ആപ്പിൾ മ്യൂസിക്, സ്‌പോട്ടിഫൈ, സൗണ്ട്ക്ലൗഡ് എന്നിവയിൽ ഇതിനകം സ്‌ട്രീം ചെയ്യുന്ന എണ്ണമറ്റ ഗാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (എഐ) വ്യക്തിഗതമാക്കിയ സംഗീത അനുഭവങ്ങളുടെ ഒരു പുതിയ തരംഗമാണ് കൊണ്ടുവന്നത്. AI, ഡീപ് ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംഗീത സോഫ്റ്റ്വെയർ പുതിയ ഉപയോക്താക്കൾക്കായി വെയിറ്റിംഗ് ലിസ്റ്റ് ലഭിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ചില ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ നിന്ന് ഉപകരണങ്ങൾ സൃഷ്‌ടിക്കാനും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പ്രാരംഭ ബീറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രചോദനം നൽകാനും ട്യൂണുകൾ എഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ സഹായിക്കാനും മറ്റും കഴിയും.
എന്നിരുന്നാലും, പതിറ്റാണ്ടുകളായി സംഗീതം നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഉൾപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. അപ്പോൾ അടുത്തിടെ എന്താണ് മാറിയത്? ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും മുഴുവൻ വ്യവസായത്തെയും എങ്ങനെ മാറ്റിമറിച്ചു? ഇനിപ്പറയുന്ന ബ്ലോഗിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) എന്ന ആശയം, സംഗീത വ്യവസായത്തിന് ഇത് എങ്ങനെ പ്രയോജനകരവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതുമാണ്, ഈ ദിവസങ്ങളിൽ സംഗീതം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില മുൻനിര AI ടൂളുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും - അവ എന്തൊക്കെയാണ്?
കൃത്രിമ ബുദ്ധി (AI) എന്നത് കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിൻ്റെ ഒരു ശാഖയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അത് പ്രശ്നപരിഹാരം സുഗമമാക്കുന്നതിന് സമഗ്രമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസുമായി സാധാരണയായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ വിവിധ ഉപമേഖലകൾ ഇത് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഒന്നിലധികം AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും സേവനങ്ങളിലും ഡീപ് ലേണിംഗ് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, ഓട്ടോമേഷൻ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും മാനുഷിക ഇടപെടലിൻ്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ വിശകലനപരവും ശാരീരികവുമായ ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
യുക്തി, അർത്ഥം കണ്ടെത്തൽ, സാമാന്യവൽക്കരണം, മുൻ അനുഭവങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ, മനുഷ്യരുടേതിന് സമാനമായ ബൗദ്ധിക കഴിവുകൾ ഉള്ള സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള പദ്ധതിയെ വിവരിക്കാൻ AI പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്.
ലേബൽ ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച്, പരസ്പര ബന്ധങ്ങളും പാറ്റേണുകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഡാറ്റ പരിശോധിച്ചും, ഭാവി സാഹചര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് പ്രവചിക്കാൻ ഈ പാറ്റേണുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിയും AI സിസ്റ്റങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. സംഗീത വ്യവസായത്തിൽ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉയർന്നുവരുന്നു, കൂടാതെ AI-ട്രാക്ക് സഹായ വിശകലനം, മൊത്തത്തിലുള്ള ശബ്‌ദ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ എന്നിവ പോലുള്ള സവിശേഷതകൾ നൽകുന്നു.
പ്രൈമഫെലിസിറ്റാസ് വെബ് 3.0 സാങ്കേതികവിദ്യകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രോജക്റ്റുകൾ വിതരണം ചെയ്തുകൊണ്ട് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് സേവനം നൽകുന്ന, വിപണിയിൽ അറിയപ്പെടുന്ന പേരാണിത്. AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, IoT, ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ. നിങ്ങളുടെ മികച്ച ആശയങ്ങളാക്കി മാറ്റിക്കൊണ്ട് ഞങ്ങളുടെ വിദഗ്ധ സംഘം നിങ്ങളെ സേവിക്കും നൂതനമായ പരിഹാരങ്ങൾ.
