संगीत में ऐ

एआई-संचालित संगीत की संभावनाएं सालों से संगीत उद्योग की सतह के नीचे बड़बड़ा रही हैं, लेकिन यह 2022 में चैटगेट की रिहाई तक नहीं था कि एआई के आसपास की व्यापक बातचीत मुख्यधारा में फैलने लगी। अब हम एक ऐसे बिंदु पर हैं, जहां कुछ संगीतकारों और संगीत उद्योग के पेशेवर एआई-संचालित संगीत की संभावनाओं से मोहित हो जाते हैं, जबकि अन्य अज्ञात से सावधान हैं, खासकर जब विनियमन अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। संगीत वितरण कंपनी डिट्टो के एक अध्ययन में पाया गया कि लगभग 60 प्रतिशत कलाकारों ने सर्वेक्षण में कहा कि वे अपनी संगीत परियोजनाओं में एआई का उपयोग करते हैं, जबकि 28 प्रतिशत कहते हैं कि वे संगीत उद्देश्यों के लिए एआई का उपयोग नहीं करेंगे।

बर्कली कॉलेज ऑफ म्यूजिक में म्यूजिक बिज़नेस/मैनेजमेंट डिपार्टमेंट के एसोसिएट चेयर क्रिस्टोफर वियर, एआई म्यूजिक टेक्नोलॉजी के एक प्रस्तावक हैं। यहां तक ​​कि उन्होंने एक मास्टर की थीसिस भी लिखी थी कि वार्नर म्यूजिक को एआई में क्यों निवेश करना चाहिए, 2016 में वापस (स्पॉइलर अलर्ट: उन्होंने हर दूसरे प्रमुख लेबल के साथ किया)। माल ने एआई को बर्कली में अपने पाठ्यक्रमों में पेश किया है और छात्रों से मिश्रित प्रतिक्रियाएं देखी हैं।
"मेरे कुछ छात्र एआई से प्यार करते हैं और पहले से ही अलग -अलग तरीकों से इसका उपयोग कर रहे हैं, जबकि अन्य चाहते हैं कि इससे कोई लेना -देना नहीं है," वार्स कहते हैं। "बातचीत में बहुत सारी गर्म बहस है, और मैं अपने छात्रों को प्रौद्योगिकी को गले लगाने और अपनी रचनात्मक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग करने के नए तरीके खोजने के लिए प्रोत्साहित करने की कोशिश करता हूं।"

एक अन्य पाठ्यक्रम लेखक और एक समान मानसिकता के साथ प्रशिक्षक बेन कैंप, बर्कली कॉलेज ऑफ म्यूजिक में गीत लेखन के एक एसोसिएट प्रोफेसर और गीतों के लेखक और गीत लेखन की सफलता के लिए तकनीक और टिप्स के लेखक हैं। "डैडीज़ कार" सुनने के बाद, वे 2016 से एआई म्यूजिक टेक्नोलॉजी से मोहित हो गए हैं, पहले एआई पॉप गीतों में से एक जहां एआई को बीटल्स के संगीत पर प्रशिक्षित किया गया था।

शिविर अपने छात्रों को कक्षा में एआई सीखने का अवसर भी देता है, जब तक कि वे चैट या किसी भी बड़े भाषा मॉडल से सीखे गए सभी जानकारी को तथ्य-जाँच करते हैं।

"मुझे लगता है कि सभी को अपनी पसंद खुद करनी होगी," कैंप कहते हैं। "मेरा मतलब है, मेरे दोस्त हैं जो अभी भी फ्लिप फोन का उपयोग करते हैं क्योंकि वे अपने फोन पर अपनी सभी जानकारी रखने में सहज नहीं हैं। मेरे ऐसे दोस्त हैं जिनके पास अभी भी लैंडलाइन हैं। तो मैं यह नहीं कह रहा हूं, 'अरे, हर कोई, आपको यह करने की जरूरत है।' लेकिन यह निश्चित रूप से यहाँ है। यह दूर नहीं जा रहा है। यह केवल बेहतर होने जा रहा है। ”

चाहे आप अपने संगीत में एआई का सक्रिय रूप से उपयोग कर रहे हों या कुछ संदेह हो, यह तेजी से स्पष्ट हो रहा है कि एआई भविष्य में संगीत उद्योग में एक प्रमुख भूमिका निभाएगा। माल और शिविर की विशेषज्ञता के साथ, हम संगीत उद्योग में एआई की वर्तमान स्थिति पर चर्चा करते हैं, जिसमें अब उपलब्ध उपकरण भी शामिल हैं।

AI संगीत क्या है?

इससे पहले कि हम परिभाषित करें कि AI संगीत का क्या अर्थ है, आइए पहले कृत्रिम बुद्धिमत्ता को परिभाषित करें। यहाँ है माल की परिभाषा:
“कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक कंप्यूटर की बुद्धिमत्ता की तरह है; यह एक ऐसी तकनीक है जो मशीनों को मानव सोच या व्यवहार की नकल करने में सक्षम बनाती है, जैसे कि समस्या को हल करना, सीखना या पैटर्न को पहचानना। ”

संगीत के संदर्भ में, एआई तकनीक एक ऐसे बिंदु पर पहुंच गई है जहां यह संगीत सामग्री को उत्पन्न, रचना और बढ़ा सकता है जो पहले मनुष्यों द्वारा किया गया था। एआई संगीत कई रूपों और प्रकारों की सहायता ले सकता है, एक संपूर्ण गीत बनाने से लेकर शुरू से अंत तक, एक रचना के विशिष्ट पहलुओं को लिखने, एक उत्पादन, वॉयस क्लोनिंग, और बहुत कुछ करने में महारत हासिल करने के लिए। हम कुछ विशिष्ट एआई संगीत उपकरणों को भी सूचीबद्ध करेंगे जो इन कार्यों को निभाते हैं, जिनमें से क्षमताओं ने कॉपीराइट मुद्दों के पेंडोरा के बॉक्स को खोला है।

इतिहास

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने संगीत में अपनी उत्पत्ति की है, ट्रांसक्रिप्शन की समस्या के साथ: संगीत संकेतन में एक प्रदर्शन को सटीक रूप से रिकॉर्ड करना जैसा कि यह प्रदर्शन किया जाता है। Père Engramelle की "पियानो टेप" योजना, स्वचालित रूप से नोट समय और अवधि रिकॉर्ड करने का एक तरीका है ताकि उन्हें आसानी से हाथ से उचित संगीत संकेतन में स्थानांतरित किया जा सके, पहली बार जर्मन इंजीनियरों JF Unger और J. Holfield द्वारा 1752 में
1957 में लागू किया गया था। Illiac I (इलिनोइस ऑटोमैटिक कंप्यूटर) ने "इलियक सुइट फॉर स्ट्रिंग क्वार्टेट" बनाया, जो संगीत का एक पूरी तरह से कंप्यूटर-जनित टुकड़ा था। कंप्यूटर को संगीतकार लेजरन हिलर और गणितज्ञ लियोनार्ड इसाकसन द्वारा इस कार्य को करने के लिए प्रोग्राम किया गया था। : V-VII 1960 में, रूसी शोधकर्ता रुडोल्फ ज़रीपोव ने URAL-1 कंप्यूटर का उपयोग करके एल्गोरिथम संगीत रचना पर दुनिया का पहला पेपर प्रकाशित किया।
1965 में, आविष्कारक रे कुर्ज़वील ने सॉफ्टवेयर विकसित किया जो संगीत पैटर्न को पहचान सकता है और उनसे नई रचनाओं को संश्लेषित कर सकता है। कंप्यूटर पहली बार क्विज़ शो में दिखाई दिया है मुझे एक गुप्त मिला है।

1983 तक, यामाहा के कांसी संगीत प्रणाली ने कर्षण प्राप्त कर लिया था, और इसके विकास पर एक पेपर 1989 में प्रकाशित हुआ था। सॉफ्टवेयर ने संगीत प्रसंस्करण और कृत्रिम खुफिया तकनीकों का उपयोग किया था ताकि सरल धुनों के लिए प्रतिलेखन समस्या को अनिवार्य रूप से हल किया जा सके, हालांकि उच्च-स्तरीय धुन और संगीत जटिलताएं हैं आज भी कठिन गहरी सीखने की समस्याओं को माना जाता है, और निकट-परिपूर्ण प्रतिलेखन अभी भी अनुसंधान का विषय है।

1997 में, म्यूजिकल इंटेलिजेंस (ईएमआई) में एक्सपेरिमेंट्स नामक एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्राम ने बाच की शैली की नकल करने वाले संगीत के एक टुकड़े की रचना के कार्य में एक मानव संगीतकार को बेहतर बनाया। ईएमआई बाद में एमिली हॉवेल नामक एक अधिक परिष्कृत एल्गोरिथ्म के लिए आधार बन गया, जिसका नाम इसके निर्माता के नाम पर रखा गया था।

2002 में, पेरिस में सोनी कंप्यूटर साइंस लेबोरेटरी में संगीत शोधकर्ताओं के एक समूह, फ्रांसीसी संगीतकार और कंप्यूटर वैज्ञानिक फ्रांस्वा पचेट के नेतृत्व में, निरंतरतापूर्ण, एक अद्वितीय एल्गोरिथ्म विकसित किया, जो एक लाइव संगीतकार के रुकने के बाद एक रचना को फिर से शुरू करने में सक्षम था।

एमिली हॉवेल ने 2009 में अपना पहला एल्बम, डार्कनेस, लाइट से जारी करके संगीत एआई में सुधार करना जारी रखा। तब से, कई और एआई काम विभिन्न समूहों द्वारा प्रकाशित किए गए हैं।
2010 में, Iamus अपनी शैली में मूल आधुनिक शास्त्रीय संगीत का एक टुकड़ा बनाने वाला पहला AI बन गया: "Iamus 'Opus 1"। स्पेन में मलागा विश्वविद्यालय (मलागा विश्वविद्यालय) में स्थित, कंप्यूटर विभिन्न प्रकार के संगीत शैलियों में संगीत का एक पूरी तरह से मूल टुकड़ा उत्पन्न कर सकता है। अगस्त 2019 में, 12,197 मिडी गीतों का एक बड़ा डेटासेट, प्रत्येक अपने स्वयं के गीतों और धुन के साथ, एक गहरी सशर्त LSTM-GAN विधि का उपयोग करके गीत के बोल से न्यूरल उत्पन्न करने वाली धुनों की व्यवहार्यता की जांच करने के लिए बनाया गया था।

