पिछले कुछ वर्षों में रचनात्मक क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोगों में विस्फोट देखा गया है। छवि और पाठ जनरेटर की एक नई पीढ़ी प्रभावशाली परिणाम दे रही है। अब एआई ने संगीत में भी अनुप्रयोग खोज लिए हैं।
पिछले हफ्ते, शोधकर्ताओं के एक समूह में गूगल मुक्त MusicLM – एक एआई-आधारित संगीत जनरेटर जो पाठ संकेतों को ऑडियो सेगमेंट में परिवर्तित कर सकता है। रचनात्मक एआई के लिए अविश्वसनीय कुछ वर्षों में नवाचार की तीव्र गति का यह एक और उदाहरण है।
संगीत उद्योग अभी भी इंटरनेट और स्ट्रीमिंग सेवाओं के कारण होने वाले व्यवधानों को समायोजित कर रहा है, इस बात में बहुत रुचि है कि एआई हमारे संगीत बनाने और अनुभव करने के तरीके को कैसे बदल सकता है।
स्वचालित संगीत निर्माण
कई एआई उपकरण अब उपयोगकर्ताओं को स्वचालित रूप से संगीत अनुक्रम या ऑडियो सेगमेंट उत्पन्न करने की अनुमति देते हैं। कई स्वतंत्र और मुक्त स्रोत हैं, जैसे Google की मैजेंटा टूलकिट।
एआई संगीत उत्पादन में सबसे परिचित दृष्टिकोणों में से दो हैं: 1. निरंतरता, जहां एआई नोट्स या वेवफॉर्म डेटा का अनुक्रम जारी रखता है, और 2. सामंजस्य या संगति, जहां एआई इनपुट को पूरक करने के लिए कुछ उत्पन्न करता है, जैसे कॉर्ड टू गो एक राग के साथ।
टेक्स्ट- और इमेज-जनरेटिंग AI के समान, म्यूजिक AI सिस्टम को कई अलग-अलग डेटा सेटों पर प्रशिक्षित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप बॉन जोवी की शैली में प्रशिक्षित प्रणाली का उपयोग करके चोपिन द्वारा एक राग का विस्तार कर सकते हैं – जैसा कि ओपनएआई के म्यूज़नेट में खूबसूरती से प्रदर्शित किया गया है।
इस तरह के उपकरण “रिक्त पृष्ठ सिंड्रोम” वाले कलाकारों के लिए महान प्रेरणा हो सकते हैं, भले ही कलाकार स्वयं अंतिम धक्का प्रदान करे। रचनात्मक उत्तेजना आज रचनात्मक एआई उपकरणों के तत्काल अनुप्रयोगों में से एक है।
लेकिन जहाँ ये उपकरण एक दिन और भी अधिक उपयोगी हो सकते हैं, वह है संगीत की विशेषज्ञता का विस्तार करना। बहुत से लोग एक धुन लिख सकते हैं, लेकिन कम ही लोग जानते हैं कि भावनाओं को जगाने के लिए कॉर्ड्स में कुशलता से हेरफेर कैसे किया जाता है, या कई शैलियों में संगीत कैसे लिखा जाता है।
यद्यपि संगीत एआई उपकरण के पास प्रतिभाशाली संगीतकारों के काम को मज़बूती से करने का एक तरीका है, मुट्ठी भर कंपनियां संगीत निर्माण के लिए एआई प्लेटफॉर्म विकसित कर रही हैं।
बूमी न्यूनतम रास्ता अपनाता है: बिना संगीत अनुभव वाले उपयोगकर्ता कुछ क्लिक के साथ एक गीत बना सकते हैं और फिर उसे पुनर्व्यवस्थित कर सकते हैं। ऐवा का दृष्टिकोण समान है, लेकिन बेहतर नियंत्रण की अनुमति देता है; कलाकार कस्टम संपादक में उत्पन्न संगीत नोट-दर-नोट संपादित कर सकते हैं।
