreografik dans sekansları oluşturmada 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 oluşturmak için yapay zeka ve iki adımlı 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. Daha sonra, bu dans hareketlerini müziğin ritmine ve stiline uygun bir koreografi halinde düzenlemek için üretken bir yapay zeka modeli kullanıldı. Yapay zeka koreografisiyle oluşturulmuş dans hareketleri, müzik videolarına ilginç bir görsel unsur katıyor ve sanatçıların daha yaratıcı olmasına yardımcı oluyor.
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 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.
Müzik endüstrisindeki farklı paydaşlar üzerindeki etkisini anlayarak, yapay zekanın müzikteki bazı uygulamalarını kısaca inceledik. Şimdi, yapay zekanın müzikteki daha spesifik bir uygulamasını anlayalım: MusicBrainz Picard gibi yapay zeka ile geliştirilmiş müzik yönetim araçları. Bu araçlar, dijital müzik kütüphanelerini düzenlemek ve yönetmek için inanılmaz derecede kullanışlıdır.
Sanatçı adları, albüm başlıkları ve parça numaraları gibi doğru meta verilerle müzik dosyalarını otomatik olarak tanımlar ve etiketlerler. MusicBrainz Picard, müzik koleksiyonlarını düzenli tutmayı kolaylaştırır. MusicBrainz Picard'a entegre edilen temel teknolojilerden biri AcoustID ses parmak izleridir. Bu parmak izleri, dosyaların meta verileri olmasa bile, gerçek ses içeriğine göre müzik dosyalarını 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 uygulamaları veya diğer müzikle ilgili yazılımlar geliştiren geliştiriciler için çok önemlidir. Yapay zekanın bel kemiği veridir ve Picard gibi araçlar olmadan, analiz ve uygulama geliştirme için gerekli olan temiz ve doğru verilere sahip olmak çok zor olurdu. Yapay zeka ile geliştirilmiş araçların yapay zeka kullandığı ve yapay zeka uygulamaları için gerekli verileri oluşturmaya yardımcı olması, iyileştirme ve yenilikçiliğin faydalı bir döngüsünü oluşturması büyüleyici.
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.