जेनेरिक एआई में प्रगति के साथ, मॉडल उभरना शुरू कर दिया है जो सरल पाठ विवरण से पूर्ण संगीत रचनाएं (गीत सहित) बना सकते हैं। इस क्षेत्र में दो उल्लेखनीय वेब एप्लिकेशन SUNO AI हैं, जो दिसंबर 2023 में लॉन्च किए गए थे, और Udio, जिसके बाद अप्रैल 2024 में हुआ।

सॉफ्टवेयर अनुप्रयोग

चक

गे वांग और पेरी कुक द्वारा प्रिंसटन विश्वविद्यालय में विकसित, चक एक पाठ-आधारित, क्रॉस-प्लेटफॉर्म भाषा है। सैद्धांतिक तकनीकों को निकालने और वर्गीकृत करके, यह संगीत के टुकड़ों में पाता है, सॉफ्टवेयर पूरी तरह से नए टुकड़ों को संश्लेषित करने में सक्षम है जो कि उसने सीखी गई तकनीकों के आधार पर किया है। प्रौद्योगिकी का उपयोग स्लोर्क (स्टैनफोर्ड लैपटॉप ऑर्केस्ट्रा) और प्लोर्क (प्रिंसटन लैपटॉप ऑर्केस्ट्रा) द्वारा किया जाता है।

ज्यूकबॉक्स

जुकेडेक एक ऐसी वेबसाइट थी जिसने लोगों को वीडियो में उपयोग के लिए मूल, रॉयल्टी-फ्री संगीत बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने की अनुमति दी। टीम ने 2010 में संगीत-जनरेटिंग तकनीक का विकास शुरू किया, 2012 में इसके चारों ओर एक कंपनी का गठन किया, और 2015 में वेबसाइट को सार्वजनिक रूप से लॉन्च किया। उपयोग की गई तकनीक शुरू में एक नियम-आधारित एल्गोरिथम रचना प्रणाली थी, जिसे बाद में कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क द्वारा प्रतिस्थापित किया गया था। वेबसाइट का उपयोग 1 मिलियन से अधिक संगीत बनाने के लिए किया गया है, और इसका उपयोग करने वाले ब्रांडों में लंदन में कोका-कोला, Google, UKTV और प्राकृतिक इतिहास संग्रहालय शामिल हैं। 2019 में, कंपनी को बाईडेंस द्वारा अधिग्रहित किया गया था।

मॉर्फियस

मॉर्फियस लंदन की क्वीन मैरी विश्वविद्यालय में डोरिएन हेरमैन और एलेन चू द्वारा एक शोध परियोजना है, जिसे यूरोपीय संघ मैरी स्केलोडोव्स्का-कॉरी प्रोजेक्ट द्वारा वित्त पोषित किया गया है। सिस्टम चर पड़ोस खोज एल्गोरिथ्म के आधार पर एक अनुकूलन दृष्टिकोण का उपयोग करता है ताकि मौजूदा पैटर्न वाले टुकड़ों को नए टुकड़ों में बदल दिया जा सके, जो कि टोनल तनाव के एक स्तर के साथ बदल जाता है जो पूरे टुकड़े में गतिशील रूप से बदलता है। यह अनुकूलन दृष्टिकोण उत्पन्न संगीत में दीर्घकालिक संरचना और आवर्ती विषयों को सुनिश्चित करने के लिए पैटर्न डिटेक्शन तकनीकों को एकीकृत करता है। मॉर्फियस द्वारा रचित टुकड़े स्टैनफोर्ड और लंदन दोनों में संगीत कार्यक्रमों में किए गए हैं।

ऐवा

लक्समबर्ग में फरवरी 2016 में स्थापित, AIVA एक ऐसा कार्यक्रम है जो किसी भी प्रकार के मीडिया के लिए साउंडट्रैक का उत्पादन करता है। AIVA के पीछे के एल्गोरिदम डीप लर्निंग आर्किटेक्चर पर आधारित हैं। Aiva का उपयोग द एज नामक एक रॉक ट्रैक की रचना करने के लिए भी किया गया है, साथ ही एक पॉप ट्यून भी लव सिक कहा जाता है, जो कि उसके 2018 एल्बम I AM AI के लिए गायक टैरीन सदर्न के सहयोग से है।

Google पर्पल

Google की मैजेंटा टीम ने 2016 में अपने लॉन्च के बाद से कई AI म्यूजिक ऐप और व्हाइट पेपर प्रकाशित किए हैं। 2017 में, उन्होंने Nsynth एल्गोरिथ्म और डेटासेट जारी किया, जो एक ओपन-सोर्स हार्डवेयर म्यूजिकल इंस्ट्रूमेंट है जो संगीतकारों के लिए एल्गोरिथ्म का उपयोग करना आसान है। इस उपकरण का उपयोग उनके एल्बमों पर ग्रिम्स और यॉट जैसे उल्लेखनीय कलाकारों द्वारा किया गया है। 2018 में, उन्होंने पियानो जिनी नामक एक पियानो इंप्रूवमेंट ऐप जारी किया। इसके बाद बाद में मैजेंटा स्टूडियो, 5 मिडी प्लगइन्स का एक सेट हुआ, जो संगीत निर्माताओं को उनके डीएडब्ल्यू में मौजूदा संगीत विकसित करने की अनुमति देता है। 2023 में, उनकी मशीन लर्निंग टीम ने GitHub पर एक तकनीकी पेपर प्रकाशित किया, जिसमें एक मालिकाना पाठ-से-संगीत जनरेटर म्यूज़िकलम का वर्णन किया गया था, जो उन्होंने विकसित किया था।

चपटा

रिफ़्यूजन एक तंत्रिका नेटवर्क है जिसे सेठ फोर्सग्रेन और इके मार्टिरोस द्वारा विकसित किया गया है जो ऑडियो के बजाय ध्वनि पैटर्न का उपयोग करके संगीत उत्पन्न करता है। यह स्थिर प्रसार के एक ठीक ट्यूनिंग के रूप में बनाया गया था, स्पेक्ट्रोग्राम में पाठ संकेतों से छवियों को उत्पन्न करने के लिए एक मौजूदा ओपन-सोर्स मॉडल। यह एक मॉडल है जो छवि फ़ाइलों को उत्पन्न करने के लिए पाठ संकेतों का उपयोग करता है जो उलटा फूरियर रूपांतरित हो सकता है और ऑडियो फ़ाइलों में परिवर्तित हो सकता है। यद्यपि ये फाइलें केवल कुछ सेकंड लंबी हैं, लेकिन मॉडल आउटपुट के बीच अव्यक्त स्थान का उपयोग विभिन्न फ़ाइलों को एक साथ प्रक्षेपित करने के लिए भी कर सकता है। यह IMG2IMG के रूप में जाना जाने वाले स्थिर प्रसार मॉडल की एक कार्यक्षमता का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है। परिणामी संगीत को "डी ओट्रो मुंडो" (अन्यवर्ल्डली) के रूप में वर्णित किया गया है, हालांकि यह मानव-निर्मित संगीत को बदलने की संभावना नहीं है। मॉडल 15 दिसंबर, 2022 को जारी किया गया था, और कोड भी स्वतंत्र रूप से GitHub पर उपलब्ध है। यह स्थिर प्रसार से प्राप्त कई मॉडलों में से एक है। रिफ़्यूजन को एआई-आधारित टेक्स्ट-टू-म्यूजिक जनरेटर के सबसेट के रूप में वर्गीकृत किया गया है। दिसंबर 2022 में, मुबर्ट ने इसी तरह से संगीत छोरों में वर्णनात्मक पाठ को बदलने के लिए स्थिर प्रसार का उपयोग किया। जनवरी 2023 में, Google ने अपने स्वयं के पाठ-से-संगीत जनरेटर पर एक पेपर प्रकाशित किया, जिसे MusicLM कहा जाता है।

स्पाइक एआई

स्पाइक एआई अपने बेटे जोशुआ स्टेंट और दोस्त हेनरी रैमसे के सहयोग से स्पाइक स्टेंट द्वारा विकसित एक एआई-संचालित ऑडियो प्लगइन है जो पटरियों का विश्लेषण करता है और मिश्रण के दौरान स्पष्टता और अन्य पहलुओं के लिए सिफारिशें करता है। संचार स्पाइक स्टेंट के व्यक्तिगत डेटा पर प्रशिक्षित एक चैटबॉट के माध्यम से किया जाता है। प्लगइन एक डिजिटल ऑडियो वर्कस्टेशन में एकीकृत होता है।

संगीत अनुप्रयोग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में निर्माता द्वारा दिए गए cues के आधार पर ट्रैक पुनरावृत्तियों को उत्पन्न करके उत्पादकों को संगीत बनाने के तरीके को प्रभावित करने की क्षमता है। ये संकेत एआई को एक विशिष्ट शैली का पालन करने की अनुमति देते हैं जिसे कलाकार प्राप्त करने की कोशिश कर रहा है।

एआई का उपयोग संगीत विश्लेषण में भी किया गया है जहां इसका उपयोग फीचर निष्कर्षण, पैटर्न मान्यता और संगीत सिफारिशों के लिए किया गया है।

संघटन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का रचना क्षेत्र पर एक बड़ा प्रभाव पड़ा है क्योंकि इसने संगीतकारों/उत्पादकों के विचारों को प्रभावित किया है और उद्योग को नए लोगों के लिए अधिक सुलभ बनाने की क्षमता है। संगीत में इसके विकास के साथ, इसका उपयोग पहले से ही निर्माताओं के सहयोग से किया जा चुका है। कलाकार इस सॉफ़्टवेयर का उपयोग विचारों को उत्पन्न करने में मदद करने और एआई को विशिष्ट आवश्यकताओं का पालन करने के लिए संगीत शैलियों की पहचान करने में मदद करने के लिए करते हैं जो उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप हैं। रचना पर प्रौद्योगिकी के भविष्य के प्रभावों में शैलियों का अनुकरण और संलयन, साथ ही संशोधन और शोधन शामिल हैं। इस प्रकार के सॉफ़्टवेयर का विकास नए लोगों के लिए संगीत उद्योग में प्रवेश करना आसान बना सकता है। CHATGPT जैसे सॉफ़्टवेयर का उपयोग उत्पादकों द्वारा इन कार्यों को करने के लिए किया गया था, जबकि Ozone11 जैसे अन्य सॉफ़्टवेयर का उपयोग समय लेने वाली और जटिल कार्यों जैसे महारत हासिल करने के लिए किया गया था।

