يخلق الذّكاء الاصطناعي طفرات ويؤثّر على واقعنا بعدّة طرق. يربط معظم الناس بين الذّكاء الاصطناعي وتطوّر السيارات ذاتيّة القيادة والروبوتات المستقلّة، وهم على حقّ. ومع ذلك، فإنّ التكنولوجيا المماثلة موجودة أيضا وتُستخدم على نطاقٍ واسعٍ في صناعة الموسيقى.
هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الّتي نستخدمها يوميًا دون أن ندرك ذلك. تحتوي منصات البثّ مثلا على خوارزميّات التّعلّم الآلي (مجموعة فرعيّة من الذّكاء الاصطناعي) "مضمّنة بصمت" في تجربة الاستماع لدينا. تُعدّ توصيات الفّنانين وقوائم التّشغيل أمثلة رائعة على كيفية استخدام المستهلكين للذكاء الاصطناعي على نطاق عالميٍّ لاكتشاف موسيقى جديدة.
نرى أيضًا تطوّرًا مهمًّا يتجاوز كيفيّة استهلاكنا للموسيقى. تركّز المبادرات المتعدّدة على عمليّة إنشاء الموسيقى. ستسلّط هذه المقالة الضوء على أبرز اختراقات الذكاء الاصطناعي في هذا الشأن.
تطوّرت منصات البث في العقد الماضي وسهّلت عمليّة صناعة الموسيقى، ممّا أدّى إلى إضفاء طابع ديمقراطي على هذا القطاع خاصّة بالنسبة لأولئك الذين لم يتمكّنوا من الوصول إلى المنتجات والإصدارات الإعلاميّة. نشهد الآن موجة ثانية حيث يؤثّر دور الذكاء الاصطناعيّ على كيفيّة تأليف وإنتاج الموسيقى.
يرى بعض المهنيّين أنّ التكنولوجيا ستتجاوز مجرّد مساعدة الفنّانين إذ يمكن أن تحلّ محلّ ما يفعله الملحّنون ومهندسو الصوت جزئيًّا أو كليًّا في الألبومات والإصدارات المستقبليّة.
هل الذكاء الاصطناعي قادر حقًا على استبدال البشر في صناعة الموسيقى؟ هل سيستمع الناس إلى الموسيقى التي تنتجها الخوارزميات؟
لمعرفة المزيد، استمِرّ في قراءة القسم التالي حيث نقوم بفكّ العديد من الأمثلة الواقعيّة.
كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على الرّوتين العادي
يستخدم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات والآليات لتقديم تجارب أكثر اكتمالا للمستمعين. تستخدم خدمة البث المباشر Spotify ، على سبيل المثال ، التكنولوجيا لإنشاء قوائم تشغيل محدّدة لمستخدميها، وفقًا لتفضيلاتهم على النظام الأساسي. يستخدم Youtube الذّكاء الاصطناعي للإبلاغ عن المحتوى المحمي بحقوق الطبع والنشر وأتمتة تسييل الإعلانات.
تشارك شركات التكنولوجيا الكبرى أيضًا في مجال إنتاج الموسيقى وإنشاءها. فرق من Google، على سبيل المثال ، تنشر باستمرار الأوراق والموارد لمجتمع المطوّرين. أصدرت إحدى مجموعاتها البحثيّة في الآونة الأخيرة سلسلة من المكوّنات الإضافيّة للذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر تسمى مبادرة Magenta Studio وهي عبارة عن مجموعة من المكوّنات الإضافية الموسيقيّة المبنيّة من أدوات ونماذج Magenta مفتوحة المصدر. يستخدمون تقنيات التّعلم الآلي المتطوّرة لتوليد الموسيقى. مجموعة المكوّنات الإضافيّة متوافقة أيضًا مع Ableton Live ، ممّا يسهّل التكيّف مع أي سير عمل موسيقيٍّ.
استخدم باحثو سوني الذّكاء الاصطناعي في عام 2016 لتأليف أغنية على غرار فرقة البيتلز، تسمّى "Daddy's Car". تمّ استوحاء المسار من الفرقة الإنجليزيّة بمساعدة الملحّن الفرنسي بينوا كاريه. هدفت الشّراكة إلى إضفاء لمسة إنسانيّة على التّكوين.
في وقت لاحق من عام 2017 ، قدّمت Taryn Southern صوتها إلى Amper (منصّة ذكاء اصطناعي) لإصدار ألبومها الأوّل بعنوان "I AM AI". تمّ إنشاء الألبوم بالكامل تقريبًا بواسطة المنصّة. كما احتفل بها النّقاد وسلّطت الأضواء على عالم الموسيقى إلى التكنولوجيا.
