Müzikte yapay zekâ: MusicBrainz Picard gibi uygulamalar ve araçlar

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

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

Ses yapay zekası ve önemi#

Yapay zeka, ses dahil olmak üzere çeşitli veri türleriyle çalışabilir. Genellikle ses verisi olarak adlandırılan ses verileri, zaman içinde farklı şiddetlere sahip dalga frekanslarının bir karışımıdır. Tıpkı görüntüler veya zaman serisi verileri gibi, ses verileri de yapay zeka sistemlerinin işleyip analiz edebileceği bir biçime dönüştürülebilir. Ses dalgaları, yapay zeka modellerinin analiz edebileceği sayısal verilere çevrilebilir.

Bir başka ilginç yöntem, ses dalgalarını spektrograma dönüştüren Fourier dönüşümlerini kullanmaktır. Spektrogram, farklı ses frekanslarının zaman içinde nasıl değiştiğini gösteren görsel bir temsildir. Yapay zeka modelleri, spektrogramı bir görüntü gibi ele alarak ses verilerini analiz etmek ve yorumlamak için görüntü tanıma tekniklerinden yararlanabilir. Yapay zeka, görsel verilerde yaptığı gibi ses içindeki örüntüleri ve özellikleri belirleyebilir.

Şekil 1. Yapay zeka tarafından sınıflandırılan sese bir örnek.

Ses verilerini analiz etmek, değiştirmek ve üretmek için yapay zekadan yararlanmak çeşitli uygulamaların önünü açıyor. İşte birkaç örnek:

• Müzik üretimi 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 tespiti: Müşteri hizmetleri, ruh sağlığı takibi ve kullanıcı deneyimi araştırmalarında konuşmadaki duyguları tespit etme.

Yapay zeka şarkı üreticilerinin nasıl çalıştığını anlama#

Yapay zeka şarkı üreticileri, görüntü üretimine benzer şekilde mevcut müzikleri analiz edip bunlardan öğrenerek çalışır. Yapay zekayı müziği anlamak için kullanmakla müzik üretmek için kullanmak arasındaki farkı anlamak önemlidir. Müziği anlamak, örüntüleri analiz edip belirlemeyi içerirken müzik üretmek, öğrenilen örüntülere dayanarak yeni besteler oluşturmayı kapsar.

Şekil 2. Yapay Zeka Kullanarak Müziği Anlama ile Yapay Zeka ile Müzik Üretiminin Karşılaştırması.

Yapay zeka ile müzik üretme süreci, çeşitli tür ve tarzları kapsayan büyük bir müzik veri kümesinin toplanmasıyla başlar. Ardından veri kümesi, yapay zekanın işleyebileceği sayısal verilere dönüştürülen nota, akor ve ritim gibi daha küçük bileşenlere ayrılır.

Müzik üretmek üzere eğitilebilecek pek çok farklı üretken yapay zekâ modeli vardır. Örneğin Transformer'lar ve Varyasyonel Otokodlayıcılar (VAEs) gibi yapay zekâ modelleri müzik üretmek için birlikte çalışabilir. VAEs, müziğin çeşitliliğini ve zenginliğini yakalamak amacıyla benzer parçaları birbirine yakın gruplandırarak giriş seslerini bir gizil uzaya sıkıştırabilir. Transformer'lar ise örüntüleri anlayıp bir dizideki önemli notalara odaklanarak yeni müzikler üretmek için bu gizil uzayı kullanır.

Bir yapay zeka modeli bu verilerle eğitildikten sonra öğrendiklerine dayanarak sıradaki nota veya akoru tahmin edip yeni müzikler üretebilir. Bu tahminleri art arda sıralayarak bütün besteler oluşturabilir. Üretilen müzik, belirli tarzlara veya tercihlere uyacak şekilde ince ayarlanabilir.

Bu teknolojiyi kullanan müzik üreticilerini giderek daha fazla görmeye başlıyoruz. İşte birkaç örnek:

• Google'ın MusicLM'i: Kullanıcıların türü, ruh halini, enstrümanları ve genel havayı belirtmesine olanak tanıyan metin istemlerine dayalı müzik üretir.
• 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; tam parçalar oluşturabilir ve ses örneklerini istemlere göre dönüştürebilir.