എഐയും ഡീപ് ലേണിംഗും സംഗീത വ്യവസായത്തിന് എങ്ങനെ പ്രയോജനകരമാണ്?
പാട്ടുകളുടെയും സംഗീത നിർമ്മാണത്തിൻ്റെയും നിർമ്മാണം മുതൽ മാർക്കറ്റിംഗും വിതരണവും വരെ, ഈ പ്രിയപ്പെട്ട കലാരൂപത്തിൻ്റെ എല്ലാ വശങ്ങളെയും AI പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിനും പുതിയ സംഗീത തിരഞ്ഞെടുക്കലുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനും പ്ലേലിസ്റ്റുകൾ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും AI, ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, സ്ട്രീമിംഗ് സേവനങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, AI- പ്രവർത്തിക്കുന്ന ടൂളുകൾക്ക് പശ്ചാത്തല ശബ്ദം തിരിച്ചറിയാനും ഇല്ലാതാക്കാനും ബിറ്റ്റേറ്റുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കാനും കഴിയും.
പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ട്രെൻഡുകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും പ്രാപ്‌തമാക്കുന്ന വിപുലമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനുള്ള അതിൻ്റെ ശേഷിയിലൂടെ സംഗീത സൃഷ്‌ടിയിൽ AI-ക്ക് കാര്യമായ നേട്ടമുണ്ട്. ഈ കഴിവ് സംഗീത നിർമ്മാതാക്കളെയും വിപണനക്കാരെയും അവരുടെ ഉദ്ദേശിച്ച പ്രേക്ഷകരുമായി പ്രതിധ്വനിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള സംഗീതം പുറത്തിറക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
ഭാവിയിൽ, കൃത്രിമ ബുദ്ധി വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി കച്ചേരികളും ആഴത്തിലുള്ള അനുഭവങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ആപ്ലിക്കേഷൻ കണ്ടെത്തിയേക്കാം. കൂടാതെ, നോവൽ മ്യൂസിക് സ്ട്രീമിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെയും സേവനങ്ങളുടെയും പുരോഗതിക്ക് AI തുടർന്നും സംഭാവന നൽകും. AI- അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റവും മുൻഗണനകളും വിശകലനം ചെയ്യാനും ഉയർന്നുവരുന്ന പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയാനും മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾക്കായി ശുപാർശകൾ നൽകാനും കഴിയും. AI, മ്യൂസിക് സ്ട്രീമിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾക്ക് അവരുടെ സേവന നിലവാരം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൂടുതൽ വ്യക്തിഗത അനുഭവം നൽകാനും കഴിയും.
സ്‌പോട്ടിഫൈ, പണ്ടോറ തുടങ്ങിയ മുൻനിര കമ്പനികൾ തങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അനുയോജ്യമായ പ്ലേലിസ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ചു. പുതിയതും വളർന്നുവരുന്നതുമായ കലാകാരന്മാരുടെ പ്രോത്സാഹനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ ഈ കമ്പനികൾ AI-യും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപയോക്താക്കളുടെ ശ്രവണ ശീലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പാട്ടുകൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റുകളുടെ ഒരു ടീമിനെ Spotify പ്രശംസിക്കുന്നു. Spotify-യുടെ ഒരു പ്രമുഖ എതിരാളിയായ Apple Music, പരസ്പരം പ്രയോജനകരമാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ട കടുത്ത മത്സരത്തിൽ ഏർപ്പെട്ടിരിക്കുകയാണ്. രണ്ട് കമ്പനികളും പണമടച്ചുള്ള വരിക്കാരുടെ ഗണ്യമായ എണ്ണം സമ്പാദിച്ചിട്ടുണ്ട്.
സംഗീത ജനറേഷൻ മോഡലുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
- മെലഡിആർഎൻഎൻ: MelodyRNN ഒരു LSTM (ലോംഗ് ഷോർട്ട് ടേം മെമ്മറി) അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് (RNN) മോഡലാണ്. ഈ മോഡലിൽ ഒന്നിലധികം ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറൽ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒരു മിഡി ഫയലിലെ പിച്ച് ശ്രേണി പരിഷ്‌ക്കരിക്കുന്നതിനോ മുൻപറഞ്ഞ 'ശ്രദ്ധ' സാങ്കേതികത പോലുള്ള പരിശീലന സമീപനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനോ അനുവദിക്കുന്നു.