जोखिम और नुकसान

संगीतकार, निर्माता और अन्य वर्षों से गैर-जनरेटिव एआई उपकरण का उपयोग कर रहे हैं। चेर ने एक चौथाई सदी पहले "बिलीव" के साथ ऑटो-ट्यून को लोकप्रिय बनाया, और अनगिनत कलाकारों ने तब से इसका इस्तेमाल "सही" करने के लिए किया है। रिकॉर्ड लेबल एआई का उपयोग सोशल मीडिया को उन गीतों के बिना लाइसेंस के उपयोग के लिए स्कैन करने के लिए करते हैं, जो कि वे अपने स्वयं के गाने के लिए काम करते हैं, उसी तरह से काम करता है जब यह ऑडियो को पहचानने की बात आती है। इंजीनियर इसका उपयोग मिश्रण और महारत हासिल करने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए करते हैं। हाल ही में, गेट बैक डायरेक्टर पीटर जैक्सन ने स्टूडियो वार्तालापों को फिर से बनाने और एक लॉस्ट बीटल्स गीत बनाने के लिए मिश्रित रिकॉर्डिंग से अलग -अलग ट्रैक्स को अलग करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग किया।

लेकिन इन सहायक उपकरणों और सनो और उडियो जैसे जेनेरिक एआई ऐप्स के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है, जो कुछ ही शब्दों से पूरे गाने बना सकते हैं। सभी नए संगीत एआई थोड़ा अलग तरीके से काम करते हैं और विकसित होते रहते हैं, लेकिन वे आम तौर पर अन्य जनरेटिव एआई टूल्स के समान तरीके से काम करते हैं: वे एक विशाल डेटा सेट का विश्लेषण करते हैं और संभावित भविष्यवाणियों को बनाने के लिए इसमें पाए गए पैटर्न का उपयोग करते हैं।

ऑडियो के लिए ऐसा करने के लिए, डेवलपर्स गीतों का एक विशाल संग्रह एकत्र करते हैं (लाइसेंस धारकों के साथ समझौतों के माध्यम से और/या बिना अनुमति के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा को स्क्रैप करके) और उनके संबद्ध मेटाडेटा (कलाकारों और गीत के शीर्षक, शैलियों, वर्ष, विवरण, एनोटेशन, कुछ भी प्रासंगिक और उपलब्ध)। यह सब आमतौर पर वैश्विक दक्षिण में कम-भुगतान वाले श्रमिकों द्वारा संभव बनाया जाता है जो इस डेटा को विशाल पैमाने पर एनोटेट करते हैं।

डेवलपर्स तब मशीन लर्निंग मॉडल के लिए इस डेटा को सेट तैयार करते हैं, जो कि (संक्षेप में) कनेक्शन का एक विशाल नेटवर्क है, प्रत्येक ने एक संख्यात्मक "वजन" सौंपा है। मनुष्य तब डेटा सेट में पैटर्न का निरीक्षण करने और अपनी भविष्यवाणियों को स्कोर करके मॉडल को प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए इसे सिखाते हुए मॉडल को "प्रशिक्षित" करता है। इन पैटर्न के आधार पर, मॉडल ऑडियो या टेक्स्ट क्यू का एक छोटा टुकड़ा ले सकता है और भविष्यवाणी कर सकता है कि आगे क्या होना चाहिए, और फिर उसके बाद क्या होगा, और इसी तरह।

डेवलपर्स एक ही इनपुट से अधिक सुनने योग्य और अनुमानित परिणाम उत्पन्न करने के लिए वेट को ट्विस्ट करते हैं। एआई-संचालित संगीत जनरेटर प्रौद्योगिकी के दो स्ट्रैंड्स को जोड़ते हैं: संगीत उपकरण जो पेशेवरों ने दशकों से स्टूडियो में उपयोग किया है, और बड़े भाषा मॉडल जो रोजमर्रा के उपयोगकर्ताओं को अपनी शक्ति का दोहन करने की अनुमति देते हैं। कोई भी एआई संगीत जनरेटर केवल उतना ही अच्छा है जितना कि वह उस डेटा पर प्रशिक्षित है। इन प्रणालियों को बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, और एक पक्षपाती डेटासेट पर प्रशिक्षित एक मॉडल इसके आउटपुट में उन पूर्वाग्रहों को पुन: पेश करेगा। संगीत के इस विशाल बॉक्स में किसकी आवाज़ें शामिल हैं, और किसकी बची हुई हैं? आज के एआई मॉडल संगीत के विशाल स्वाथों को बाहर करते हैं, विशेष रूप से संगीत परंपराओं से जो रिकॉर्डिंग प्रौद्योगिकी से पहले हैं और गैर-पश्चिमी मूल के हैं। जैसा कि वर्तमान में डिज़ाइन किया गया है, वे किसी भी असामान्य की तुलना में एक शैली या शैली के भीतर स्टीरियोटाइपिकल ध्वनियों का उत्पादन करने की अधिक संभावना रखते हैं, अकेले अभिनव या दिलचस्प होने दें। जनरेटिव एआई सिस्टम औसत दर्जे का होता है, लेकिन पारलौकिक संगीत फ्रिंज पर पाया जाता है।

"मानव रचनात्मकता और विविधता में क्या खो जाएगा यदि संगीतकार चयनात्मक डेटा सेटों पर प्रशिक्षित भविष्य कहनेवाला मॉडल पर भरोसा करना शुरू करते हैं जो दुनिया की अधिकांश संस्कृतियों और भाषाओं को बाहर करते हैं?" रटगर्स यूनिवर्सिटी के क्रिटिकल एआई पहल के अध्यक्ष लॉरेन मी गुडलाड ने मुझे बताया।

कानूनी दृष्टिकोण से, एआई मॉडल देखने वाले संगीतकारों को अपने काम से सीखते हैं, न्यूयॉर्क टाइम्स, गेटी, और अन्य प्रकाशकों और रचनाकारों के समान ही चिंताएं हैं जो एआई कंपनियों पर मुकदमा कर रहे हैं: डेटा की सिद्धता। जबकि कुछ कंपनियां अपने मॉडल को केवल लाइसेंस प्राप्त डेटा पर प्रशिक्षित करने के लिए सावधान रहती हैं, अन्य लोग जो कुछ भी वे अपना हाथ प्राप्त कर सकते हैं, उसका उपयोग करते हुए, यह तर्क देते हुए कि सार्वजनिक डोमेन में कुछ भी इस उद्देश्य के लिए उचित उपयोग के अंतर्गत आता है। RIAA, अमेरिका में प्रमुख संगीत व्यापार निकाय, अब Suno और Udio पर "कॉपीराइट उल्लंघन ... एक बड़े पैमाने पर" के लिए मुकदमा कर रहा है। (प्रकटीकरण: वोक्स मीडिया कई प्रकाशकों में से एक है जिसने Openai के साथ साझेदारी के सौदों पर हस्ताक्षर किए हैं। हमारी रिपोर्टिंग संपादकीय रूप से स्वतंत्र बनी हुई है।)

पोल अक्सर दिखाते हैं कि ज्यादातर लोग बिना अनुमति के सार्वजनिक डेटा की नकल करने वाली एआई कंपनियों को अस्वीकार करते हैं। लेकिन जब मेज पर कई हाई-प्रोफाइल मुकदमे होते हैं, तो यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि कानूनी प्रणाली उन सभी को खनन करने वाली कंपनियों को कैसे प्रभावित करेगी जो बिना अनुमति के मानव रचनात्मकता को प्रभावित करेगी, अकेले उन्हें क्षतिपूर्ति करें। यदि ये । एड न्यूटन-रेक्स स्टेबिलिटी एआई में ऑडियो के उपाध्यक्ष थे, जब इसने स्थिर ऑडियो, एक एआई-संचालित संगीत और ध्वनि जनरेटर, अंतिम गिरावट लॉन्च की।

उन्होंने डेटा संग्रह पर अपने रुख पर कुछ महीने बाद कंपनी को छोड़ दिया: न्यूटन-रेक्स की टीम ने केवल लाइसेंस प्राप्त डेटा पर स्थिर ऑडियो को प्रशिक्षित किया, लेकिन कंपनी के नेतृत्व ने अमेरिकी कॉपीराइट कार्यालय के साथ एक सार्वजनिक टिप्पणी दायर की कि एआई विकास "एक स्वीकार्य था" , परिवर्तनकारी, और उचित उपयोग द्वारा संरक्षित मौजूदा सामग्री का सामाजिक रूप से लाभकारी उपयोग। ” बिना लाइसेंस के स्क्रैपिंग का मुकाबला करने के लिए, न्यूटन-रेक्स ने काफी प्रशिक्षित की स्थापना की, जो एआई कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटासेट को सत्यापित और प्रमाणित करता है। अभी के लिए, गैर -लाभकारी केवल यह प्रमाणित कर सकता है कि कंपनी के डेटासेट में सामग्री को ठीक से लाइसेंस दिया गया है या नहीं। किसी दिन, यह महीन विवरणों को ध्यान में रखने में सक्षम होगा (जैसे कि कलाकार ने स्पष्ट रूप से इस तरह के उपयोग के लिए सहमति दी या बस बाहर नहीं चुना) और अन्य मुद्दों जैसे कि पूर्वाग्रह को कम करना।

एक संगीतकार और कोरल और पियानो संगीत के संगीतकार के रूप में, वह इसे क्षेत्र के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ के रूप में देखता है। "जनरेटिव एआई मॉडल आमतौर पर अपने प्रशिक्षण डेटा के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं," न्यूटन-रेक्स ने कहा। “ईमानदारी से, लोगों के पास संगीत सुनने के लिए केवल सीमित समय है। रॉयल्टी का एक सीमित पूल है। और इसलिए जितना अधिक संगीत इन प्रणालियों के माध्यम से बनाया गया है, उतना ही कम मानव संगीतकारों को जाता है। ”

