در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) پیشرفت‌های چشمگیری در حوزه‌های مختلفی مانند بهداشت، حمل و نقل و امور مالی داشته است. یکی از جالب‌ترین و شاید بحث‌برانگیزترین کاربردهای آن، تأثیر آن بر صنعت موسیقی است. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و مدل‌های یادگیری ماشین (ML)، هوش مصنوعی اکنون قادر است با کمترین یا حتی بدون دخالت انسان موسیقی تولید کند، از ملودی‌های ساده تا قطعات پیچیده. این تحول تکنولوژیک، عرصه خلق موسیقی را دگرگون کرده و ابزارهای جدیدی را برای موسیقی‌دانان، تولیدکنندگانو حتی علاقه‌مندان آماتور فراهم کرده است.
۱. درک نقش هوش مصنوعی در تولید موسیقی
برای درک چگونگی تولید موسیقی توسط هوش مصنوعی، ابتدا باید بدانیم که هوش مصنوعی چگونه عمل می‌کند. در اصل، هوش مصنوعی شامل یادگیری الگوها از میان داده‌های انبوه است. در زمینه موسیقی، این داده‌ها شامل مجموعه بزرگی از فایل‌های صوتی، نت موسیقی، فایل‌های MIDI و آثار ساخته‌شده توسط انسان هستند که به هوش مصنوعی امکان می‌دهد ریتم‌ها، ملودی‌هاو هارمونی‌ها را تشخیص دهد. مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از این داده‌ها ساختار و اجزایی که موسیقی را برای انسان جذاب می‌کند را می‌آموزند. به مرور زمان، این سیستم‌ها قادر می‌شوند قطعات اصیل و جدیدی تولید کنند که شباهت بسیاری به موسیقی ساخته‌شده توسط انسان دارد.
تولید موسیقی توسط هوش مصنوعی به‌طور عمده بر دو فناوری اصلی یعنی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین تکیه دارد. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی چندلایه استفاده می‌کند که به شبیه‌سازی کارکردهای مغز انسان می‌پردازند و به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد الگوهای پیچیده در موسیقی را شناسایی کند. یادگیری ماشین بر آموزش الگوریتم‌ها با داده‌های برچسب‌دار متمرکز است تا بر اساس نمونه‌های قبلی، پیش‌بینی یا تولید محتوا، از جمله موسیقی، مشابه آنچه آموخته، ایجاد کند.
اجزای اصلی تولید موسیقی با هوش مصنوعی
تشخیص الگوها: شناسایی تم‌های تکراری در قطعات موسیقی.
داده‌های آموزشی: تغذیه سیستم با یک پایگاه داده وسیع از موسیقی.
روش‌های مدلسازی: استفاده از شبکه‌های عصبی پیشرفته و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بازسازی ساختار موسیقی.
۲. تکنیک‌های محبوب در تولید موسیقی با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی از روش‌های مختلفی برای تولید موسیقی استفاده می‌کند. در اینجا به چند روش رایج اشاره می‌کنیم:
الف. شبکه‌های متخاصم مولد (GANs)
شبکه‌های متخاصم مولد (Generative Adversarial Networks یاGANs) به روشی محبوب در تولید موسیقی توسط هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. یک GAN شامل دو شبکه در رقابت با یکدیگر است: مولدو تمییزدهنده. مولد سعی می‌کند موسیقی‌ای تولید کند که شبیه به داده ورودی باشد، در حالی که تمییزدهنده ارزیابی می‌کند که آیا خروجی طبیعی و شبیه به واقعی است یا مصنوعی. این فرایند متخاصم تا زمانی ادامه پیدا می‌کند که مولد موسیقی‌ای تولید کند که حتی تمییزدهنده نیز نتواند تفاوت آن را با قطعات واقعی تشخیص دهد.
ب. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks یاRNNs) به‌ویژه برای داده‌های دنباله‌دار مانند موسیقی مناسب هستند. شبکه‌های LSTM، نوعی از RNNها، به یادآوری توالی‌های طولانی از جمله مجموعه‌ای از نوت‌های موسیقی کمک می‌کنند. با حفظ اطلاعات در طول توالی‌ها، LSTMها می‌توانند ملودی‌های پیوسته و روانی ایجاد کنند که پیشروی سنتی موسیقی را تقلید می‌کند.
پ. زنجیره‌های مارکوف
روش دیگری که استفاده می‌شود زنجیره‌های مارکوف است که از یک روش احتمالی برای پیش‌بینی نت‌ها یا آکوردهای بعدی بر اساس نت‌های قبلی استفاده می‌کند. اگرچه زنجیره‌های مارکوف نسبت به مدل‌های یادگیری عمیق ساده‌تر هستند، اما در تولید موسیقی که الگوهای پیش‌بینی‌پذیری را دنبال می‌کند، موثر بوده‌اند و برای سبک‌هایی مانند موسیقی الکترونیک یا آمبینتمناسب هستند.