हालांकि उसपर पकड़ है। मशीन सीखने की तकनीक को नियंत्रित करना बहुत कठिन है, और एआई का उपयोग करके संगीत उत्पन्न करना अभी के लिए एक भाग्यशाली डुबकी है; आप इन उपकरणों का उपयोग करते समय कभी-कभी सोने पर प्रहार कर सकते हैं, लेकिन आप नहीं जानते कि ऐसा क्यों है।
इन एआई उपकरणों को बनाने वाले लोगों के लिए एक सतत चुनौती यह है कि जनरेटिव एल्गोरिदम क्या उत्पादन करते हैं, इस पर अधिक सटीक और जानबूझकर नियंत्रण की अनुमति दें।
शैली और ध्वनि में हेरफेर करने के नए तरीके संगीत एआई उपकरण भी उपयोगकर्ताओं को एक संगीत अनुक्रम या ऑडियो खंड को बदलने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, Google मैजेंटा की अलग-अलग डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग लाइब्रेरी तकनीक, टाइमब्रे ट्रांसफर करती है।
टिम्ब्रे ध्वनि की बनावट के लिए तकनीकी शब्द है – कार के इंजन और सीटी के बीच का अंतर। टिम्ब्रे ट्रांसफर का उपयोग करके, ऑडियो के एक सेगमेंट के टाइमब्रे को बदला जा सकता है।
इस तरह के उपकरण इस बात का एक बेहतरीन उदाहरण हैं कि कैसे AI संगीतकारों को समृद्ध ऑर्केस्ट्रेशन बनाने और पूरी तरह से नई ध्वनि प्राप्त करने में मदद कर सकता है।
2020 में आयोजित पहली एआई सॉन्ग कॉन्टेस्ट में, सिडनी स्थित म्यूजिक स्टूडियो अनकेनी वैली (जिनके साथ मैं सहयोग करता हूं) ने गायन कोआला को मिक्स में लाने के लिए टाइमब्रे ट्रांसफर का इस्तेमाल किया। टिम्ब्रे ट्रांसफर संश्लेषण तकनीकों के एक लंबे इतिहास में शामिल हो गया है जो अपने आप में उपकरण बन गए हैं।
संगीत को अलग रखना संगीत निर्माण और परिवर्तन समीकरण का सिर्फ एक हिस्सा है। श्रव्य कार्य में एक लम्बे समय से चली आ रही समस्या “स्रोत पृथक्करण” की है। इसका अर्थ है किसी ट्रैक की ऑडियो रिकॉर्डिंग को उसके अलग-अलग उपकरणों में तोड़ना।
हालांकि यह सही नहीं है, एआई-संचालित स्रोत पृथक्करण एक लंबा सफर तय कर चुका है। इसका उपयोग कलाकारों के लिए एक बड़ी बात होने की संभावना है; जिनमें से कुछ यह पसंद नहीं करेंगे कि दूसरे उनकी रचनाओं पर “ताला उठा सकें”।
इस बीच, डीजे और मैशप कलाकारों को ट्रैक को मिक्स और रीमिक्स करने के तरीके पर अभूतपूर्व नियंत्रण प्राप्त होगा। स्रोत पृथक्करण स्टार्ट-अप ऑडियोशेक का दावा है कि यह उन कलाकारों के लिए नई आय धाराएँ प्रदान करेगा जो अपने संगीत को अधिक आसानी से अनुकूलित करने की अनुमति देते हैं, जैसे कि टीवी और फिल्म के लिए।
कलाकारों को यह स्वीकार करना पड़ सकता है कि भानुमती का पिटारा खुल गया है, जैसा कि उस समय हुआ था जब सिंथेसाइज़र और ड्रम मशीन पहली बार आए थे और कुछ परिस्थितियों में, कुछ संदर्भों में संगीतकारों की आवश्यकता को प्रतिस्थापित कर दिया था।