जैसा कि एफटीसी के अध्यक्ष लीना खान ने पिछले महीने नोट किया था, अगर कोई व्यक्ति सामग्री या जानकारी बनाता है जो एक एआई कंपनी की प्रतिलिपि बनाती है, और फिर एआई जनरेटर द्वारा उत्पादित सामग्री या जानकारी मूल निर्माता के साथ प्रतिस्पर्धा करती है, तो इसे बाजार से बाहर निकालने के लिए " व्यवसाय ... यह प्रतिस्पर्धा का एक अनुचित तरीका हो सकता है "जो अविश्वास कानूनों का उल्लंघन करता है।
मार्क रिबोट 200 से अधिक संगीतकारों में से एक है, जिन्होंने इस साल की शुरुआत में अभ्यास का विरोध करते हुए एक कलाकार अधिकार गठबंधन बयान पर हस्ताक्षर किए, और वह संगीत वर्कर्स एलायंस की एआई स्टीयरिंग कमेटी के एक सक्रिय सदस्य हैं। 1970 के दशक के बाद से एक प्रैक्टिसिंग गिटारवादक, रिबोट ने देखा है कि कैसे प्रौद्योगिकी ने उद्योग को आकार दिया है, रिकॉर्डिंग बजट को दशकों तक लगातार सिकुड़ते हुए देखा।

"मैं किसी भी तरह से, आकार या रूप में प्रौद्योगिकी के खिलाफ नहीं हूं," रिबोट कहते हैं। 90 के दशक में उन्होंने जो मास्टर रिकॉर्डिंग खो दी थी, उसने खुद को अंतिम मिश्रण से अलग -अलग पटरियों को अलग करने के लिए एआई का इस्तेमाल किया। लेकिन वह वर्तमान क्षण को फर्मों के सामने प्रौद्योगिकी के खिलाफ पीछे धकेलने के लिए एक महत्वपूर्ण अवसर के रूप में देखता है जो इसे विनियमित करने के लिए बहुत बड़ा हो जाता है।
"उपयोगी और विनाशकारी के बीच वास्तविक विभाजन रेखा बहुत सरल है," रिबोट ने कहा। “यह सब इस बारे में है कि क्या संगीत के निर्माता या जो कुछ भी इनपुट किया जा रहा है [प्रशिक्षण डेटा के रूप में] सहमति का एक वास्तविक, कार्यात्मक अधिकार है। [एआई संगीत जनरेटर] वे क्या उपभोग करते हैं, यह बताते हैं कि वे अक्सर कॉपीराइट सामग्री के बड़े हिस्से के साथ चीजों का उत्पादन करते हैं। यह आउटपुट है। लेकिन भले ही वे नहीं, भले ही आउटपुट का उल्लंघन नहीं हो रहा है, इनपुट स्वयं उल्लंघन कर रहा है। "

रिबोट ने कहा कि संगीतकारों ने लंबे समय से एआई के प्रति उदासीन रहे हैं, लेकिन पिछले कुछ वर्षों में उन्होंने पिछले साल के एसएजी-एएफटीआरए और राइटर्स ऑफ अमेरिका स्ट्राइक, एआई कंपनियों के खिलाफ चल रहे मुकदमों के अनुसार "डिजिटल शोषण के मुद्दों के प्रति दृष्टिकोण में भूकंपीय बदलाव" देखा है। , और निगरानी पूंजीवाद और नागरिक स्वतंत्रता की अधिक समझ।

जबकि संगीतकारों ने कुछ साल पहले एक -दूसरे को प्रतियोगियों के रूप में देखा होगा - भले ही पाई छोटा हो रहा हो, फिर भी कुछ कलाकार हैं जो अमीर हो सकते हैं - एआई पूरे उद्योग के लिए खतरा पैदा करता है जो कि सबसे भाग्यशाली भी नहीं हो सकता है। उन्हें।

एआई क्या कर सकता है और क्या कर सकता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा बनाए गए संगीत के पहले उदाहरणों में से एक 1956 का है: इलियक I कंप्यूटर द्वारा रचित स्ट्रिंग चौकड़ी के लिए एक टुकड़ा और इलिनोइस विश्वविद्यालय द्वारा उरबाना-शैंपेन के प्रोफेसरों लेजारेन हिलर और लियोनार्ड इसाकसन द्वारा प्रोग्राम किया गया।

हाल के वर्षों की तकनीकी छलांग के बाद, होली हेरंडन, आर्का, यॉट, टेरिन दक्षिणी और ब्रायन एनो जैसे कलाकार अब अपनी रचनात्मक प्रथाओं के साथ प्रयोग करने के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग कर रहे हैं। एआई की "मतिभ्रम" और अन्य निरर्थक परिणामों का उत्पादन करने की प्रवृत्ति, जबकि अन्य संदर्भों में खतरनाक, संगीत में प्रेरणा का स्रोत हो सकता है। जिस तरह अन्य ऑडियो प्रौद्योगिकियों को उनकी असंगति से परिभाषित किया गया है-सीडी विरूपण, 8-बिट संपीड़न, फटा हुआ मानव आवाज गले के लिए बहुत शक्तिशाली है जो इसे उत्सर्जित करती है, "ब्रायन के रूप में उन्हें रिकॉर्ड करने के लिए माध्यम के लिए बहुत महत्वपूर्ण घटनाएं हैं," ब्रायन के रूप में, " ईएनओ ने वर्ष में सूजे हुए परिशिष्टों के साथ लिखा है-एआई-जनित संगीत सबसे अलग होने पर सबसे मूल्यवान हो सकता है। इवान पाज़, कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी के साथ एक संगीतकार, अपने स्वयं के लाइव प्रदर्शन के लिए एआई सिस्टम विकसित कर रहा है।

एक रिक्त स्क्रीन के साथ शुरू करते हुए, वह वास्तविक समय में कोड लिखता है (दर्शकों को पढ़ने के लिए प्रदर्शित किया जाता है) और मॉडल को उन ध्वनियों का जवाब देकर प्रशिक्षित करता है, जो अप्रत्याशित, झंझट, या सिर्फ सादे भयावह हो सकते हैं। परिणाम एक उपकरण खेलने जैसा है, लेकिन एक अन्य संगीतकार के साथ सुधार करना भी पसंद है। "यदि आपका एल्गोरिथ्म बहुत निम्न स्तर पर काम कर रहा है, तो आपको लगता है कि आप एक संगीत वाद्ययंत्र खेल रहे हैं क्योंकि आप वास्तव में ट्विकिंग कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, संश्लेषण के पैरामीटर," पाज़ ने कहा। "लेकिन अगर एल्गोरिथ्म संगीत के एक टुकड़े के आकार का निर्धारण कर रहा है, तो यह एक एजेंट के साथ खेलने जैसा है जो यह निर्धारित कर रहा है कि आगे क्या होता है।"

इस साल की शुरुआत में बार्सिलोना में सेंटर फॉर कंटेम्परेरी कल्चर में एक प्रदर्शनी के लिए, पाज़ ने गायक मारिया अर्नाल के साथ काम किया ताकि वह अपनी आवाज के लिए एक टिम्ब्रे-रेंडरिंग मॉडल बना सके। उन्होंने आगंतुकों को गीतों के छोटे स्निपेट गाने के लिए कहा; तब मॉडल ने उन आवाज़ों को एक नई गायन आवाज बनाने के लिए अरनल के साथ मिलाया। एक अन्य परियोजना में, पाज़ के सहयोगी शेली नॉट्स ने अपने काम में पुनरावृत्ति से बचने के लिए अपनी रचनाओं पर एक मॉडल को प्रशिक्षित किया: यह पैटर्न का पता लगाने के लिए अपने संगीत का विश्लेषण करता है, लेकिन उसकी सबसे अधिक संभावना अगले कदम का सुझाव देने के बजाय, यह एक कम संभावना निरंतरता का सुझाव देता है।

एआई के संगीत विकास में अगला कदम प्रसंस्करण गति के लिए नीचे आ सकता है। कुछ प्रकार के मॉडलों के साथ लाइव कोडिंग संभव है, लेकिन अन्य लोगों को लाइव शो में बनाने के लिए संगीत को प्रस्तुत करने में बहुत लंबा समय लगता है। सिंथेसाइज़र जैसे इलेक्ट्रॉनिक उपकरण मूल रूप से ध्वनिक ध्वनियों की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे और समय के साथ अपने स्वयं के अनूठे चरित्र को विकसित किया है। Paz जनरेटिव AI की अंतिम क्षमता को नई ध्वनियों के रूप में देखता है, जिसकी हम वर्तमान में कल्पना नहीं कर सकते हैं, अकेले उत्पादन करते हैं। इस संदर्भ में - जिसमें एआई एक कलाकार की सहायता करता है - एआई एक डिजिटल ट्यूनर या देरी पेडल की तुलना में एक संगीतकार को "बदलने" की संभावना नहीं है।

हालांकि, संगीत उद्योग के अन्य कोने अधिक विघटनकारी उद्देश्यों के लिए एआई को अपना रहे हैं। हालांकि AI एक मानव से बेहतर संगीत नहीं बना सकता है (और कभी नहीं कर सकता है), यह अब बहुत तेज गति से स्वीकार्य संगीत बना सकता है और बड़े पैमाने पर - और "स्वीकार्य" अक्सर केवल एक बार एक ट्रैक को साफ करने के लिए होता है।