يعدّ مشروع Jukebox، الّذي طوّرته شركة OpenAI، أحد أحدث وأبرز مبادرات توليد الموسيقى. يستخدم الذّكاء الاصطناعي لإعادة بناء الموسيقى بطريقة حديثة وفعّالة. مزوّدًا بالنّوع والفنّان وكلمات الأغاني كمدخلات، يُخرج Jukebox عيّنة موسيقيّة جديدة تمّ إنتاجها من البداية.
حقّقت التّكنولوجيا أيضًا نتائج مذهلة في إتقان الموسيقى، وإنشاء مقطوعات بجودة تجعل من الصعب التّمييز بين أداء الآلة أو الإنسان. تتمتّع Digital Mastering أيضًا بميزة تجعل العمليّة أسرع وأرخص ومتاحة للفنّانين المستقلّين والإنتاج بميزانيّة محدودة.
الذكاء الاصطناعي وتطور الإتقان
في الماضي، تمّ تصميم إتقان الموسيقى حصريًّا من قبل مهندسي الصّوت الّذين يشغّلون أجهزة صوتيّة متطوّرة في بيئة استوديو مناسبة. هذه بعض الأسباب الّتي تجعل الإتقان التّقليدي يستغرق وقتًا طويلاً وينطوي على تكاليف إنتاج عالية. كان هذا لسوء الحظ ممكنا فقط لأولئك المدعومين بعلامات التسجيل.
تقدّم AI Mastering بانوراما جديدة للمحترفين والهواة. إنه يخلق طفرة في الصناعة بهدغ الديمقراطية يجعل من الممكن لأي شخص إصدار موسيقى بجودة الاستوديو.
Moises هي إحدى المنصّات الرّائدة الّتي جعلت هذا ممكنًا من خلال خطوات سهلة ونتائج مقنعة.
بادئ ذي بدء يقوم المستخدمون ببساطة بتحميل أغنية مرجعية للنظام الأساسي للتّعرّف على خصائص الصوت. يحتاجون أيضًا بطبيعة الحال إلى تحميل المسار المستهدف (لإتقانه). سيقوم Moises AI تلقائيًا بتطبيق السمات الأساسية للمسار المرجعي على المسار المستهدف لإنشاء نسخة متقنة.
تعمل عمليّة الإتقان بشكلٍ مستقلٍّ فلا يكون من الضّروريّ معرفة هندسة الصوت، كما تقوم بتطبيق العديد من تحسينات ما بعد الإنتاج على المسار، بما في ذلك المعادلات والضّواغط والمحدد والصّور المجسّمة.
في غضون بضع ثوان، يمكن للمستخدم تنزيل أغنية جاهزة للتّشغيل على أيّ جهاز بأقصى جودة. من أجهزة الاستريو عالية الدّقة والنّوادي إلى الأجهزة المحمولة.
- اقرأ أيضًا: تعرف على Moises: أفضل أداة لإتقان الأغلفة
على الرغم من التّقدم الملحوظ فلا يزال هناك جدلٌ في ما يتعلّق الأمر بفقدان اللّمسة البشريّة. يتّفق بعض المحترفين على أنّ مهندسي الصوت يلعبون أيضًا دورًا فنيًا، كما أنّ لمساتهم النّهائية تجعل الألبوم فريدًا. يلعب العديد من مهندسي الصّوت دورًا رئيسيًا في إنتاج الألبوم، حيث يجلبون لهم صوت توقيعهم ولمساتهم الشّخصيّة.
يتبنّى المزيد من المستخدمين التكنولوجيا لنشر الموسيقى والألبومات الخاصّة بهم. نحن فخورون بتمكين الموسيقيين في Moises بإتقانٍ غير محدود للوصول إلى إمكاناتهم الإبداعيّة الكاملة. على الرغم من Spotify وأنظمة البثّ الأخرى فإنّنا نتوقع أن نرى منشورات Youtube و Tiktok و Instagram بأقصى جودة صوت.
نؤمن حقًا بإضفاء الطابع الديمقراطي للوصول إلى الإتقان. قد يمكّننا ذلك من تحسين كيفيّة تجربة الأشخاص للمحتوى الرّقمي بغضّ النّظر عن النّظام الأساسي أو الجهاز.
تقدّم التكنولوجيا الكثير بما في ذلك التّحول في وسائل التّواصل الاجتماعي وصناعة الموسيقى وغيرها. يفتح الذّكاء الاصطناعي فرصًا جديدةً للجميع. سنواصل في Moises العمل الجادّ للاستثمار في الأشخاص والتّكنولوجيا لتحسين ودفع الحدود لتقديم أحدث منتجات الذّكاء الاصطناعي للجميع.
هل تريد معرفة المزيد؟ شارك معنا أسئلتك ووجهة نظرك حول الذّكاء الاصطناعي في صناعة الموسيقى!
الصور: فرانك ف. (Unsplash) ؛ أندرياس فورسبرج (أنسبلاش)