Yapay zekanın müzik sektörü üzerindeki etkisi#

Yapay zekâ yenilikleri müzisyenler, dinleyiciler ve yapımcılar için yeni fırsatlar ve zorluklar yaratarak daha önce karşılaşmamış olabilecekleri durumlara yol açıyor. Her grubun bu gelişmelere nasıl uyum sağladığını, yeni araçları nasıl kullandığını ve özgünlük ile etik konusundaki kaygıları nasıl ele aldığını görmek ilginç. Yapay zekânın müzik üretmenin yanı sıra canlı performansları geliştirmek, müzik keşfini iyileştirmek ve prodüksiyon süreçlerine yardımcı olmak gibi müzik sektöründe heyecan verici başka potansiyel kullanım alanları da var. Yapay zekânın müzik sektöründeki müzisyenleri, dinleyicileri ve yapımcıları nasıl etkilediğine daha yakından bakalım.

Şekil 3. Üretken Yapay Zekanın Müzik Sektörü Üzerindeki Etkisi.

Müzisyenler üzerindeki etkisi#

Yapay zeka, müzisyenlerin müzik üretme biçimini değiştiriyor. Üretken yapay zeka entegre edilmiş araçlar yeni melodiler, akor dizileri ve şarkı sözleri oluşturmaya yardımcı olarak müzisyenlerin yaratıcılık tıkanıklığını aşmasını kolaylaştırabilir. Yapay zeka, eski bir demodaki John Lennon vokallerini kullanarak oluşturulan The Beatles'ın yeni şarkısı "Now And Then" gibi tamamlanmamış eserleri tamamlamak için de kullanıldı. Ancak köklü sanatçıların tarzını taklit eden yapay zeka üretimi müziklerin artması, özgünlük konusunda kaygı yaratıyor. Örneğin Bad Bunny gibi sanatçılar, yapay zekanın seslerini ve tarzlarını izinsiz taklit etmesinden endişe ediyor.

Yapay zeka ve bilgisayarlı görü, müzik üretmenin yanı sıra müzisyenlerin daha iyi performanslar ve müzik videoları hazırlamasına yardımcı olabilir. Bir müzik videosu birçok farklı ögeden oluşur ve dans da bunlardan biridir. Poz tahmini modelleri, örneğin Ultralytics YOLOv8, görüntü ve videolardaki insan pozlarını anlayabilir ve müzikle senkronize koreografili dans dizileri oluşturmada rol oynayabilir.

Yapay zekanın koreografi için nasıl kullanılabileceğine bir başka iyi örnek, NVIDIA'nın "Dance to Music" projesidir. Bu projede, çeşitli, tarz tutarlılığı olan ve ritme uyan yeni dans hareketleri üretmek için yapay zeka ve iki aşamalı bir süreç kullanıldı. İlk olarak, büyük bir dans videosu koleksiyonundan ritme uygun çeşitli dans hareketlerini öğrenmek için poz tahmini ve kinematik bir ritim algılayıcı kullanıldı. Ardından bu dans hareketlerini müziğin ritmine ve tarzına uyan bir koreografi halinde düzenlemek için üretken bir yapay zeka modeli kullanıldı. Yapay zeka ile koreografi oluşturulan dans hareketleri müzik videolarına ilginç bir görsel öge katar ve sanatçıların daha yaratıcı olmasına yardımcı olur.

Dinleyiciler üzerindeki etkisi#

Dinleyiciler için yapay zekâ, müzik keşfini ve dinleme deneyimini iyileştirebilir. Spotify ve Apple Music gibi platformlar, kişiselleştirilmiş çalma listeleri oluşturmak ve kullanıcıların dinleme alışkanlıklarına göre yeni müzikler önermek için yapay zekâ kullanıyor. Bu platformlarda yeni sanatçılar ve türler keşfettiğinde, çoğu zaman işin arkasında yapay zekâ vardır.

