انقلاب هوش مصنوعی در دنیای موسیقی: از آهنگسازی تا اجرای زنده

امروزه ابزارهای هوش مصنوعی در موسیقی فقط برای ساخت یک آهنگ کامل استفاده نمی‌شوند. بسته به نیاز، می‌توان از AI برای تمرین ساز، تشخیص آکورد، جداسازی سازها، ساخت ملودی، آهنگسازی، تولید وکال، تنظیم، طراحی صدا، میکس و مسترینگ استفاده کرد.

در ادامه با تعدادی از کاربردی‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی موسیقی آشنا می‌شویم.

۱. Suno؛ ساخت آهنگ با هوش مصنوعی

Suno یکی از شناخته‌شده‌ترین ابزارهای تولید موسیقی با هوش مصنوعی است.

با استفاده از این ابزار می‌توان یک ایده موسیقایی را به یک قطعه نسبتاً کامل تبدیل کرد. کاربر می‌تواند سبک، فضای موسیقی، موضوع و ویژگی‌های موردنظر خود را مشخص کند و AI بر اساس آن پیشنهادهای موسیقایی تولید کند.

Suno برای چه کارهایی مناسب است؟

ساخت ایده اولیه آهنگ ،تولید موسیقی با توضیح متنی ،آزمایش سبک‌های مختلف ،ایده‌پردازی برای آهنگسازی ،ایده‌پردازی برای آهنگسازی ،ساخت نمونه اولیه یک قطعه ،بررسی ایده‌های مختلف قبل از تولید نهایی

Suno برای کسی که می‌خواهد خیلی سریع ایده‌ای را به نمونه صوتی تبدیل کند، می‌تواند نقطه شروع مناسبی باشد.

نکته: خروجی هوش مصنوعی بهتر است نقطه شروع کار هنرمند باشد، نه اینکه بدون بررسی و ویرایش به‌عنوان محصول نهایی استفاده شود.

۲. Udio؛ آزمایش ایده‌های موسیقایی

Udio یکی دیگر از ابزارهای مطرح در حوزه تولید موسیقی با هوش مصنوعی است.

این ابزار برای افرادی مناسب است که می‌خواهند ایده‌های مختلف موسیقایی را امتحان کنند و از یک توضیح متنی به یک نمونه صوتی برسند.

Udio می‌تواند برای آزمایش:

سبک موسیقی ،فضای قطعه ،سازبندی ،ساختار آهنگ ،موسیقی بی‌کلام ،ایده‌های وکال استفاده شود.

به همین دلیل، آهنگساز می‌تواند به جای صرف زمان زیاد برای ساخت هر ایده از ابتدا، ابتدا چند نمونه را با AI بررسی و سپس بهترین ایده را به شکل حرفه‌ای توسعه دهد.

۳. Moises؛ یکی از کاربردی‌ترین ابزارهای AI برای نوازندگان

اگر هدف شما فقط ساخت موسیقی نیست و می‌خواهید ساز بزنید و تمرین کنید، Moises یکی از ابزارهای بسیار کاربردی است.

Moises می‌تواند بخش‌های مختلف یک آهنگ مانند وکال، درام، بیس و سایر سازها را از یکدیگر جدا کند. همچنین قابلیت‌هایی مانند تشخیص آکورد و گام، تغییر سرعت و مترونوم هوشمند دارد.

Moises چه کمکی به نوازنده می‌کند؟

فرض کنید می‌خواهید گیتار یک آهنگ را یاد بگیرید.

می‌توانید آهنگ را وارد برنامه کنید و:

وکال را کم کنید → گیتار را جدا کنید → سرعت آهنگ را پایین بیاورید → بخش موردنظر را Loop کنید → با مترونوم تمرین کنید.

این قابلیت برای نوازندگان سازهای مختلف می‌تواند کاربردی باشد.

حتی اگر بخواهید با یک آهنگ تمرین کنید، می‌توانید بخش‌های مختلف آن را جدا کرده و یک نسخه مناسب برای تمرین خودتان بسازید.

۴. AIVA؛ هوش مصنوعی برای آهنگسازی

AIVA یکی از ابزارهایی است که تمرکز بیشتری روی آهنگسازی با هوش مصنوعی دارد.

این نوع ابزارها می‌توانند برای ساخت ایده‌های موسیقایی، موسیقی پس‌زمینه و قطعات مختلف مورد استفاده قرار بگیرند.