ت. مدل‌های ترانسفورمر
مدل‌های ترانسفورمر مانند GPT از OpenAI یا BERT از گوگل که در ابتدا برای پردازش زبان طبیعی توسعه داده شدند، اکنون برای تولید موسیقی نیز استفاده می‌شوند. این مدل‌ها می‌توانند توالی‌های طولانی را مدیریت کنند و برای وظایف ترکیب موسیقی که نیاز به درک روابط بین بخش‌های مختلف موسیقی در طولانی‌مدت دارد، مناسب هستند.
۳. پلتفرم‌های تولید موسیقی با هوش مصنوعی
چندین پلتفرم هوش مصنوعی برای تولید موسیقی در دسترس است که هم برای حرفه‌ای‌ها و هم برای علاقه‌مندان مناسب است. در اینجا به چند نمونه محبوب اشاره می‌کنیم:
الف. MuseNet از OpenAI
MuseNet یک مدل قدرتمند هوش مصنوعی از OpenAI است که قادر به تولید قطعات چهار دقیقه‌ای موسیقی با ده ساز مختلف است. MuseNet با مجموعه داده‌های متنوعی آموزش دیده و می‌تواند موسیقی کلاسیک، جاز و پاپ را ترکیب کند. کاربران می‌توانند سازها، سبک‌ها و آهنگسازان را مشخص کنند تا خروجی مدل به سلیقه آن‌ها نزدیک شود.
ب. Magenta از گوگل
پروژه Magenta از گوگل در پی استفاده از یادگیری ماشین در حوزه‌های خلاقانه، به‌ویژه در موسیقی و هنر است. ابزارهای مبتنی بر TensorFlow درMagenta به کاربران امکان می‌دهد ملودی‌ها، آکوردها و الگوهای درام بسازند. یکی از مدل‌های Magenta به نام MusicVAE به کاربران اجازه می‌دهد تا بین سبک‌های مختلف موسیقی واسطه‌سازی(interpolation) کنند.
پ. AIVA (هنرمند مجازی هوش مصنوعی)
AIVA یکی از معدود پلتفرم‌های هوش مصنوعی است که قادر به تولید قطعات کامل ارکسترال است. این پلتفرم توسط SACEM(انجمن حرفه‌ای آهنگسازان فرانسه) به رسمیت شناخته شده و در تولید موسیقی برای تبلیغات، بازی‌های ویدیوییو موسیقی فیلم استفاده شده است. تخصصAIVA در تولید قطعاتی است که احساسات خاصی مانند هیجان یا شادی را برانگیزد.
۴. کاربردهای هوش مصنوعی در موسیقی
قابلیت‌های هوش مصنوعی فراتر از تولید موسیقی است و در جنبه‌های مختلف صنعت موسیقی کاربردهای عملی دارد:
الف. ساخت و کمک به ترکیب موسیقی
ابزارهای هوش مصنوعی به آهنگسازان کمک می‌کنند تا ملودی‌ها، هارمونی‌ها و حتی ترکیب‌های کامل را بر اساس یک سبک یا حالت خاص تولید کنند. این پشتیبانی برای هنرمندانی که به دنبال الهام یا آزمایش با صداهای جدید هستند، ارزشمند است. پلتفرم‌هایی مانند Amper Music به کاربران امکان می‌دهند با حداقل دانش موسیقی، ترک‌های بدون حق امتیاز بسازند.
ب. موسیقی سازگار برای بازی‌های ویدیویی و فیلم‌ها
در بازی‌های ویدیویی، موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی می‌تواند در زمان واقعی با گیم‌پلی سازگار شود. اگر بازیکن با صحنه‌ای هیجان‌انگیز مواجه شود، هوش مصنوعی می‌تواند به یک موسیقی مهیج‌تر تغییر پیدا کند. این رویکرد پویا برای موسیقی فیلم نیز مفید است که در آن هوش مصنوعی می‌تواند موسیقی پس‌زمینه‌ای تولید کند که با صحنه‌های مختلف سازگار شود و تجربه کلی تماشا را ارتقا دهد.
پ. سیستم‌های توصیه موسیقی
پلتفرم‌های استریم مانند Spotify و Apple Music از هوش مصنوعی برای ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل رفتار کاربران و عادت‌های شنیداری، این پلتفرم‌ها آهنگ‌هایی را پیشنهاد می‌دهند که با سلیقه شنونده مطابقت دارد. این کاربرد نه تنها به شنوندگان کمک می‌کند تا موسیقی جدیدی کشف کنند بلکه به هنرمندان نیز در دستیابی به مخاطبان هدفشان کمک می‌کند.
ت. بازسازی و مسترینگ دوباره آهنگ‌های قدیمی
هوش مصنوعی همچنین در بازسازی و مسترینگ دوباره آهنگ‌های قدیمی که ممکن است با گذر زمان آسیب دیده باشند، نقش دارد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند نویز پس‌زمینه را پاک‌سازی و کیفیت صوتی را بهبود دهند و امکان لذت بردن از آهنگ‌های قدیمی با کیفیت بالا را فراهم کنند.
