Müzikte Yapay Zeka: MusicBrainz Picard gibi Uygulamalar ve Araçlar

Yapay Zeka (YZ) tamamen insan zekasını makinelerde yeniden yaratmakla ilgilidir. İnsan olmanın önemli bir parçası da sanatla, özellikle de müzikle olan bağımızdır. Müzik kültürümüzü ve duygularımızı derinden etkiler. Yapay zekadaki gelişmeler sayesinde, makineler artık kulağa insanlar tarafından bestelenmiş gibi gelen müzikler yaratabiliyor. Yapay zeka müziği, insanlar ve yapay zeka arasındaki yenilikçi işbirlikleri için yeni olanaklar sunuyor ve müziği deneyimleme ve müzikle etkileşim kurma şeklimizi dönüştürüyor.

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

Ses Yapay Zekası ve Önemi

Yapay zeka, ses de dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini işleyebilir. Genellikle ses verileri olarak adlandırılan ses verileri, 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 formata dönüştürülebilir. Ses dalgaları, yapay zeka modelleri tarafından analiz edilebilecek sayısal verilere dönüştürülebilir.

Bir başka ilginç yöntem de ses dalgalarını spektrograma dönüştüren Fourier Dönüşümlerini kullanmaktır. Spektrogram, farklı ses frekanslarının zaman içinde nasıl değiştiğini gösteren görsel bir temsildir. 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, ses içindeki kalıpları ve özellikleri tanımlayabilir.

‍

Ses verilerini analiz etmek, manipüle etmek ve oluşturmak için yapay zekayı kullanmak bir dizi uygulama yaratır. İşte bazı örnekler:

• Müzik üretimi ve besteleme: Mevcut bestelerden öğrenerek ve müzisyenlere melodiler, armoniler ve ritimler konusunda yardımcı olarak yeni müzik yaratma.
• Ses geliştirme ve gürültü azaltma: Çağrı merkezleri, işitme cihazları ve ses düzenleme için arka plan gürültüsünü azaltarak ses kalitesini iyileştirme.
• Podcast'leri özetleme: Daha kolay içerik tüketimi için podcast bölümlerinin kısa özetlerini oluşturma.
• Konuşmadan duygu algılama: Müşteri hizmetleri, ruh sağlığı izleme ve kullanıcı deneyimi araştırmaları için konuşmadaki duyguları tespit etme.

Yapay Zeka Şarkı Üreteçlerinin Nasıl Çalıştığını Anlamak

YZ şarkı oluşturucuları, görüntü oluşturmaya benzer şekilde mevcut müziği analiz ederek ve öğrenerek çalışır. Müziği anlamak için yapay zeka kullanmak ile onu üretmek için yapay zeka kullanmak arasındaki farkı anlamak önemlidir. Müziği anlamak, kalıpları analiz etmeyi ve tanımlamayı içerirken, müzik üretmek bu öğrenilen kalıplara dayalı yeni kompozisyonlar oluşturmayı içerir.

‍

YZ müzik oluşturma süreci, çeşitli türler ve stiller içeren büyük bir müzik veri kümesinin toplanmasıyla başlar. Veri kümesi daha sonra notalar, akorlar ve ritimler gibi daha küçük bileşenlere ayrılır ve bunlar yapay zekanın işleyebileceği sayısal verilere dönüştürülür.

Müzik üretmek için eğitilebilecek birçok farklı üretken YZ modeli vardır. Örneğin, Transformers ve Variational Autoencoders (VAE'ler) gibi YZ modelleri müzik üretmek için birlikte çalışabilir. VAE'ler, müziğin çeşitliliğini ve zenginliğini yakalamak için benzer müzik parçalarını birbirine yakın bir şekilde gruplandırarak giriş seslerini gizli bir alana sıkıştırabilir. Dönüştürücüler daha sonra bu gizli alanı, kalıpları anlayarak ve bir dizideki önemli notalara odaklanarak yeni müzik üretmek için 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 kompozisyonları oluşturabilir. Üretilen müzik, belirli stillere veya tercihlere uyacak şekilde ince ayar yapılabilir.

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

• MusicLM tarafından Google: Kullanıcıların türü, ruh halini, enstrümanları ve genel hissi belirlemelerine olanak tanıyan metin istemlerine dayalı müzik üretir.
• Meta tarafından MusicGen: Ses verilerini işlemek için EnCodec adlı bir araç kullanarak metin açıklamalarından veya mevcut melodilerden müzik oluşturur.
• Stable Audio 2.0 Stability AI tarafından: Metin ve ses girişlerinden yüksek kaliteli ses parçaları ve ses efektleri üretir, tam parçalar oluşturabilir ve istemlere göre ses örneklerini dönüştürebilir.