ज्यादातर समय, जब आप संगीत सुनते हैं, तो आप नहीं जानते कि इसे किसने बनाया। आप एक विज्ञापन में सुनते हैं। एक फिल्म या टीवी शो, पॉडकास्ट या वीडियो गेम में परिवेशी स्कोर। एक हिप-हॉप उत्पादक एक बीट में एक हिप-हॉप उत्पादक नमूने। यह उद्योग का हिस्सा है जो सबसे अधिक उदार एआई द्वारा किया जा सकता है। ब्लूमबर्ग की रिपोर्ट है कि शिक्षक संगीत शिक्षण एड्स बनाने के लिए सनो का उपयोग कर रहे हैं। Gizmodo नोट करता है कि Adobe के प्रोजेक्ट म्यूजिक Genai Control, एक और AI- संचालित संगीत जनरेटर के लिए लक्षित दर्शक, ऐसे लोग हैं जो पृष्ठभूमि संगीत को जल्दी और सस्ते में बनाना चाहते हैं, जैसे कि पॉडकास्टर्स और YouTubers, मूड, टोन और लंबाई की क्षमता के साथ। एक ट्रैक।
चाहे आप इसे पसंद करें या यहां तक ​​कि इसे नोटिस करें, इस प्रकार के संगीत को ऐतिहासिक रूप से मनुष्यों द्वारा बनाया गया है। लेकिन स्वचालित एआई संगीत पीढ़ी इन संगीतकारों को अपनी नौकरियों का खर्च दे सकती है - और उनमें से कई उस आय का उपयोग करते हैं जो अपने अधिक रचनात्मक रूप से संतोषजनक, लेकिन कम आर्थिक रूप से व्यवहार्य, खोज का समर्थन करने के लिए आय का उपयोग करते हैं। आप कभी भी एआई संगीतकार को मंच पर नहीं देख सकते हैं, लेकिन आप अभी भी तकनीक के कारण कम मानव संगीतकारों को देखेंगे।

अपने हिस्से के लिए, संगीत उद्योग में प्रभावशाली खिलाड़ी पहले से ही मानते हैं कि एआई उनके व्यवसाय का एक मुख्य आधार बन जाएगा - वे इस बात से चिंतित हैं कि कौन लाभ प्राप्त करेगा। Spotify AI- जनित संगीत को प्रतिबंधित नहीं करेगा जब तक कि यह एकमुश्त नकल नहीं है, जो मुकदमेबाजी को जोखिम में डालता है। यूनिवर्सल म्यूजिक ग्रुप (UMG) और YouTube ने UMG कलाकारों के साथ AI टूल विकसित करने के लिए YouTube Music AI इनक्यूबेटर लॉन्च किया है। इस बीच, UMG भी 150 से अधिक संगठनों में से एक है-जिसमें ASCAP, BMI, RIAA और AFL-CIO शामिल हैं-मानव कलात्मकता अभियान गठबंधन में, जो रचनात्मक क्षेत्रों में AI के उपयोग के लिए नैतिक रूपरेखा स्थापित करना चाहता है। वे प्रौद्योगिकी पर प्रतिबंध नहीं लगाना चाहते हैं, लेकिन वे परिणामों में हिस्सेदारी चाहते हैं।

हर दिन स्ट्रीमिंग सेवाओं पर अपलोड किए जाने वाले 100,000 से अधिक नए ट्रैक के साथ, डिजिटल स्ट्रीमिंग प्लेटफार्मों में मानव-निर्मित, रॉयल्टी-फ्री ट्रैक की हिस्सेदारी को कम करने के लिए एक मजबूत प्रोत्साहन है, जो उनके उपयोगकर्ताओं को खेलते हैं। अकेले Spotify ने पिछले साल रॉयल्टी में $ 9 बिलियन का भुगतान किया, जो राजस्व में अपने $ 14 बिलियन का थोक था। दुनिया की सबसे बड़ी संगीत स्ट्रीमिंग कंपनी ने ऐतिहासिक रूप से मुक्त पटरियों की उपलब्धता और दृश्यता में वृद्धि की है, और ऐसा करना जारी रख सकता है। एआई-संचालित संगीत जनरेटर मुफ्त संगीत बनाने का एक आसान तरीका है जो लोकप्रिय प्लेलिस्ट से वास्तविक, रॉयल्टी-कमाई वाले कलाकारों को विस्थापित कर सकता है, उस राजस्व को कलाकारों से दूर करने और प्लेटफॉर्म की ओर खुद को स्थानांतरित कर सकता है।

एक नई शक्ति है - और एक नया खतरा - स्थापित कलाकारों के लिए। एक स्ट्रोक के बाद, कंट्री स्टार रैंडी ट्रैविस को बोलने में परेशानी होती है, अकेले गायन करने देती है, लेकिन एआई की मदद से अपने मौजूदा कैटलॉग पर प्रशिक्षित, वह अपने स्वर को डिजिटल रूप से पुन: पेश कर सकता है।

इस बीच, एक गुमनाम निर्माता एक विश्वसनीय लगने वाला ड्रेक/द वीकेंड सहयोग बना सकता है और लाखों धाराओं को रैक कर सकता है। मई में, निर्माता मेट्रो बूमिन ने केंड्रिक लैमर के साथ ड्रेक के वास्तविक जीवन के गोमांस के दौरान आग की चपेट में आ गई। मेट्रो बूमिन ने किसी को भी उपयोग करने के लिए एआई-जनित नमूनों के साथ एक बीट जारी किया, जिसे ड्रेक ने फिर से नमूना लिया और रैप किया, नए ट्रैक को स्ट्रीमिंग सेवाओं के लिए जारी किया। किंग विलोनियस, जिन्होंने मूल ट्रैक बनाने के लिए उडियो का उपयोग किया था, जो मेट्रो बूमिन रीमिक्स ने किया था, ने अपने योगदान के अधिकारों को बनाए रखने के लिए एक वकील को काम पर रखा था।
इन नवीनतम उदाहरणों से पता चलता है कि कैसे संगीत जल्दी से बनाया जा सकता है, संगीत को अच्छी तरह से भीड़ कर सकता है। स्ट्रीमिंग अर्थव्यवस्था में, मात्रा और गति सब कुछ है: कलाकारों को मात्रा का उत्पादन करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है, गुणवत्ता नहीं।

संगीतकार जेमी ब्रूक्स ने कहा, "भविष्य के एआई-जनित हिट] कुछ ऐसा नहीं होगा जो लोग वापस जाते हैं और जिस तरह से वे रिकॉर्ड युग के महान रिलीज के साथ करते हैं, उसका अध्ययन करते हैं।" ब्रूक्स ने अपने नाम के तहत और बैंड एलीट जिमनास्टिक और डिफ़ॉल्ट लिंग के साथ रिकॉर्ड जारी किए हैं, और अपने न्यूज़लेटर द सीट ऑफ लॉस में संगीत उद्योग के बारे में ब्लॉग्स। "लेकिन यह अभी भी सगाई उत्पन्न करता है, और इसलिए एक ऐसी दुनिया जहां स्पॉटिफ़ चार्ट के शीर्ष पर जो कुछ भी है, वह अंतिम नहीं है, इसका मतलब सिर्फ उस दिन मनोरंजक होना है और फिर कभी नहीं सोचा था, इन सभी कंपनियों के लिए एक अच्छी बात होगी । उन्हें पैसा बनाने के लिए कला होने की आवश्यकता नहीं है।

“आज की बहुत सारी तकनीक मुख्य रूप से नकल करने या सरल करने के लिए मौजूद है, जो शौकियापन को बढ़ावा दे सकती है। फाइल शेयरिंग ने एक हार्ड ड्राइव और एक मॉडेम के साथ किसी के लिए भी सुलभित को एकत्रित करने के लिए बाध्यकारी रिकॉर्ड बनाया है, सेल फोन कैमरों ने भीड़ में सभी को शो को दस्तावेज़ करने की अनुमति दी है, और अब ऑडियो स्ट्रीमिंग हमें हमारे मूड और विज्ञापन सहकर्मियों के अनुरूप सभी गतिशील प्लेलिस्ट देता है। जनरेटिव एआई गैर-विशेषज्ञों के लिए भी संगीत निर्माण को आसान बना सकता है। यह मौलिक रूप से बदल सकता है कि हम कितना संगीत सुनते हैं, बल्कि समग्र रूप से हमारे रिश्ते के लिए। यदि एक हिट गीत बनाने के लिए वायरल ट्वीट लिखने से अधिक प्रयास की आवश्यकता नहीं होती है, तो वर्तमान में सोशल मीडिया में निहित रचनात्मक ऊर्जा का अधिकांश भाग संकेतों के आधार पर संगीत उत्पन्न करने की दिशा में पुनर्निर्देशित किया जा सकता है।

ब्रूक्स इसे एक प्रतिगामी घटना के रूप में देखता है, तत्काल कालातीत गहराई पर जोर देता है, ऑडियो मेमों के साथ चार्ट को टॉप करते हुए और सबसे परिष्कृत श्रोताओं के उद्देश्य से ग्राउंडब्रेकिंग एकल, जैसे कि एयरवेव एक बार खाली गीतों पर हावी थे, जैसे "गेंद खेल के लिए मुझे बाहर ले जाओ , "दो लोगों द्वारा लिखा गया था जो कभी भी बेसबॉल खेल में नहीं थे।

ब्रूक्स ने कहा, "यही दिशा है कि ये सेवाएं संगीत को आगे बढ़ाने जा रही हैं।" “यह रचनात्मकता के बारे में बिल्कुल नहीं जा रहा है। जिस तरह से ये मॉडल काम करते हैं और एल्गोरिथम फ़ीड्स, यह सब अतीत का एक बड़ा भंडार है। यह ध्वनि में रिकॉर्ड को आगे बढ़ाने वाला नहीं है। यह अमेरिकी पॉप संस्कृति के केंद्र से लेकर कचरे तक के रिकॉर्ड को तेज करने जा रहा है। ”

कॉपीराइट और एआई संगीत

संगीत उद्योग में एआई के आसपास के सबसे बहस वाले मुद्दों में से एक, जो एआई-जनित काम से पैसा कमाता है, खासकर अगर एल्गोरिथ्म को मौजूदा कॉपीराइट सामग्री का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। मार्च 2023 में, यूएस कॉपीराइट कार्यालय ने एआई-संबंधित कॉपीराइट मुद्दों की जांच के लिए एक पहल शुरू की। शिविर को विश्वास है कि नियामक एक पैच में कदम रखेंगे और बनाएंगे, लेकिन वह चिंता करता है कि इस मुद्दे को हल करना मुश्किल है क्योंकि अमेरिकी कॉपीराइट प्रणाली के कारण कलाकारों के तहत काम करते हैं।

"कई कानून और पूर्ववर्ती जो अंततः हमारे आधुनिक कॉपीराइट प्रणाली के लिए नेतृत्व करते हैं, अभी संगीत में क्या चल रहा है, इसके साथ फिट नहीं है," शिविर कहते हैं। "मुझे विश्वास है कि रचनाकारों के पास लेखक होना चाहिए, इसका श्रेय दिया जाना चाहिए, और उन्हें मुआवजा दिया जाना चाहिए। लेकिन फिर, वह पूरी प्रणाली जिसके माध्यम से हम करते हैं वह बहुत पुराना है। ”