۵. چالش‌های اخلاقی و خلاقانه در تولید موسیقی با هوش مصنوعی
اگرچه رشد موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی فرصت‌های زیادی را ایجاد کرده است، اما چالش‌های اخلاقی و خلاقانه‌ای نیز به همراه دارد:
الف. حقوق مالکیت فکری
یکی از نگرانی‌های عمده در تولید موسیقی توسط هوش مصنوعی، مسئله مالکیت فکری است. اگر یک مدل هوش مصنوعی با موسیقی دارای حق نسخه‌برداری آموزش دیده باشد، مالکیت اثر تولید شده با چه کسی خواهد بود؟ این پرسش همچنان بدون پاسخ باقی مانده است، زیرا قوانین حق نسخه‌برداری هنوز نقش هوش مصنوعی در خلق موسیقی را به‌طور کامل در نظر نگرفته‌اند.
ب. از دست رفتن شغل موسیقی‌دانان انسانی
یکی دیگر از دغدغه‌های اخلاقی، احتمال از دست رفتن شغل موسیقی‌دانان انسانی است. با پیشرفت موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی، برخی نگرانند که این امر ممکن است جایگزین آهنگسازان، به‌ویژه برای موسیقی تجاری و پس‌زمینه شود. با این حال، عده‌ای معتقدند که هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای تقویت خلاقیت انسانی عمل می‌کند و نه جایگزینی آن.
پ. خلاقیت در برابر خلق مصنوعی
توانایی هوش مصنوعی در تقلید از خلاقیت انسانی هم شگفت‌انگیز و هم بحث‌برانگیز است. برخی معتقدند که هنر واقعی نیازمند احساسات و تجربیات انسانی است، عناصری که هوش مصنوعی به‌طور ذاتی فاقد آن است. بنابراین، بحثی باقی است که آیا موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی می‌تواند واقعاً "خلاقانه" نامیده شود.
۶. آینده هوش مصنوعی در موسیقی
آینده هوش مصنوعی در موسیقیبسیار امیدوارکننده است و با امکانات بی‌پایانی برای نوآوری همراه است. در اینجا به چند روند آینده‌نگرانه اشاره می‌کنیم:
الف. همکاری‌های هوش مصنوعی با هنرمندان
هنرمندان بیشتری در حال همکاری با هوش مصنوعی برای گسترش مرزهای خلاقیت هستند. موسیقی‌دانانی مانند تارن ساترن و هالی هردن در آلبوم‌های خود از هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند و ترکیبی از موسیقی انسانی و ماشینی خلق کرده‌اند. با پیشرفت هوش مصنوعی، چنین همکاری‌هایی ممکن است به خلق سبک‌های جدید منجر شود.
ب. کنسرت‌های هوش مصنوعی-محور در زمان واقعی
با پیشرفت در پردازش زمان واقعی، هوش مصنوعی به زودی ممکن است امکان اجرای کنسرت‌هایی را فراهم کند که در آن موسیقی در زمان واقعی بر اساس واکنش‌های حضار تولید می‌شود. این مفهوم که به اجراهای زنده تطبیق‌پذیر شناخته می‌شود، تجربه منحصربه‌فردی برای هر مخاطب ایجاد می‌کند و مفهوم کنسرت را بازتعریف می‌کند.
پ. دسترسی و دموکراتیزه‌سازی ساخت موسیقی
ابزارهای تولید موسیقی با هوش مصنوعی احتمالاً دسترسی بیشتری خواهند داشت و به افرادی که دانش موسیقی ندارند امکان تولید موسیقی را می‌دهند. این دموکراتیزه‌سازی تولید موسیقی می‌تواند به بروز استعدادها و ایده‌های جدید کمک کند و تنوع را در صنعت موسیقی افزایش دهد.
نتیجه‌گیری
تلاقی هوش مصنوعی و تولید موسیقی گواهی بر قدرت فناوری در تحول فعالیت‌های انسان‌محور است. با تحلیل الگوها، درک ساختارهای موسیقی و یادگیری از مجموعه داده‌های وسیع، هوش مصنوعی به خلق موسیقی‌ای کمک می‌کند که با مخاطبان در سراسر جهان هم‌خوانی دارد. اگرچه ممکن است هوش مصنوعی هیچ‌گاه جایگزین عمق احساسی موسیقی ساخته شده توسط انسان نشود، اما بی‌تردید امکان‌های جدیدی را برای بیان خلاقانه، همکاری و نوآوری فراهم می‌کند.
همان‌طور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، نقش آن در موسیقی نیز تغییر خواهد کرد و از یک ابزار ساده به یک همکار فعال در فرایند خلاقیت تبدیل خواهد شد. صنعت موسیقی در آستانه یک انقلاب تکنولوژیک قرار دارد و هوش مصنوعی بدون شک یکی از بازیگران اصلی در شکل‌دهی آینده موسیقی خواهد بود.
آکادمی جیبی، اولین آکادمی آنلاین ارائه دهنده به روزترین دوره های بین المللی تخصصی هوش مصنوعی به زبان فارسی.
با آکادمی جیبی، دانش روز دنیا در جیب شماست!