മജന്ത വികസിപ്പിച്ച ഈ ടൂൾ, ഒരു MIDI ഫയലിൽ നിന്ന് ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു കൂട്ടം കമാൻഡുകൾ നൽകുന്നു. ഇത് ഓരോ ട്രാക്കിൽ നിന്നും മെലഡികൾ ശേഖരിക്കുന്നു, ഇത് മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഈ ഉപകരണത്തിൻ്റെ കോഡ് പൂർണ്ണമായും ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ആണ്. വികസന ഘട്ടത്തിൽ അവർ മൂന്ന് മോഡലുകൾ ആദ്യം മുതൽ പരിശീലിപ്പിച്ചു, ഓരോന്നിനും വ്യത്യസ്ത തരം മെലഡികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു: ജാസ് മെലഡികൾ, ബാച്ച് ഗാനങ്ങൾ, കുട്ടികളുടെ പാട്ടുകൾ.
- സംഗീത ട്രാൻസ്ഫോർമർ: സംഗീതം നിർമ്മിക്കാൻ ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന മ്യൂസിക് ട്രാൻസ്ഫോർമർ എന്ന പേരിൽ മജന്ത ഒരു മോഡലും വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. ഈ മോഡലിന് MIDI ഫയലുകളുടെ രൂപത്തിൽ ഏകദേശം 60 സെക്കൻഡ് ഓഡിയോ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് യോജിപ്പിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ LSTM അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകളെ മറികടക്കുന്നു.
സാധാരണ ട്രാൻസ്ഫോർമർ സമീപനങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ശ്രദ്ധ വെക്‌ടറുകൾ ടോക്കണുകൾക്കിടയിൽ ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ബന്ധം നിർമ്മിക്കുന്നു, ഈ അൽഗോരിതത്തിലെ ശ്രദ്ധാ പാളികൾ ആപേക്ഷിക ശ്രദ്ധ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ടോക്കണുകൾ പരസ്പരം സാമീപ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബന്ധം മോഡൽ പ്രവചിക്കുന്നു എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം.
- മ്യൂസ്നെറ്റ്: ഒരു OpenAI പ്രോഗ്രാമായ MuseNet, ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് MIDI ഫയലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഈ മെലഡികൾ സ്ക്രാച്ചിൽ നിന്നോ നിലവിലുള്ള ഒരു മെലഡിയുടെ അകമ്പടിയായോ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
ഒരു പ്രധാന വ്യത്യാസം മ്യൂസ്നെറ്റ് ആപേക്ഷിക ശ്രദ്ധയെക്കാൾ മുഴുവൻ ശ്രദ്ധയും ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതാണ്. 4 മിനിറ്റ് വരെ നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന, മെച്ചപ്പെടുത്തിയ മെലഡിക് കോഹറൻസോടുകൂടിയ ദൈർഘ്യമേറിയ സംഗീത ശകലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് ഹ്രസ്വകാല യോജിപ്പിനെ അപകടത്തിലാക്കിയേക്കാം.