AIVA می‌تواند برای افرادی جذاب باشد که می‌خواهند قبل از شروع تولید حرفه‌ای، چند ایده موسیقایی را بررسی کنند.

۵. Soundraw؛ ساخت موسیقی برای محتوا

اگر تولیدکننده محتوا، فیلمساز، عکاس یا تدوینگر باشید، احتمالاً بیشتر از اینکه به یک آهنگ کامل با خواننده نیاز داشته باشید، به موسیقی مناسب برای ویدئو احتیاج دارید.

Soundraw در این بخش می‌تواند کاربرد داشته باشد.

از چنین ابزارهایی می‌توان برای پیدا کردن موسیقی متناسب با:

ویدئوهای تبلیغاتی ،محتوای شبکه‌های اجتماعی ،ویدئوهای یوتیوب ،فیلم کوتاه ،پادکست ،پروژه‌های تصویری استفاده کرد.برای تولیدکنندگان محتوای تصویری، این بخش از هوش مصنوعی در موسیقی اهمیت زیادی دارد؛ زیرا انتخاب موسیقی مناسب می‌تواند روی حس و ریتم یک ویدئو تأثیر زیادی بگذارد.

۶. LANDR؛ کمک هوش مصنوعی به مسترینگ

بعد از ساخت و میکس موسیقی، نوبت به مسترینگ می‌رسد.

LANDR یکی از ابزارهایی است که در زمینه مسترینگ و آماده‌سازی موسیقی برای انتشار شناخته شده است.هوش مصنوعی در این مرحله می‌تواند به بررسی ویژگی‌های صوتی قطعه و ایجاد تنظیمات مناسب برای رسیدن به صدایی متعادل‌تر کمک کند.البته مسترینگ خودکار جای تجربه یک مهندس صدای حرفه‌ای را در همه پروژه‌ها نمی‌گیرد، اما برای بررسی اولیه یا پروژه‌هایی که نیاز به فرآیند سریع‌تری دارند، می‌تواند مفید باشد.

۷. ACE Studio؛ تولید و کنترل وکال با AI

برای پروژه‌هایی که به وکال نیاز دارند، ابزارهایی مانند ACE Studio می‌توانند امکانات متفاوتی ارائه کنند.این نوع ابزارها بیشتر برای افرادی جذاب هستند که می‌خواهند روی ملودی و اجرای وکال تولیدشده با هوش مصنوعی کنترل بیشتری داشته باشند.برای مثال ، آهنگساز می‌تواند ابتدا ملودی را مشخص کند و سپس روی نحوه اجرای وکال، تلفظ و بعضی ویژگی‌های اجرایی کنترل بیشتری داشته باشد.

۸. Kits AI؛ ابزارهای هوش مصنوعی برای وکال

Kits AI نیز در حوزه پردازش و تولید وکال با هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.این دسته از ابزارها می‌توانند برای آزمایش ایده‌های وکال، ساخت دمو، ایجاد هارمونی و بررسی حالت‌های مختلف اجرای یک قطعه کاربرد داشته باشند.البته هنگام استفاده از فناوری‌های مربوط به صدا و مدل‌های صوتی باید به حقوق هنرمندان، مجوز استفاده و شرایط سرویس توجه کرد.

کدام هوش مصنوعی برای کدام کار موسیقی مناسب است؟

برای اینکه انتخاب ابزار راحت‌تر باشد، می‌توان کاربردها را به شکل زیر خلاصه کرد:

هدفابزارهای پیشنهادیساخت آهنگ با AISuno، Udioایده‌پردازی آهنگسازیSuno، Udio، AIVAتمرین نوازندگیMoisesجداسازی سازها و وکالMoisesتشخیص آکورد و گامMoisesتغییر سرعت آهنگ برای تمرینMoisesساخت موسیقی برای محتواSoundraw، AIVAتولید و آزمایش وکالACE Studio، Kits AIمسترینگ سریعLANDRساخت دمو و نمونه اولیهSuno، Udio، AIVA

یک نوازنده چطور می‌تواند از هوش مصنوعی استفاده کند؟

فرض کنید یک نوازنده هنگ درام، تنبک، گیتار یا پیانو هستید.

لازم نیست حتماً از AI برای «ساختن آهنگ به جای خودتان» استفاده کنید.

می‌توانید از آن به عنوان یک دستیار تمرین استفاده کنید.

برای مثال:

مرحله اول: یک آهنگ انتخاب کنید.