एआई संगीत अभी भी एक कानूनी ग्रे क्षेत्र में है, इस सवाल को उठाता है कि क्या एक समझौता संभव है जहां कलाकारों को एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करके संगीत रचनात्मकता की क्षमता को सीमित किए बिना एआई द्वारा अपने काम या समानता के उपयोग के लिए श्रेय, मुआवजा और सहमति दी जाती है। कुछ हद तक, कला अन्य कला से व्युत्पन्न है, और क्या प्रेरणा है और क्या चोरी वर्तमान में धुंधली है। कुछ रिकॉर्ड लेबल वापस लड़ने लगे हैं।

मई 2023 में, यूनिवर्सल म्यूजिक ग्रुप ने एआई-जनित संगीत के उपयोग को अवरुद्ध करने के लिए स्ट्रीमिंग सेवाओं को बुलाया, यह कहते हुए कि यह उनके कलाकारों के संगीत का उपयोग इसके एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के लिए करता है और यदि आवश्यक हो तो वे कानूनी कार्रवाई करेंगे। Spotify ने अपने प्लेटफॉर्म पर 7 प्रतिशत एआई-जनित संगीत को हटाकर जवाब दिया, जो हजारों गाने के बराबर है। जुलाई 2023 में, UMG ने AI- संचालित कॉपीराइट उल्लंघन से रचनाकारों की रक्षा के लिए एक राष्ट्रव्यापी नीति बनाने के लिए कांग्रेस को बुलाया। रिकॉर्ड लेबल मानव कलात्मकता अभियान में शामिल होने के लिए 40 सदस्यों में से एक है, जो एआई के जिम्मेदार उपयोग की वकालत करने वाला संगठन है।

संयुक्त राज्य अमेरिका में, वर्तमान कानूनी ढांचा मानव रचनात्मक प्रक्रिया से अंतर के बावजूद, पारंपरिक कॉपीराइट कानूनों को एआई में लागू करता है। हालांकि, एआई द्वारा पूरी तरह से बनाए गए संगीत कार्यों को कॉपीराइट द्वारा संरक्षित नहीं किया जाता है। कॉपीराइट ऑफिस के अभ्यास के संकलन में, कॉपीराइट कार्यालय ने कहा कि यह कॉपीराइट को "मानव लेखक की कमी है" और "कार्यालय एक मशीन द्वारा बनाए गए कार्यों को पंजीकृत नहीं करेगा या एक मात्र यांत्रिक प्रक्रिया द्वारा यादृच्छिक रूप से या स्वचालित रूप से संचालित होता है। मानव लेखक से कोई भी रचनात्मक इनपुट या हस्तक्षेप। ” फरवरी 2022 में, कॉपीराइट रिव्यू बोर्ड ने इस आधार पर कला के एआई-जनित काम के लिए एक कॉपीराइट आवेदन को खारिज कर दिया कि इसमें "कॉपीराइट के दावे को बनाए रखने के लिए आवश्यक अपेक्षित मानव लेखक की कमी थी।"

यूरोपीय संघ (ईयू) की स्थिति अमेरिका में समान है, क्योंकि इसका कानूनी ढांचा कॉपीराइट कार्यों में मानव भागीदारी की भूमिका पर भी जोर देता है। यूरोपीय संघ के बौद्धिक संपदा कार्यालय और यूरोपीय संघ के न्यायालय के हालिया केस लॉ के अनुसार, मौलिकता मानदंड की आवश्यकता है कि एक काम लेखक की अपनी बौद्धिक निर्माण हो, लेखक की पहचान को दर्शाता है, जो इसके निर्माण के दौरान किए गए रचनात्मक विकल्पों से स्पष्ट है। , मानव भागीदारी के एक विशिष्ट स्तर की आवश्यकता है। यूरोपीय संघ के क्षितिज 2020 अनुसंधान और नवाचार कार्यक्रम द्वारा वित्त पोषित यूरोपीय परियोजना, एआई-जनित सामग्री द्वारा उत्पन्न चुनौतियों में, संगीत सहित, कानूनी निश्चितता और संतुलित संरक्षण की पेशकश करने वाली चुनौतियों में शामिल है जो कॉपीराइट नियमों का सम्मान करते हुए नवाचार को प्रोत्साहित करती है। AIVA की मान्यता संगीत रचना के क्षेत्र में लेखक और कॉपीराइट पर पारंपरिक विचारों से एक महत्वपूर्ण प्रस्थान को चिह्नित करती है, जिससे AI कलाकारों को संगीत जारी करने और रॉयल्टी प्राप्त करने की अनुमति मिलती है। यह मान्यता संगीत उत्पादन में AI की औपचारिक मान्यता में AIVA को अग्रणी बनाती है।

स्टेबिलिटी एआई, ओपनईएआई और गूगल जैसे समूहों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हाल के प्रगति ने एआई संगीत सहित जनरेटिव प्रौद्योगिकियों के खिलाफ दायर किए गए कॉपीराइट उल्लंघन के मुकदमों की एक बड़ी संख्या का नेतृत्व किया है। यदि ये मुकदमे सफल होते हैं, तो मशीन लर्निंग मॉडल के डेटासेट जो इन तकनीकों को शक्ति प्रदान करते हैं, को सार्वजनिक डोमेन तक ही सीमित कर दिया जाएगा।

ड्रेक और द वीकेंड

हालांकि वॉयस क्लोनिंग के लिए बहुत कानूनी मिसाल नहीं है, मशहूर हस्तियों के लिए यह उनकी छवि, नाम और आवाज के उल्लंघन के रूप में प्रचार के उनके अधिकार में गिर सकता है। पिछले साल से एक महत्वपूर्ण उदाहरण था जब घोस्टराइटर नाम से जाने वाले एक टिक्कोकर ने ड्रेक और वीकेंड के बीच एक नकली युगल बनाने के लिए एआई का उपयोग किया था, जिसे "हार्ट ऑन माई स्लीव" कहा जाता है। गीत तब से नीचे ले जाया गया है, लेकिन संस्करण अभी भी इंटरनेट के आसपास तैर रहे हैं।

"एक तरफ, आप तर्क दे सकते हैं कि यह एक मूल काम है," वेयर्स कहते हैं। “दूसरी ओर, इसे उल्लंघन के एक रूप के रूप में देखा जा सकता है, क्योंकि एआई ने अपनी कैटलॉग का विश्लेषण करके ड्रेक की शैली में गीत लिखना सीखा, उसकी एक्सप्रेस अनुमति के बिना। एक और चिंता कलाकारों के नाम और समानता का अनधिकृत उपयोग है। ”

एआई का उपयोग करके किसी के नाम और समानता को कॉपी करने की क्षमता संगीत उद्योग को परेशान कर रही है, साथ ही साथ मनोरंजन उद्योग को भी समग्र रूप से। वर्तमान SAG-AFTRA हड़ताल की मुख्य मांगों में से एक यह है कि रचनाकारों को AI जनरेटर को प्रशिक्षित करने के लिए अपने काम का उपयोग करने से बचाया जाए, और अभिनेताओं को सहमति के बिना उनकी समानता और आवाज़ें नकल करने से बचें।

एआई के साथ नैतिक मुद्दे

कॉपीराइट एआई के आसपास के कई नैतिक मुद्दों में से एक है, और यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह तकनीक और इसका विकास परिणामों के बिना नहीं है।

एक तत्काल चिंता एक डेटासेट को प्रशिक्षित करने में पूर्वाग्रह है। एक उदाहरण रैपर एफएन मेका है, जिन्होंने 2022 में कैपिटल म्यूजिक ग्रुप के साथ साइन किया था, लेकिन बाद में नस्लीय रूढ़ियों को समाप्त करने के कारण अनुबंध को गिरा दिया।

"बड़े मुद्दों में से एक कचरा है और बाहर कचरा है," शिविर कहते हैं। “अगर हम इन भाषा मॉडल, या इन छवि जनरेटर, या इन संगीत जनरेटर को डेटा पर प्रशिक्षित कर रहे हैं जो स्वाभाविक रूप से पक्षपाती, स्वाभाविक रूप से नस्लवादी हैं, तो हम जो कुछ भी पूछ रहे हैं वह उन रूढ़ियों को समाप्त करने जा रहा है। हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि हमारे पास अच्छा डेटा है और हम इसकी निगरानी कर रहे हैं। ”

उस डेटा की निगरानी करना, इसके नुकसान के बिना भी नहीं है। एक अन्य नैतिक चिंता प्रशिक्षण प्रक्रिया है, जिसे "सुदृढीकरण लर्निंग" कहा जाता है, जिसमें विचलित करने वाली सामग्री की एक सीमा पर मानव प्रतिक्रिया प्रदान करना शामिल है। द वॉल स्ट्रीट जर्नल पॉडकास्ट द जर्नल के एक हालिया एपिसोड में एक केन्याई डेटा वर्कर है, जिसने कई अन्य लोगों के बीच, बहुत उच्च मानसिक स्वास्थ्य की कीमत पर "गलत से सही" को अलग करने के लिए चैट को प्रशिक्षित करने में मदद की।

"मूल रूप से, यह एक अंगूठे या प्रतिक्रियाओं पर एक अंगूठे नीचे दे रहा है," शिविर कहते हैं। “क्या यह एक अनुचित प्रतिक्रिया है? क्या यह बहुत हिंसक या ग्राफिक या परेशान करने वाला है? ओपनई ने केन्या में लोगों को उस काम को अनुबंधित किया, जो उन प्रतिक्रियाओं को पढ़ने के लिए उन्हें $ 2 प्रति घंटे का भुगतान करते हैं। तो कल्पना करें कि काम करने के लिए $ 2 प्रति घंटे का भुगतान किया जा रहा है और कुछ सबसे भयानक, मनोवैज्ञानिक रूप से परेशान करने वाले पाठ को पढ़ने के लिए, और आप ऐसा करते हैं, और फिर आप घर जाते हैं और यह सब आपके सिर में घूम रहा है। इसलिए जिस तरह से सॉसेज अभी बनाया गया है, उसमें बहुत सारी खामियां हैं। ”