- MusicVAE: MusicVAE-യിലേക്ക് നീങ്ങുമ്പോൾ, ഇത് ഒരു ശ്രേണിപരമായ ആവർത്തന വേരിയേഷനൽ ഓട്ടോഎൻകോഡർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനും സംഗീത സ്‌കോറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികതയാണ്. ഇനിപ്പറയുന്ന വിശദീകരണത്തിൽ, ഞങ്ങൾ ഈ വാസ്തുവിദ്യയുടെ വിവിധ ഘടകങ്ങളിലേക്ക് ആഴ്ന്നിറങ്ങുകയും ചിത്രീകരണ ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യും. അതിനുമുമ്പ്, ഒരു ഓട്ടോഎൻകോഡർ എന്ന ആശയം മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
സംഗീത വ്യവസായത്തിൽ AI യുടെ വെല്ലുവിളികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
AI യും സംഗീതത്തിലെ ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. എന്നതാണ് പ്രാഥമിക പ്രശ്നം കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിച്ച സംഗീതത്തിൻ്റെ ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ. “AI സൃഷ്ടിച്ച സംഗീത ട്രാക്കുകളുടെ പകർപ്പവകാശം ആർക്കുണ്ട്?” എന്നതാണ് ചോദ്യം. ഇത് AI- സൃഷ്ടിച്ച സംഗീതം ഒറിജിനൽ ആണോ അതോ നിലവിലുള്ള സംഗീതത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡെറിവേറ്റീവ് വർക്കാണോ? അത് സാധ്യമാണ് എന്നതാണ് മറ്റൊരു വെല്ലുവിളി കലാകാരന്മാരെ അനുകരിക്കാൻ മോശം അഭിനേതാക്കളും അധാർമ്മിക കളിക്കാരും ഉപയോഗിക്കുന്നു അവരുടെ ശബ്ദം ദുരുദ്ദേശ്യപരമായ രീതിയിൽ ഉപയോഗിക്കുക.
സംഗീത വ്യവസായത്തിൽ AI അടിച്ചേൽപ്പിക്കുന്ന ചില വെല്ലുവിളികൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്:
- മനുഷ്യബന്ധം നഷ്ടപ്പെടുന്നു: AI- ജനറേറ്റഡ് സംഗീതത്തിലോ വെർച്വൽ പ്രകടനങ്ങളിലോ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുന്നത് തത്സമയ സംഗീതത്തിലും സഹകരിച്ചുള്ള സംഗീത സൃഷ്ടിയിലും കാണപ്പെടുന്ന മനുഷ്യ ബന്ധത്തെ കുറച്ചേക്കാം.
- സംഗീത വ്യവസായത്തിൻ്റെ തടസ്സം: AI സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് പരമ്പരാഗത സംഗീത വ്യവസായ റോളുകളെ തടസ്സപ്പെടുത്താനും തൊഴിലവസരങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കാനും സർഗ്ഗാത്മകതയിൽ മാറ്റം വരുത്താനും കഴിയും, പ്രത്യേകിച്ച് ഗാനരചന, രചന, സെഷൻ സംഗീതജ്ഞരുടെ റോളുകൾ.
- മനുഷ്യ വികാരങ്ങളുടെയും സർഗ്ഗാത്മകതയുടെയും അഭാവം: AI- സൃഷ്ടിച്ച സംഗീതത്തിന് മനുഷ്യ സംഗീതജ്ഞർ അവരുടെ സൃഷ്ടികളിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്ന വൈകാരിക ആഴവും ആധികാരികമായ സർഗ്ഗാത്മകതയും ഇല്ലായിരിക്കാം, ഇത് സൂത്രവാക്യവും പ്രവചിക്കാവുന്നതുമായ രചനകൾക്ക് കാരണമാകും. ഇത് വ്യവസായത്തിൽ വൈവിധ്യത്തിൻ്റെയും പുതുമയുടെയും അഭാവത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
സംഗീതം നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള 5 AI ഉപകരണങ്ങൾ
- മജന്ത: മ്യൂസിക് പ്ലഗിനുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം മജന്ത സ്റ്റുഡിയോ, സംഗീതം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് വിപുലമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇതിന് ഒരു ഒറ്റപ്പെട്ട ആപ്ലിക്കേഷനായോ അബ്ലെട്ടൺ ലൈവ് പ്ലഗിനായോ പ്രവർത്തിക്കാനാകും.
- ഓർബ് പ്രൊഡ്യൂസർ സ്യൂട്ട്: ഓർബ് പ്രൊഡ്യൂസർ സ്യൂട്ട് അത്യാധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് മെലഡികൾ, ബാസ്‌ലൈനുകൾ, വേവ്‌ടേബിൾ സിന്തസൈസർ ശബ്‌ദങ്ങൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാൻ നിർമ്മാതാക്കളെ പ്രാപ്‌തരാക്കുന്നു, അതിൻ്റെ ഫലമായി പരിധിയില്ലാത്ത സംഗീത പാറ്റേണുകളും ലൂപ്പുകളും.
