Connect with us

من المخطط إلى الأغنية: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع التأليف والانتاج

قادة الفكر

من المخطط إلى الأغنية: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع التأليف والانتاج

mm

دائمًا ما كانت عملية خلق الموسيقى توازنًا دقيقًا بين الإلهام والتقنية. في حين أن الإلهام يبقى فريدًا للإنسان، هناك الكثير من الأعمال الروتينية واليديوية التي يمكن أن تمنع الأفكار من أن تصبح مؤلفات منتهية. في الوقت الحالي، في عصر الذكاء الاصطناعي، يمكن لمؤلفي الموسيقى تفويض الكثير من هذه الأعمال الروتينية للأدوات الذكية، مما يوفر مساحة أكبر للاستكشاف الإبداعي. مع هذا في الاعتبار، إليك كيف يمكن للذكاء الاصطناعي دعم عملية التأليف والترتيب وتصميم الصوت والإنتاج.

1. إطلاق الأفكار مع المسودات الموسيقية التي يتم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي

كل مؤلف يعرف هذا الشعور: الموعد النهائي يقترب، وبرنامج تحرير الصوت يحدق بك، والأدوات صامتة. يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم شرارة إبداعية حاسمة لبدء الأمور. الخوارزميات الحديثة تنتج مسودات مélodique بناءً على مدخلات الأسلوب، وتهدف إلى تكون نقاط بداية chứ لا المؤلفات النهائية.

2. ترتيب التأليف تلقائيًا

من التطبيقات العملية الأكثر واقعية للذكاء الاصطناعي هو إكمال الأفكار الموسيقية تلقائيًا. تخيل أنك وجدت تقدمًا مélodique مثيرًا للاهتمام على جيتارك، لكن المélodie لا تأتي. أو ربما لديك شعار صوتي قاتل عالق في رأسك، لكنك تحتاج إلى دعم هرموني لإحضاره إلى الحياة.

3. تسهيل الآلات والخلط

يمكن أن يكون جعل المسار MIDI يبدو رائعًا تحديًا، خاصة للمستخدمين الأقل خبرة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد، من خلال اقتراح الأدوات والبرامج التي يجب استخدامها – مما يخلق صوتًا يمكن وصفها بالكلمات أو تقديمها كمرجع صوتي. بعد الانتهاء من التسجيل والآلات، الحصول على الخلط الصحيح ليس أمرًا简单ًا. يمكن لمساعدي الخلط القائمين على الذكاء الاصطناعي أن يساعدوا في العثور على معاملات الخلط المناسبة واقتراح معالجات التردد والديناميكية لجعل النتيجة تبدو رائعة.

4. استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين المسارات

صوت الخلط الجيد ليس الخطوة النهائية. يتم الخلط في بيئة استوديو محكومة مع سماعات عالية الجودة، بينما يتم تشغيل الموسيقى في العديد من الطرق المختلفة. يجب أن يعمل المسار النهائي بنفس الجودة على نظام تشغيل منخفض الجودة، مثل سماعات الهاتف أو سماعات الرأس الأساسية، وعلى أنظمة صوت عالية الجودة في غرف متوازنة جيدًا.

5. توليد أصوات جديدة وعينات أدوات بناءً على المواد الحالية

يسعى الملحنين والموزعون إلى جعل إبداعاتهم تبرز باستخدام أصوات جديدة لم تُسمع من قبل. باستخدام أساليب من الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل أساليب الانتشار مثل Stable Audio أو Dance Diffusion) يمكن لمؤلفي الموسيقى التحكم في سمات الصوت باستخدام الوصف النصي والتحفيز بدلاً من الحاجة إلى تعديل مساحات المعاملات الكبيرة المترتبة على سلاسل البرامج في برامج تحرير الصوت.

6. تحويل النوتات الممسوحة إلى نوتة موسيقية قابلة للتعديل

ما زال العديد من الملحنين يمتلكون نوتات موسيقية قديمة. يمكن أن تكون هذه النوتة مطبوعة من سنوات سابقة، أو مسودة تحتوي على ملاحظات في الهوامش، أو حتى شيء مكتوب يدوياً. حتى وقت قريب، كان تحويل هذه إلى نوتة موسيقية رقمية يعني إعادة كتابة كل شيء من البداية أو قضاء ساعات في تصحيح الاستيراد المتضمن للعديد من الأخطاء.

7. نسخ الأداء الحقيقي إلى نوتة موسيقية

غالبًا ما يأتي الإلهام عندما تكون بعيدًا عن برنامج النوتة الموسيقية. ربما تكون تلعب البيانو، أو تستخدم لوحة مفاتيح MIDI، أو مجرد غناء في هاتفك. في الماضي، تحويل هذه الأفكار إلى نوتة موسيقية مناسبة استغرق وقتًا وجهدًا كبيرين.

8. إضافة بنية إلى أفكارك وإعادة استخدامها

كل ملحن يتراكم لديه أرشيف من المسودات، متفرقة عبر الأقراص والملفات. يمكن لمساعدي الدردشة الذكية أن تساعد في إحضار النظام لهذا الفوضى الإبداعية من خلال اقتراح تطبيقات命اء الملفات، وإنشاء أنظمة التسمية، وتنمية فهرسات منظمة حسب المفتاح، الإيقاع، النوع، أو الفرقة.

تبني التعاون في创ATION الموسيقية

التلحين والتصميم والانتاج بعد الإنتاج دائمًا ما يكون فنًا بشريًا، لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يبسط الخطوات الفنية التي تحيط به. يتطور دور الموسيقي من القيام بكل شيء يدوياً إلى توجيه مساعد إبداعي ذكي، مما يجعل المسار من الإلهام إلى العمل المنتهي أسرع وأكثر كفاءة وأكثر إشباعًا في النهاية. من تنظيف المسودات إلى إعداد النوتات وإلهام الأفكار الجديدة، الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة عندما يدعم سير عملك دون التغلب على صوتك الإبداعي.

Martin Gasser هو مهندس برمجيات في Muse Group ، وكذلك موسيقي وفنان إعلامي مع خلفية في علوم الحاسوب والفن الصوتي. في Muse Group ، يركز على تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على أدوات إنشاء الموسيقى. في السابق ، عمل في المعهد الأوستري للبحث في الذكاء الاصطناعي ، حيث ساهم في مشاريع الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالموسيقى ، وأيضا طور ملحقات DAW بشكل مستقل. بالإضافة إلى ذلك ، درّس تطوير البرمجيات والذكاء الاصطناعي في جامعة الفنون التطبيقية في فيينا.