Tune in to YOLO Vision 2024!
27 سبتمبر 2024
10:00 — 19:30 CET
Free hybrid event
انضم إلينا للتعرف بعمق على دور الذكاء الاصطناعي في الموسيقى، بدءاً من تحليل البيانات الصوتية إلى إنشاء موسيقى جديدة. استكشف تأثيره وتطبيقاته في صناعة الموسيقى.
يدور الذكاء الاصطناعي حول إعادة خلق الذكاء البشري في الآلات. جزء مهم من كوننا بشراً هو ارتباطنا بالفنون، وخاصة الموسيقى. تؤثر الموسيقى بعمق على ثقافتنا وعواطفنا. وبفضل التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن للآلات الآن إنشاء موسيقى تبدو وكأنها من تأليف البشر. وتفتح موسيقى الذكاء الاصطناعي إمكانيات جديدة للتعاون المبتكر بين البشر والذكاء الاصطناعي وتغير الطريقة التي نختبر بها الموسيقى ونتفاعل معها.
سنستكشف في هذه المقالة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في إنشاء الموسيقى. كما سنناقش أيضًا العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وأدوات وضع العلامات الموسيقية مثل MusicBrainz Picard وتأثيرها على الفنانين والمنتجين وصناعة الترفيه بشكل عام.
يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك الصوت. البيانات الصوتية، التي غالباً ما تسمى البيانات الصوتية، هي مزيج من الترددات الموجية بكثافات مختلفة مع مرور الوقت. تمامًا مثل الصور أو بيانات السلاسل الزمنية، يمكن تحويل البيانات الصوتية إلى تنسيق يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجته وتحليله. يمكن تحويل الموجات الصوتية إلى بيانات رقمية يمكن تحليلها بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي.
هناك طريقة أخرى مثيرة للاهتمام وهي استخدام تحويلات فورييه التي تحول الموجات الصوتية إلى مخطط طيفي. المخطط الطيفي هو تمثيل مرئي يوضح كيفية اختلاف الترددات المختلفة للصوت مع مرور الوقت. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تطبيق تقنيات التعرف على الصور لتحليل البيانات الصوتية وتفسيرها من خلال التعامل مع هذا المخطط الطيفي كصورة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والميزات داخل الصوت، مثلما يفعل مع البيانات المرئية.
يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصوتية ومعالجتها وتوليدها إلى إنشاء مجموعة من التطبيقات. فيما يلي بعض الأمثلة:
تعمل مولدات أغاني الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل الموسيقى الموجودة والتعلم منها، على غرار توليد الصور. من المهم فهم الفرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الموسيقى واستخدام الذكاء الاصطناعي لتوليدها. ينطوي فهم الموسيقى على تحليل الأنماط وتحديدها، بينما ينطوي توليد الموسيقى على إنشاء مقطوعات موسيقية جديدة بناءً على تلك الأنماط المكتسبة.
.avif)
تبدأ عملية توليد موسيقى الذكاء الاصطناعي بجمع مجموعة بيانات كبيرة من الموسيقى التي تتضمن أنواعاً وأنماطاً مختلفة. ثم يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى مكونات أصغر مثل النغمات والأوتار والإيقاعات، والتي يتم تحويلها إلى بيانات رقمية يمكن للذكاء الاصطناعي معالجتها.
هناك العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المختلفة التي يمكن تدريبها لتوليد الموسيقى. على سبيل المثال، يمكن أن تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي مثل المحولات والترميز التلقائي المتغير (VAEs) معًا لتوليد الموسيقى. يمكن لنماذج VAEs ضغط الأصوات المدخلة في مساحة كامنة من خلال تجميع المقاطع الموسيقية المتشابهة معًا بشكل وثيق لالتقاط تنوع وثراء الموسيقى. ثم تستخدم المحولات بعد ذلك هذه المساحة الكامنة لتوليد موسيقى جديدة من خلال فهم الأنماط والتركيز على النغمات المهمة في التسلسل.
بمجرد أن يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء موسيقى جديدة من خلال التنبؤ بالنوتة أو الوتر التالي بناءً على ما تعلمه. ويمكنه إنشاء مقطوعات موسيقية كاملة من خلال تجميع هذه التنبؤات معاً. ويمكن ضبط الموسيقى التي تم إنشاؤها لتتناسب مع أنماط أو تفضيلات معينة.