Yapay Zekanın Müzik Endüstrisi Üzerindeki Etkisi

Yapay zeka inovasyonu müzisyenler, dinleyiciler ve yapımcılar için yeni fırsatlar ve zorluklar yaratıyor ve daha önce deneyimlemedikleri durumlara yol açıyor. Her bir grubun bu gelişmelere nasıl uyum sağladığını, yeni araçları nasıl kullandığını ve özgünlük ve etik konusundaki endişelerini nasıl giderdiğini görmek ilginç. Yapay zeka, müzik üretmenin yanı sıra canlı performansları geliştirmek, müzik keşfini iyileştirmek ve üretim süreçlerine yardımcı olmak gibi müzik endüstrisinde heyecan verici başka potansiyellere de sahip. Yapay zekanın müzik endüstrisindeki müzisyenleri, dinleyicileri ve yapımcıları nasıl etkilediğine daha yakından bakalım.

‍

Müzisyenler Üzerindeki Etkisi

Yapay zeka müzisyenlerin müzik yaratma şeklini değiştiriyor. Üretken yapay zeka ile entegre edilmiş araçlar yeni melodiler, akor ilerlemeleri ve şarkı sözleri üretmeye yardımcı olarak müzisyenlerin yaratıcı engelleri aşmasını kolaylaştırıyor. Yapay zeka, The Beatles'ın John Lennon'ın eski bir demodaki vokalleriyle oluşturulan yeni şarkısı"Now And Then" gibi tamamlanmamış çalışmaları tamamlamak için de kullanıldı. Bununla birlikte, yerleşik sanatçıların tarzını taklit eden YZ tarafından üretilen müziğin yükselişi, özgünlük konusunda endişelere yol açıyor. Örneğin Bad Bunny gibi sanatçılar, yapay zekanın seslerini ve tarzlarını izinsiz olarak kopyalamasından endişe duyuyor.

Yapay zeka ve bilgisayarla görme, müzik yaratmanın ötesinde müzisyenlerin daha iyi performanslar ve müzik videoları hazırlamasına yardımcı olabilir. Bir müzik videosu birçok farklı unsurdan oluşur ve bu unsurlardan biri de danstır. Aşağıdaki gibi poz tahmin modelleri Ultralytics YOLOv8 görüntü ve videolardaki insan pozlarını anlayabilir ve müzikle senkronize edilmiş koreografili dans dizilerinin oluşturulmasında rol oynayabilir.

Yapay zekanın koreografi için nasıl kullanılabileceğine dair bir başka iyi örnek de NVIDIA'un"Dance to Music" projesidir. Bu projede, çeşitli, stil açısından tutarlı ve ritme uygun yeni dans hareketleri üretmek için YZ ve iki aşamalı bir süreç kullanmışlardır. İlk olarak, geniş bir dans videoları koleksiyonundan çeşitli ritim içi dans hareketlerini öğrenmek için poz tahmini ve kinematik bir ritim dedektörü kullanıldı. Ardından, bu dans hareketlerini müziğin ritmine ve tarzına uygun koreografiler halinde düzenlemek için üretken bir YZ modeli kullanıldı. YZ koreografili dans hareketleri, müzik videolarına ilginç bir görsel unsur ekliyor ve sanatçıların daha yaratıcı olmalarına yardımcı oluyor.

Dinleyiciler Üzerindeki Etkisi

Dinleyiciler için yapay zeka, müzik keşif ve dinleme deneyimini iyileştirebilir. Spotify ve Apple Music gibi platformlar, kişiselleştirilmiş çalma listeleri oluşturmak ve kullanıcıların dinleme alışkanlıklarına göre yeni müzikler önermek için yapay zekayı kullanıyor. Bu platformlarda yeni sanatçılar ve türler keşfettiğinizde, bu YZ'nin sihridir. 

Yapay zeka destekli sanal gerçeklik (VR) canlı konser deneyimlerini de geliştiriyor. Örneğin Travis Scott, küresel izleyicilere ulaşan sanal performanslar oluşturmak için VR kullanıyor. Bununla birlikte, TikTok gibi platformlarda yapay zeka tarafından üretilen müziklerin bolluğu, müzik keşfini bunaltıcı hale getirebilir. Bu da yeni sanatçıların öne çıkmasını zorlaştırabilir.