म्यूजिक डीपफेक

संगीत में एआई का एक अधिक नवजात विकास एक मौजूदा गीत के गीत या संगीत शैली को नकली करने के लिए ऑडियो डीपफेक का उपयोग है जो किसी अन्य कलाकार की आवाज या शैली से मिलता -जुलता है। इसने प्रौद्योगिकी की वैधता के साथ -साथ इसके उपयोग की नैतिकता के बारे में कई चिंताओं को उठाया है, विशेष रूप से कलात्मक पहचान के संदर्भ में। इसके अतिरिक्त, इसने यह भी सवाल उठाया है कि इन कार्यों के लिए किसे श्रेय दिया जाता है। चूंकि AI का अपना लेखक नहीं हो सकता है, वर्तमान अटकलों से पता चलता है कि सामान्य रूप से मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी के बारे में आगे के फैसले होने तक कोई स्पष्ट जवाब नहीं होगा। सबसे हालिया निवारक उपायों को Google और यूनिवर्सल म्यूजिक ग्रुप द्वारा विकसित किया जाना शुरू हो गया है, जिन्होंने निर्माताओं की आवाज़ और शैलियों को कॉपी करने की अनुमति देने के लिए रॉयल्टी और क्रेडिट एट्रिब्यूशन को ध्यान में रखा है।

"मेरी आस्तीन पर दिल"

2023 में, घोस्टराइटर 977 के रूप में जाना जाने वाला एक कलाकार ने "हार्ट ऑन माई स्लीव" नामक एक संगीत दीपफेक बनाया, जिसने ड्रेक और द वीकेंड की आवाज़ को संबंधित कलाकारों से मुखर पटरियों के एक सेट को एक गहन सीखने के एल्गोरिथ्म में खिलाकर, एक कृत्रिम मॉडल बनाकर एक कृत्रिम मॉडल बनाकर किया, जो कि एक कृत्रिम मॉडल बनाकर ड्रेक की आवाज़ों को क्लोन करता था। प्रत्येक कलाकार की आवाज जो मूल गीतों के साथ मूल संदर्भ स्वर के खिलाफ मेल खाती है। ट्रैक को बेस्ट रैप सॉन्ग और सॉन्ग ऑफ द ईयर के लिए ग्रैमी विचार के लिए प्रस्तुत किया गया था। यह वायरल हो गया और टिक्तोक पर लोकप्रियता हासिल की और दर्शकों से सकारात्मक प्रतिक्रिया प्राप्त की, जिससे अप्रैल 2023 में ऐप्पल म्यूजिक, स्पॉटिफ़ और यूट्यूब पर इसकी आधिकारिक रिलीज़ हुई। कई लोगों का मानना ​​था कि ट्रैक पूरी तरह से एआई सॉफ्टवेयर द्वारा लिखा गया था, लेकिन निर्माता ने दावा किया कि गीत लेखन, उत्पादन, और मूल स्वर (रूपांतरण से पहले) अभी भी उसके द्वारा किया गया था। गीत को बाद में ग्रैमी नामांकन सूची से हटा दिया गया क्योंकि यह ग्रैमी विचार के लिए आवश्यकताओं को पूरा नहीं करता था। ट्रैक को यूनिवर्सल म्यूजिक ग्रुप द्वारा सभी संगीत प्लेटफार्मों से हटा दिया गया था। यह गीत कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके वॉयस क्लोनिंग के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ था, और तब से, लोकप्रिय गायकों और रैपर्स के हजारों नहीं, सैकड़ों के लिए मॉडल बनाए गए हैं।

"जहां से आया था"

2013 में, देश के गायक रैंडी ट्रैविस को एक स्ट्रोक का सामना करना पड़ा जिसने उन्हें गाने में असमर्थ छोड़ दिया। इस बीच, गायक जेम्स डुप्रे ने अपनी ओर से अपने गीतों का प्रदर्शन किया। ट्रैविस और लॉन्गटाइम के निर्माता काइल लेहिंग ने मई 2024 में एक नया गीत जारी किया, जिसे "व्हेयर दैट कम फ्रॉम" कहा जाता है, ट्रैविस का पहला नया गीत उनके स्ट्रोक के बाद से। रिकॉर्डिंग ट्रैविस की मुखर आवाज को फिर से बनाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक का उपयोग करती है, जो डुप्रे की रिकॉर्डिंग के साथ 40 से अधिक मौजूदा मुखर रिकॉर्डिंग से संकलित होती है।

एआई संगीत उपकरण

अब जब हमने कवर किया है कि AI क्या है, साथ ही साथ इसके कुछ प्रमुख डाउनसाइड्स, हम AI संगीत उपकरणों पर चर्चा कर सकते हैं जो मौजूद हैं। बर्कली ओनसाइट 2023 में, बोस्टन में बर्कली कॉलेज ऑफ म्यूजिक के परिसर में आयोजित एक वार्षिक संगीत सम्मेलन में, वॉर्स ने कुछ एआई संगीत उपकरणों के बारे में जानने के लिए साझा किया; कुछ आप अभी सीखना शुरू कर सकते हैं, और कुछ आप बस के बारे में सीखना चाहते हैं।

बैंडलैब गीतकार

Bandlab का सॉन्गस्टार्टर ऐप एक एआई-संचालित गीत जनरेटर है जो आपको एक शैली चुनने देता है, गीत के बोल (और इमोजी) दर्ज करता है, और यह मुफ्त विचार उत्पन्न करेगा। फिर आप उन विचारों को अपने स्टूडियो सुविधा में ले जा सकते हैं ताकि वे उन्हें अपना बना सकें। यदि आपको कुछ प्रारंभिक प्रेरणा की आवश्यकता है तो यह एक गीत पर शुरू करने का एक शानदार तरीका है।

मिडजोरनी

सबसे लोकप्रिय एआई-संचालित छवि जनरेटर में से एक के रूप में, मिडजॉर्नी का उपयोग एल्बम आर्ट, सॉन्ग कवर, पोस्टर, स्पॉटिफाई लूप्स, मर्च इमेज और बहुत कुछ बनाने के लिए किया जा सकता है। कुछ अन्य एआई-संचालित छवि जनरेटर से अलग यह क्या सेट करता है, इसकी असली, सपने जैसी शैली है, जो संगीत परियोजनाओं के लिए बेहतर अनुकूल हो सकती है। कार्यक्रम का उपयोग करना आसान है, लेकिन एक निश्चित सीखने की अवस्था है। कई नए तकनीकी कार्यक्रमों की तरह, डाइविंग से पहले कुछ ट्यूटोरियल देखना सुनिश्चित करें।

मिक्स मोनोलिथ

मिक्स मोनोलिथ प्लगइन AYAIC से एक स्वचालित मिक्सिंग सिस्टम है जो आपके मिश्रण को भी बाहर कर देगा। मिक्स ऑनलाइन लेख में, डेवलपर का कहना है, "इसका उद्देश्य स्वचालित रूप से एक तैयार मिश्रण बनाना नहीं है, बल्कि पटरियों के बीच मौलिक लाभ संबंध स्थापित करना और उचित लाभ समायोजन सुनिश्चित करना है।"

लैंड्र एआई महारत हासिल करना

Landr का AI मास्टरिंग टूल आपको प्रोग्राम में अपना ट्रैक खींचने और छोड़ने की अनुमति देता है, जो तब इसका विश्लेषण करता है और स्टाइल और वॉल्यूम के लिए सरल विकल्प प्रदान करता है। एक बार जब आप इन दो विकल्पों का चयन करते हैं, तो प्रोग्राम आपके ट्रैक में महारत हासिल कर लेगा, जिससे आपको फ़ाइल प्रकार और वितरण विधि के लिए अधिक विकल्प मिलेंगे। Landr में 20 मिलियन से अधिक ट्रैक हैं जो अपने कार्यक्रम के साथ मिश्रित किए गए हैं।

ऐवा

AIVA एक कृत्रिम खुफिया कार्यक्रम है जिसे इतिहास से 30,000 से अधिक प्रतिष्ठित स्कोर पर प्रशिक्षित किया गया है। आप आधुनिक सिनेमा से लेकर बीसवीं शताब्दी के सिनेमा, टैंगो से जैज़ तक, संगीत के कई अलग-अलग प्रीसेट शैलियों से चुन सकते हैं। फिर आपके पास प्रमुख हस्ताक्षर, समय हस्ताक्षर, टेम्पो, इंस्ट्रूमेंटेशन, अवधि, और बहुत कुछ दर्ज करने का विकल्प है। यदि आप नहीं जानते कि क्या प्रवेश करना है, तो AIVA यह आपके लिए करेगा। अंत में, आप एक ट्रैक उत्पन्न कर सकते हैं, इंस्ट्रूमेंटेशन को कस्टमाइज़ कर सकते हैं, और विभिन्न प्रकार के फ़ाइल प्रकारों को अपलोड कर सकते हैं। एक ग्राहक के रूप में, आपके पास आपके द्वारा बनाई गई हर चीज के लिए एक पूर्ण कॉपीराइट लाइसेंस है।

संगीतकारों के लिए चैट

सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एआई टूल्स में से एक, Openai के CHATGPT में संगीतकारों के लिए विभिन्न प्रकार का उपयोग है। कंपनी वर्तमान में संघीय व्यापार आयोग द्वारा जांच कर रही है, इसलिए आपको इस बारे में सावधानी बरतनी चाहिए कि आप CHATGPT के साथ क्या जानकारी साझा करते हैं, साथ ही साथ आपको CHATGPT से प्राप्त होने वाले किसी भी तथ्य को सत्यापित करते हैं।

इस बात को ध्यान में रखते हुए, कार्यक्रम में आपके द्वारा उन कार्यों पर खर्च करने के समय को कम करने की क्षमता है जो आपको वास्तव में संगीत बनाने से दूर ले जाते हैं। WARES और CAMP अपनी रिलीज़ के बाद से CHATGPT के साथ प्रयोग कर रहे हैं और कुछ विशिष्ट सुझाव हैं जो संगीतकारों और संगीत पेशेवरों को उपयोगी लग सकते हैं।