بدأنا نرى المزيد من مولدات الموسيقى التي تستخدم هذه التقنية. إليك بعض الأمثلة:
تخلق ابتكارات الذكاء الاصطناعي فرصًا وتحديات جديدة للموسيقيين والمستمعين والمنتجين، مما يؤدي إلى مواقف ربما لم يختبروها من قبل. من المثير للاهتمام أن نرى كيف تتكيف كل مجموعة مع هذه التطورات، باستخدام أدوات جديدة، والتغلب على المخاوف المتعلقة بالأصالة والأخلاقيات. إلى جانب توليد الموسيقى، للذكاء الاصطناعي إمكانات أخرى مثيرة في صناعة الموسيقى، مثل تعزيز العروض الحية وتحسين اكتشاف الموسيقى والمساعدة في عمليات الإنتاج. دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الموسيقيين والمستمعين والمنتجين في صناعة الموسيقى.
.avif)
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة تأليف الموسيقيين للموسيقى. يمكن للأدوات المدمجة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي أن تساعد في توليد ألحان جديدة وتسلسلات وترية وكلمات جديدة، مما يسهل على الموسيقيين التغلب على العوائق الإبداعية. كما استُخدم الذكاء الاصطناعي لإكمال الأعمال غير المكتملة، مثل أغنية البيتلز الجديدة"الآن وبعد ذلك" التي أنشأتها فرقة البيتلز بأصوات جون لينون من تسجيل تجريبي قديم. ومع ذلك، فإن ظهور الموسيقى المولدة بالذكاء الاصطناعي التي تحاكي أسلوب الفنانين المعروفين يثير مخاوف بشأن الأصالة. على سبيل المثال، يشعر فنانون مثل Bad Bunny بالقلق من قيام الذكاء الاصطناعي بتقليد أصواتهم وأساليبهم دون موافقة.
بالإضافة إلى ابتكار الموسيقى، يمكن للذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية مساعدة الموسيقيين على تقديم عروض وفيديوهات موسيقية أفضل. يتكون الفيديو الموسيقي من العديد من العناصر المختلفة، وأحد هذه العناصر هو الرقص. يمكن لنماذج تقدير الوضعيات مثل Ultralytics YOLOv8 أن تفهم الوضعيات البشرية في الصور ومقاطع الفيديو وتلعب دوراً في إنشاء تسلسلات رقصات مصممة رقصاً متزامنة مع الموسيقى.
ومن الأمثلة الجيدة الأخرى على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الرقصات مشروع"الرقص على الموسيقى" NVIDIA. في هذا المشروع، استخدموا في هذا المشروع الذكاء الاصطناعي وعملية من خطوتين لتوليد حركات رقص جديدة متنوعة ومتسقة مع الإيقاع ومتناسقة مع الأسلوب. أولاً، تم استخدام تقدير الوضعية وكاشف الإيقاع الحركي لتعلم حركات رقص مختلفة على الإيقاع من مجموعة كبيرة من مقاطع الفيديو الراقصة. بعد ذلك، تم استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتنظيم هذه الحركات الراقصة في تصميم رقصات تتوافق مع إيقاع الموسيقى وأسلوبها. تضيف حركات الرقص المصممة بالذكاء الاصطناعي عنصرًا مرئيًا مثيرًا للاهتمام إلى مقاطع الفيديو الموسيقية وتساعد الفنانين على أن يكونوا أكثر إبداعًا.
بالنسبة للمستمعين، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة اكتشاف الموسيقى والاستماع إليها. تستخدم منصات مثل Spotify وApple Music الذكاء الاصطناعي لتنظيم قوائم تشغيل مخصصة والتوصية بموسيقى جديدة بناءً على عادات الاستماع لدى المستخدمين. عندما تكتشف فنانين وأنواعاً جديدة على هذه المنصات، فهذا هو سحر الذكاء الاصطناعي.
كما يعمل الواقع الافتراضي (VR) المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تحسين تجارب الحفلات الموسيقية الحية. على سبيل المثال، يستخدم ترافيس سكوت الواقع الافتراضي لإنشاء عروض افتراضية تصل إلى جمهور عالمي. ومع ذلك، فإن وفرة الموسيقى التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على منصات مثل TikTok يمكن أن تجعل اكتشاف الموسيقى أمراً مربكاً. وقد يجعل من الصعب على الفنانين الجدد التميز.