लेकिन इस स्थान को देखें, क्योंकि कॉपीराइट कानून कलाकारों को उनके काम के अनधिकृत हेरफेर से सुरक्षा प्रदान करते हैं। यह संगीत उद्योग में एक और ग्रे क्षेत्र बनने की संभावना है, और विनियमन को बनाए रखने के लिए संघर्ष करना पड़ सकता है।
नए संगीत अनुभव प्लेलिस्ट लोकप्रियता ने खुलासा किया है कि हम संगीत सुनना कितना पसंद करते हैं जिसमें कुछ “कार्यात्मक” उपयोगिता होती है, जैसे ध्यान केंद्रित करना, आराम करना, सो जाना या कसरत करना।
स्टार्ट-अप एंडेल ने एआई-संचालित कार्यात्मक संगीत को अपना व्यवसाय मॉडल बना लिया है, जिससे कुछ संज्ञानात्मक अवस्थाओं को अधिकतम करने में मदद करने के लिए अनंत धाराएँ बन रही हैं।
एंडेल के संगीत को श्रोता की हृदय गति जैसे शारीरिक डेटा से जोड़ा जा सकता है। इसका घोषणापत्र दिमागीपन की प्रथाओं पर भारी पड़ता है और बोल्ड प्रस्ताव देता है कि हम “नई तकनीक का उपयोग अपने शरीर और मस्तिष्क को नई दुनिया के अनुकूल बनाने में मदद करने के लिए” कर सकते हैं, इसकी व्यस्त और चिंता-उत्प्रेरण गति के साथ।
अन्य स्टार्ट-अप भी कार्यात्मक संगीत की खोज कर रहे हैं। एमी इस बात की जांच कर रही है कि कैसे व्यक्तिगत इलेक्ट्रॉनिक संगीत निर्माता अपने संगीत को अनंत और संवादात्मक धाराओं में बदल सकते हैं।
Aimi का श्रोता ऐप प्रशंसकों को सिस्टम के जनरेटिव मापदंडों जैसे “तीव्रता” या “बनावट” में हेरफेर करने के लिए आमंत्रित करता है, या ड्रॉप होने पर निर्णय लेता है। श्रोता निष्क्रिय रूप से सुनने के बजाय संगीत से जुड़ जाता है।
यह कहना मुश्किल है कि एआई इन अनुप्रयोगों में कितना भारी भारोत्तोलन कर रहा है – संभावित रूप से बहुत कम। फिर भी, इस तरह की प्रगति कंपनियों के दृष्टिकोण का मार्गदर्शन कर रही है कि भविष्य में संगीत का अनुभव कैसे विकसित हो सकता है।
संगीत का भविष्य ऊपर उल्लिखित पहलें कई लंबे समय से स्थापित सम्मेलनों, कानूनों और सांस्कृतिक मूल्यों के विरोध में हैं कि हम संगीत कैसे बनाते हैं और साझा करते हैं।
क्या कलाकारों के कार्यों पर एआई सिस्टम का प्रशिक्षण देने वाली कंपनियों को उन कलाकारों की क्षतिपूर्ति सुनिश्चित करने के लिए कॉपीराइट कानूनों को कड़ा किया जाएगा? और वह मुआवजा किस लिए होगा? क्या सोर्स सेपरेशन पर लागू होंगे नए नियम? क्या एआई का उपयोग करने वाले संगीतकार संगीत बनाने में कम समय व्यतीत करेंगे, या पहले से कहीं अधिक संगीत बनाएंगे? अगर एक चीज निश्चित है तो वह बदलाव है।
चूंकि नई पीढ़ी के संगीतकार एआई की रचनात्मक संभावनाओं में डूबे हुए हैं, वे इन उपकरणों के साथ काम करने के नए तरीके खोजेंगे।
संगीत प्रौद्योगिकी के इतिहास में इस तरह की अशांति कोई नई बात नहीं है, और न तो शक्तिशाली तकनीकों और न ही स्थायी परंपराओं को हमारे रचनात्मक भविष्य को निर्धारित करना चाहिए।