‍

Üreticiler Üzerindeki Etkisi

Yapımcılar yapay zekadan çeşitli şekillerde yararlanır. Perde düzeltme, miksaj ve mastering işlemlerine yardımcı olan yapay zeka araçları prodüksiyon sürecini kolaylaştırır. IBM'in Watson Beat'i gibi yapay zeka destekli sanal enstrümanlar ve sentezleyiciler, yaratıcılık olanaklarını genişleten yeni sesler ve dokular oluşturabilir. 

Yayın platformlarındaki yapay zeka sadece dinleyiciler için bir fayda sağlamıyor; aynı zamanda daha geniş bir kitle yaratarak yapımcılara da yardımcı oluyor. Ancak, müzisyenlerin endişelendiği gibi, YZ'nin yerleşik sanatçıların tarzını taklit etme yeteneği, sanatçıların benzersiz seslerini ve tarzlarını sömürme konusunda etik ve yasal sorunları gündeme getiriyor. Bu durum, Universal, Sony ve Warner gibi büyük müzik şirketlerinin Suno ve Udio gibi YZ girişimlerine karşı, modellerini eğitmek için telif hakkıyla korunan eserleri izinsiz kullandıkları iddiasıyla açtıkları davalar gibi yasal anlaşmazlıklara yol açmıştır.

MusicBrainz Picard gibi Yapay Zeka Entegreli Araçlarla Müzik Kütüphanelerini Yönetme

Yapay zekanın müzik endüstrisindeki farklı paydaşlar üzerindeki etkisini anlayarak müzikteki bazı uygulamalarını kısaca inceledik. Şimdi, müzikte yapay zekanın daha spesifik bir uygulamasını anlayalım: MusicBrainz Picard gibi yapay zeka ile geliştirilmiş müzik yönetim araçları. Bu araçlar dijital müzik kütüphanelerini düzenlemek ve yönetmek için son derece kullanışlıdır. 

‍

Müzik dosyalarını sanatçı adları, albüm başlıkları ve parça numaraları gibi doğru meta verilerle otomatik olarak tanımlar ve etiketler. MusicBrainz Picard, müzik koleksiyonlarını iyi organize etmeyi kolaylaştırır. MusicBrainz Picard'a entegre edilen temel teknolojilerden biri AcoustID ses parmak izleridir. Bu parmak izleri, dosyalarda meta veri olmasa bile müzik dosyalarını gerçek ses içeriklerine göre tanımlar.

Bu neden bu kadar önemli? BBC, Google, Amazon, Spotify ve Pandora gibibüyük kuruluşlar müzikle ilgili hizmetlerini geliştirmek için MusicBrainz verilerine güvenmektedir. MusicBrainz Picard gibi araçlar tarafından oluşturulan meta veriler, müzik veritabanları, etiketleme uygulamaları veya müzikle ilgili diğer yazılımları oluşturan 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 olacaktır. YZ ile geliştirilmiş araçların YZ'yi kullanması ve YZ uygulamaları için gereken verilerin oluşturulmasına yardımcı olarak faydalı bir iyileştirme ve yenilik döngüsü oluşturması büyüleyici.

Müzikte Yapay Zeka Üzerine Son Notlar

Müzikte yapay zekanın yarattığı dalgaları tartıştık. Yapay zeka tarafından üretilen müziği çevreleyen yasal ortam da gelişiyor. ABD Telif Hakkı Ofisi tarafından yapılanlar gibi mevcut düzenlemeler, tamamen yapay zeka tarafından üretilen eserlerin, insan yazarlığından yoksun oldukları için telif hakkına sahip olamayacağını öngörmektedir. Bununla birlikte, bir insan yaratıcı sürece önemli ölçüde katkıda bulunursa, eser telif hakkı korumasına hak kazanabilir. YZ müzik endüstrisine entegre olmaya devam ettikçe, devam eden yasal ve etik tartışmalar bu zorlukların üstesinden gelmek için hayati önem taşıyacaktır. İleriye baktığımızda, YZ müzikte muazzam bir potansiyele sahiptir ve teknolojiyi insan yaratıcılığı ile birleştirerek müzik yaratma ve üretme olanaklarını genişletmektedir.

GitHub depomuzu ziyaret ederek ve canlı topluluğumuza katılarak yapay zekayı keşfedin. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarımdaki yapay zeka uygulamaları hakkında bilgi edinin.