يستفيد المنتجون من الذكاء الاصطناعي بعدة طرق. تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي التي تساعد في تصحيح درجة الصوت والمزج والإتقان على تبسيط عملية الإنتاج. ويمكن للأدوات والمركّبات الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل Watson Beat من IBM، إنشاء أصوات وتركيبات جديدة توسع من الإمكانيات الإبداعية.
لا تقتصر فائدة الذكاء الاصطناعي على منصات البث على المستمعين فحسب، بل إنه يساعد المنتجين أيضًا من خلال خلق جمهور أوسع. ومع ذلك، كما هو الحال بالنسبة للموسيقيين، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي على تقليد أسلوب الفنانين المعروفين تثير قضايا أخلاقية وقانونية حول استغلال الأصوات والأساليب الفريدة للفنانين. وقد أدى ذلك إلى نزاعات قانونية، مثل الدعاوى القضائية التي رفعتها شركات الموسيقى الكبرى مثل يونيفرسال وسوني ووارنر ضد شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة مثل سونو ويوديو بزعم استخدام أعمال محمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نماذجها دون إذن.
لقد استكشفنا بإيجاز بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الموسيقى من خلال فهم تأثيره على مختلف أصحاب المصلحة في صناعة الموسيقى. والآن، دعونا نفهم تطبيقاً أكثر تحديداً للذكاء الاصطناعي في الموسيقى: أدوات إدارة الموسيقى المعززة بالذكاء الاصطناعي مثل MusicBrainz Picard. هذه الأدوات مفيدة للغاية لتنظيم مكتبات الموسيقى الرقمية وإدارتها.
فهي تقوم تلقائيًا بتحديد ملفات الموسيقى ووسمها ببيانات وصفية دقيقة، مثل أسماء الفنانين وعناوين الألبومات وأرقام المسارات. يجعل MusicBrainz Picard من السهل الحفاظ على مجموعات الموسيقى منظمة بشكل جيد. واحدة من التقنيات الرئيسية المدمجة في MusicBrainz Picard هي بصمات AcoustID الصوتية. تحدد هذه البصمات ملفات الموسيقى بناءً على محتواها الصوتي الفعلي، حتى لو كانت الملفات تفتقر إلى البيانات الوصفية.
لماذا هذا مهم جدًا؟ تعتمدمؤسسات كبرى مثل BBC و Google و Amazon و Spotify و Pandora على بيانات MusicBrainz لتحسين خدماتها المتعلقة بالموسيقى. تُعد البيانات الوصفية التي أنشأتها أدوات مثل MusicBrainz Picard ضرورية للمطورين الذين يقومون ببناء قواعد بيانات الموسيقى أو تطبيقات الوسم أو غيرها من البرامج المتعلقة بالموسيقى. إن العمود الفقري للذكاء الاصطناعي هو البيانات، وبدون أدوات مثل Picard، سيكون من الصعب جدًا الحصول على البيانات النظيفة والدقيقة اللازمة للتحليل وتطوير التطبيقات. من المدهش أن الأدوات المعززة للذكاء الاصطناعي تستخدم الذكاء الاصطناعي وتساعد في إنشاء البيانات اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يشكل دورة مفيدة من التحسين والابتكار.
لقد ناقشنا الموجات التي يحدثها الذكاء الاصطناعي في الموسيقى. كما يتطور المشهد القانوني المحيط بالموسيقى التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. تنص اللوائح الحالية، مثل تلك الصادرة عن مكتب حقوق الطبع والنشر في الولايات المتحدة، على أن الأعمال التي تم إنشاؤها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن تكون محمية بحقوق الطبع والنشر لأنها تفتقر إلى التأليف البشري. ومع ذلك، إذا ساهم الإنسان بشكل كبير في العملية الإبداعية، فقد يكون العمل مؤهلاً لحماية حقوق النشر. مع استمرار اندماج الذكاء الاصطناعي في صناعة الموسيقى، ستكون المناقشات القانونية والأخلاقية المستمرة أمرًا حيويًا لتجاوز هذه التحديات. وبالنظر إلى المستقبل، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانيات هائلة في الموسيقى، حيث يجمع بين التكنولوجيا والإبداع البشري لتوسيع الإمكانيات في مجال إنشاء الموسيقى وإنتاجها.
استكشف الذكاء الاصطناعي من خلال زيارة مستودع GitHub الخاص بنا والانضمام إلى مجتمعنا النابض بالحياة. تعرّف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا.