مرحله دوم: با Moises سازها را جدا کنید.

مرحله سوم: گام و آکورد قطعه را بررسی کنید.

مرحله چهارم: سرعت آهنگ را پایین بیاورید.

مرحله پنجم: قسمت دشوار را Loop کنید.

مرحله ششم: با مترونوم تمرین کنید.

مرحله هفتم: اجرای خودتان را ضبط و با قطعه اصلی مقایسه کنید.

در این حالت، AI به جای اینکه نوازندگی شما را انجام دهد، به شما کمک می‌کند بهتر تمرین کنید.

یک آهنگساز چطور می‌تواند از هوش مصنوعی استفاده کند؟

یک آهنگساز نیز می‌تواند فرآیند متفاوتی داشته باشد.

برای مثال:

ایده اولیه → تولید چند نمونه با Suno یا Udio → انتخاب ایده → اصلاح ملودی → تنظیم توسط آهنگساز → ضبط سازهای واقعی → میکس → مسترینگ

در این روش، هوش مصنوعی فقط یکی از ابزارهای فرآیند خلاقانه است.حتی می‌توان یک ملودی ساده را روی ساز واقعی اجرا کرد و سپس از ابزارهای هوشمند برای گسترش ایده استفاده کرد.

آیا استفاده از AI باعث می‌شود موسیقی بی‌روح شود؟

این موضوع کاملاً به نحوه استفاده از فناوری بستگی دارد.اگر یک فرد تمام تصمیم‌های موسیقایی را به AI بسپارد، ممکن است نتیجه برای او شخصیت کمتری داشته باشد.اما اگر هنرمند از AI برای ایده‌پردازی، آزمایش و انجام کارهای تکراری استفاده کند و تصمیم‌های اصلی را خودش بگیرد، فناوری می‌تواند خلاقیت او را بیشتر کند.حتی تحقیقات جدید درباره موسیقی تولیدشده با AI نشان می‌دهند که سیستم‌های مختلف الگوهای موسیقایی خاص خودشان را دارند و بحث تنوع و یکنواختی موسیقی تولیدشده با AI همچنان موضوع مهمی در پژوهش‌های موسیقی است.بنابراین، بهترین نتیجه معمولاً زمانی به دست می‌آید که خلاقیت انسان و قدرت پردازش AI در کنار یکدیگر قرار بگیرند.

بهترین روش استفاده از هوش مصنوعی در موسیقی چیست؟

بهترین روش این نیست که از هوش مصنوعی بخواهیم همه کارها را انجام دهد.روش بهتر این است که مشخص کنیم کدام قسمت از فرآیند را می‌توان با AI سریع‌تر یا بهتر انجام داد.

برای یک نوازنده:

AI = مربی و همراه تمرین

برای یک آهنگساز:

AI = دستیار ایده‌پردازی

برای یک تنظیم‌کننده:

AI = ابزار آزمایش و تولید ایده

برای یک تهیه‌کننده:

AI = دستیار تولید و پردازش

برای یک تولیدکننده محتوا:

AI = ابزار پیدا کردن یا تولید موسیقی مناسب

و برای یک مهندس صدا:

AI = ابزار کمکی برای پردازش و مسترینگ

جمع‌بندی

هوش مصنوعی در موسیقی دیگر فقط یک فناوری برای تولید خودکار آهنگ نیست.

امروزه می‌توان از ابزارهایی مانند Suno، Udio، Moises، AIVA، Soundraw، LANDR، ACE Studio و Kits AI برای بخش‌های مختلف فرآیند موسیقی استفاده کرد.از یادگیری و تمرین ساز گرفته تا آهنگسازی، ساخت ملودی، تنظیم، جداسازی سازها، تولید وکال، طراحی صدا، میکس و مسترینگ، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند بخشی از کار را ساده‌تر و سریع‌تر کنند.با این حال، مهم‌ترین مهارت یک موسیقیدان همچنان خود موسیقی است.شناخت ریتم، ملودی، هارمونی، ساز، گوش موسیقایی و خلاقیت انسانی چیزهایی هستند که باعث می‌شوند یک ابزار هوش مصنوعی واقعاً به یک ابزار مفید تبدیل شود.آینده موسیقی احتمالاً متعلق به کسانی نیست که فقط از AI استفاده می‌کنند؛ بلکه متعلق به موسیقیدانانی است که می‌دانند چگونه از AI در کنار مهارت و خلاقیت خود استفاده کنند.