Yapay zeka destekli sanal gerçeklik (VR) de canlı konser deneyimlerini iyileştiriyor. Örneğin Travis Scott, dünya çapındaki izleyicilere ulaşan sanal performanslar oluşturmak için VR kullanıyor. Ancak TikTok gibi platformlardaki yapay zeka üretimi müzik bolluğu, müzik keşfini bunaltıcı hale getirebilir. Bu durum, yeni sanatçıların öne çıkmasını zorlaştırabilir.

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

Yapımcılar üzerindeki etkisi#

Yapımcılar yapay zekadan çeşitli şekillerde yararlanıyor. Ses perdesi düzeltme, miksaj ve mastering işlemlerine yardımcı olan yapay zeka araçları prodüksiyon sürecini kolaylaştırıyor. IBM'in Watson Beat'i gibi yapay zeka destekli sanal enstrümanlar ve sentezleyiciler, yaratıcı olanakları genişleten yeni sesler ve tınılar oluşturabiliyor.

Yayın platformlarındaki yapay zekâ yalnızca dinleyicilere fayda sağlamaz; daha geniş bir kitleye ulaşmalarını sağlayarak yapımcılara da yardımcı olur. Ancak müzisyenlerin kaygılarına benzer şekilde, yapay zekânın tanınmış sanatçıların tarzını taklit edebilmesi, sanatçıların kendilerine özgü ses ve tarzlarının istismar edilmesine ilişkin etik ve hukuki sorunlar doğuruyor. Bunun sonucunda Universal, Sony ve Warner gibi büyük müzik şirketlerinin; telifli eserleri modellerini eğitmek için izinsiz kullandıkları iddiasıyla Suno ve Udio gibi yapay zekâ girişimlerine açtığı davalar gibi hukuki anlaşmazlıklar yaşandı.

MusicBrainz Picard gibi yapay zeka entegre edilmiş araçlarla müzik arşivlerini yönetme#

Müzik sektöründeki farklı paydaşlar üzerindeki etkisini inceleyerek yapay zekânın müzik alanındaki bazı uygulamalarına kısaca göz attık. Şimdi müzikte daha özel bir yapay zekâ uygulamasına bakalım: MusicBrainz Picard gibi yapay zekâyla geliştirilmiş müzik yönetimi araçları. Bu araçlar dijital müzik kütüphanelerini düzenlemek ve yönetmek için kullanışlıdır.

Şekil 5. Yapay zeka kullanılarak müzik arşivleri yönetilebilir.

Bu araçlar müzik dosyalarını sanatçı adları, albüm adları ve parça numaraları gibi doğru üst verilerle 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, üst verileri olmasa 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 araçların oluşturduğu üst veriler; müzik veri tabanları, etiketleme uygulamaları veya müzikle ilgili başka yazılımlar geliştiren kişiler için kritik önem taşır. Yapay zekânın temelinde veri vardır ve Picard gibi araçlar olmadan analiz ve uygulama geliştirme için gerekli temiz ve doğru verileri elde etmek çok zor olurdu. Bunun gibi yapay zekâyla geliştirilmiş araçlar, yapay zekâ uygulamaları için gereken verilerin oluşturulmasına da yardımcı olarak faydalı bir gelişim ve yenilik döngüsü oluşturur.

Müzikte yapay zeka hakkında son notlar#

Yapay zekâ müziği şimdiden yeniden şekillendiriyor ve yapay zekâ tarafından üretilen müziği çevreleyen hukuk alanı da bu değişime ayak uyduruyor. ABD Telif Hakları Ofisi tarafından belirlenenler gibi mevcut düzenlemeler, insan yaratıcılığı içermedikleri için tamamen yapay zekâ tarafından oluşturulan eserlerin telif hakkıyla korunamayacağını öngörüyor. Ancak bir kişi 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, müzik üretimi ve besteciliğindeki olanakları genişletmek üzere teknolojiyi insan yaratıcılığıyla birleştirme konusunda önemli bir potansiyele sahip.

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