- അംപെരെ: മുൻകൂട്ടി സൃഷ്ടിച്ച മെറ്റീരിയലോ ലൈസൻസുള്ള സംഗീതമോ ഉപയോഗിക്കാതെ, തനതായ കോമ്പോസിഷനുകളും പ്രകടനങ്ങളും റെക്കോർഡിംഗുകളും ഉള്ള എല്ലാ തരത്തിലുമുള്ള ഉള്ളടക്ക സ്രഷ്‌ടാക്കൾക്ക് ഒറിജിനൽ സംഗീതം സൃഷ്ടിക്കാൻ ആമ്പറിന് കുറഞ്ഞ ഇൻപുട്ട് ആവശ്യമാണ്.
- AIVA: AIVA പരസ്യങ്ങൾ, വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ സിനിമകൾ എന്നിവയ്‌ക്കായി വൈകാരിക സൗണ്ട്‌ട്രാക്കുകൾ രചിക്കുന്നു, അതേസമയം നിലവിലുള്ള പാട്ടുകളുടെ വ്യതിയാനങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ആപ്പിൻ്റെ മ്യൂസിക് എഞ്ചിൻ മ്യൂസിക് ലൈസൻസിംഗിൻ്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കി വീഡിയോ നിർമ്മാണം ലളിതമാക്കുന്നു.
- മ്യൂസ്നെറ്റ്: OpenAI നിയന്ത്രിക്കുന്ന മ്യൂസ്നെറ്റ്, 10 ഉപകരണങ്ങൾ വരെ 15 ശൈലികളിൽ ഗാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. നിലവിൽ, ഇത് AI- ജനറേറ്റഡ് സംഗീത ഉപഭോഗം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ ഇഷ്‌ടാനുസൃത സംഗീതം സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവില്ല.
അന്തിമ ചിന്തകൾ
സംഗീത വ്യവസായത്തിൽ കാര്യമായ മാറ്റങ്ങൾ കൊണ്ടുവരാനുള്ള കഴിവ് AI-ക്ക് ഉണ്ട്. സംഗീത നിർമ്മാണത്തിൽ AI സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് നിരവധി സാധ്യതകൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, വിവിധ വെല്ലുവിളികൾ അഭിമുഖീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. സംഗീത വ്യവസായം വികസിക്കുന്നത് തുടരുമ്പോൾ, സംഗീത നിർമ്മാണം, നിർമ്മാണം, വിതരണം എന്നിവയെ AI എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു എന്നതിന് സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്നത് കൗതുകകരമായിരിക്കും.
പ്രൈമഫെലിസിറ്റാസ് ഒരു പ്രമുഖ AI ആണ് Web3 കൺസൾട്ടിംഗും വികസനവും AI, Web3, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, IoT എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രോജക്ടുകൾ നൽകുന്ന കമ്പനി. നിങ്ങളുടെ AI- അധിഷ്‌ഠിത സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദമാണെന്നും നിങ്ങളുടെ ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകരുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ചുവടെയുള്ള ലിങ്ക് വഴി ഞങ്ങളെ നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെട്ട് നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റ് വിശദാംശങ്ങൾ പങ്കിടാൻ മടിക്കേണ്ടതില്ല:
പോസ്റ്റ് കാഴ്ചകൾ: 13
- SEO പവർ ചെയ്ത ഉള്ളടക്കവും PR വിതരണവും. ഇന്ന് ആംപ്ലിഫൈഡ് നേടുക.
- PlatoData.Network ലംബ ജനറേറ്റീവ് Ai. സ്വയം ശാക്തീകരിക്കുക. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- PlatoAiStream. Web3 ഇന്റലിജൻസ്. വിജ്ഞാനം വർധിപ്പിച്ചു. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോഇഎസ്ജി. കാർബൺ, ക്ലീൻ ടെക്, ഊർജ്ജം, പരിസ്ഥിതി, സോളാർ, മാലിന്യ സംസ്കരണം. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോ ഹെൽത്ത്. ബയോടെക് ആൻഡ് ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽസ് ഇന്റലിജൻസ്. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- അവലംബം: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/create-music-using-ai-and-deep-learning/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=create-music-using-ai-and-deep-learning