सोशल मीडिया रणनीति

सोशल मीडिया एक शौकिया संगीतकार के लिए एक बहुत बड़ा समय सिंक हो सकता है, और चैटगेट लोड को कम करने में मदद कर सकता है। माल का कहना है कि आप चटप्ट को बताकर शुरू कर सकते हैं कि आप किस तरह के कलाकार हैं, आप किस शैली में संगीत बजाते हैं, और आपके शौक और रुचियां क्या हैं। फिर आप अगले 30 दिनों के लिए Tiktok, Instagram, Facebook, या जो भी सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हैं, उसके लिए 30 टुकड़ों की सामग्री का अनुरोध कर सकते हैं। न केवल आप सोशल मीडिया सामग्री विचारों का अनुरोध कर सकते हैं, बल्कि आप चैटगिप्ट को अनुकूलित कैप्शन और हैशटैग बनाने के लिए भी कह सकते हैं।

टूरिंग के लिए तकनीकी सवार

दौरे पर जाने पर, संगीतकार आमतौर पर किसी को एक तकनीकी राइडर बनाने के लिए काम पर रखेंगे जो अपने शो को खींचने के लिए आवश्यक सभी विवरणों को रेखांकित करता है। इसमें उपकरण, स्टेज सेटअप, साउंड इंजीनियरिंग, लाइटिंग, हॉस्पिटैलिटी, गिग कॉन्ट्रैक्ट्स, टूर यात्रा कार्यक्रम, स्थल विकल्प, टिकट की कीमतें, और बहुत कुछ शामिल हो सकते हैं। WARES का कहना है कि CHATGPT उस टेक राइडर को लिखने के लिए एक हो सकता है, और हाल ही में बैंड के साथ काम किया ताकि प्रौद्योगिकी का उपयोग करके अपने दौरे की योजना बना सके।

"हमने उनके टेक राइडर को बनाकर शुरू किया, जिसमें बैकलाइन आवश्यकताएं, इनपुट की एक विस्तृत सूची, और यहां तक ​​कि विशिष्ट माइक्रोफोन सिफारिशें, सभी कुछ सरल युक्तियों के आधार पर शामिल हैं," वार्स कहते हैं। “हमने तब पूर्वोत्तर में टूर यात्रा कार्यक्रम पर सिफारिशों के लिए कहा, हमें टिकट के लिए कितना शुल्क लेना चाहिए, और बैंड के प्रशंसक आधार के अनूठे हितों और जनसांख्यिकी के आधार पर मर्च आइडिया। एक घंटे के भीतर क्या दिन लगे होंगे। ”

गीत गीत लिखना

यदि आपको गीत के बोल लिखने में मदद की ज़रूरत है, तो प्रेरणा की आवश्यकता है, या कुछ शब्द सुझावों का उपयोग करना चाहते हैं, चैटगेट एक उपयोगी गीत लेखन उपकरण हो सकता है। शिविर पूर्व बर्कली छात्र जूलिया पेरी (जिन्होंने एआई और संगीत के बारे में एक बर्कली नाउ के लेख के लिए उनका साक्षात्कार किया था) के साथ काम करने का उदाहरण दिया।

"हम इस बारे में बात कर रहे थे कि ब्रह्मांड कैसे जादू है, और वह ब्रह्मांड के बारे में इस गहरी, अनजाने सच्चाई को कैसे व्यक्त करना चाहती थी," शिविर कहते हैं। "और मैंने मूल रूप से दो या तीन पैराग्राफ में कही गई हर बात को संघनित किया और कहा कि [चटप्ट], मुझे इस गीत के लिए 20 शुरुआती लाइनें दें।"

वे एक नए गीत के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में 20 विकल्पों में से एक का उपयोग करके समाप्त हो गए।

सामग्री लेखन

CHATGPT विभिन्न प्रकार की सामग्री लेखन और कॉपी राइटिंग कार्यों के साथ मदद कर सकता है, चाहे वह एक प्रेस रिलीज़ लिख रहा हो, कई चरित्र लंबाई के साथ एक जैव, एक एल्बम रिलीज़ रणनीति, एक ब्लॉग पोस्ट, वेबसाइट कॉपी, ईमेल, और बहुत कुछ।

समझौते और संविदा

एक आदर्श दुनिया में, आपके पास एक वकील लिखना होगा और अपने सभी समझौतों और अनुबंधों की समीक्षा करना होगा, लेकिन यह हमेशा यथार्थवादी या सस्ती नहीं है। कुछ मामलों में, आप चाह सकते हैं कि चटप्ट ड्राफ्ट एक समझौते के बजाय कुछ भी नहीं है। इसका उपयोग प्रबंधन समझौतों, बैंड समझौतों, विभाजन पत्रक, प्रदर्शन समझौतों, और बहुत कुछ के लिए किया जा सकता है। लेकिन फिर, एक मनोरंजन वकील हमेशा जब संभव हो तो बेहतर होता है।

लोग कहाँ हैं?

एआई जेनेरिक संगीत की वर्तमान स्थिति सच्ची पीढ़ी की तुलना में अधिक मिक्स-एंड-मैच है। यह वास्तव में एक श्रद्धांजलि बैंड नहीं है, बल्कि पुनरुद्धार के लिए एक विस्तृत दृष्टिकोण है। यह केवल प्रशिक्षण डेटा में क्या है, से ध्वनियों का उत्पादन कर सकता है, और जब यह उन तत्वों को नए तरीकों से जोड़ सकता है, मिश्रण और अपवर्तित कर सकता है, तो यह वास्तव में उससे परे प्रयोग नहीं कर सकता है।

संगीतकार आपको बताएंगे कि केवल सीमित संख्या में नोट हैं जो खेले जा सकते हैं, या यह कि सभी ध्वनियां केवल आवृत्ति और तरंग दैर्ध्य की बात हैं, और इसलिए केवल एक सीमित मात्रा में है जो विशुद्ध रूप से संगीत की दृष्टि से किया जा सकता है। लेकिन संगीत के लिए कुछ कॉर्ड या लय की व्यवस्था करने की तुलना में अधिक है, जैसे कि सामग्री और तकनीकों की एक परिमित सूची से चुनने की तुलना में व्यंजनों को बनाने के लिए अधिक है।

रिबो एक गिटारवादक है जिसे अपने प्रयोग और असमान प्रभावों से आकर्षित करने और उन्हें कुछ नए में मिलाने की क्षमता के लिए जाना जाता है। पहली नज़र में, यह बहुत कुछ लगता है जैसे कि मूल्य प्रस्ताव को उदार एआई के समर्थकों द्वारा आगे रखा गया है, लेकिन उनका कहना है कि एक मानव और मशीन के बीच एक ही काम करने के बीच मूलभूत अंतर हैं।

रिबोट ने कहा, "मैं किसी को उद्धृत किए बिना 12-बार ब्लूज़ सोलो के माध्यम से प्राप्त नहीं कर सकता।" “हमें ऐसा करने के लिए मानवाधिकारों का विशेषाधिकार देना होगा। जब मैं लाइन पार कर रहा हूं तो मुझे पता है कि मैं बहुत अच्छा हूं। मुझे पता है कि मैं चार्ली पार्कर गीत के इस हिस्से को चार्ली पार्कर गीत के बिना उद्धृत कर सकता हूं, और मुझे पता है कि मैं इसे बुरी तरह से पेंच कर सकता हूं और यह अच्छा होगा। "
रिबोट के 1990 के एल्बम रूटलेस कॉस्मोपॉलिटन में जिमी हेंड्रिक्स के "द विंड क्राइस मैरी" का एक कवर शामिल है। हेंड्रिक्स के लिए एक श्रद्धांजलि में, रिबोट का संस्करण अमूर्त है, गीत एक खरोंच गिटार पर भौंकते हैं, गिटार टोन के अलावा मूल गीत के लिए थोड़ा समानता रखते हैं, हेंड्रिक्स के मेलोडी, कॉर्ड्स और लय को छोड़ देते हैं। फिर भी, रिबोट ने इसे एल्बम पर एक कवर के रूप में सूचीबद्ध किया और हर बिक्री या स्ट्रीम पर एक यांत्रिक रॉयल्टी का भुगतान किया।
"इस प्रणाली को संरक्षित करने की आवश्यकता है और इसके लिए लड़ने के लायक है," रिबोट ने कहा। “जब हम एक रिकॉर्ड पर बैठे हैं तो हम न्यूनतम मजदूरी का भुगतान नहीं करते हैं। जब हम प्रदर्शन कर रहे हों तब भी हमारे पास कोई गारंटी नहीं है। [कॉपीराइट] सचमुच हमारे पास एकमात्र आर्थिक अधिकार है। ”

रिबोट का विवेकाधीन अभ्यास एक लंबी परंपरा का हिस्सा है: एक माध्यम के रूप में संगीत को एक जागरूकता और सम्मान द्वारा परिभाषित किया गया है जो पहले आया था, क्या अभी भी बढ़ सकता है और बदल सकता है, और न केवल पुनर्नवीनीकरण किया जा सकता है। “संगीत में क्या बदलाव से बदलाव लोगों के मूड, उनकी जरूरतों और संभावनाओं में बदलाव है, और वे क्या पसंद करते हैं और उन्हें क्या पसंद है। लोग भावनाओं, घटनाओं और अपने जीवन की पूर्णता लेना सीख सकते हैं और उनके गिटार या पियानो पर उनका प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। यह क्षेत्र का विस्तार करता है क्योंकि अनुभव का विस्तार होता है, इतिहास लंबा होता है, और बैंड अभिव्यक्ति और विचारों की आवश्यकता होती है। ”

ऐतिहासिक रूप से, संगीतकारों और दर्शकों के बीच एक पवित्र अनुबंध हुआ है जो प्रामाणिकता और मानवता का अर्थ है। एरास टूर में भाग लेने वाले लाखों टेलर स्विफ्ट प्रशंसकों में से, कई आपको उनके व्यक्तिगत जीवन का एक विस्तृत विवरण दे सकते हैं। वही बेयॉन्से, हैरी स्टाइल्स, एल्टन जॉन, या किसी भी सबसे बड़े टूरिंग कलाकारों के दर्शकों के लिए जाता है। आपको स्टेडियम बेचने के लिए एक वास्तविक व्यक्ति की आवश्यकता है। कोई भी नकाबपोश गायक को भी नहीं देखेगा अगर उन्हें नहीं लगता कि वे कलाकारों को पहचानेंगे जब वे अनमास्क थे।

जब हम जानबूझकर संगीत सुनते हैं, तो हम अक्सर हेर्मेनेयुटिक रूप से सुन रहे हैं, जैसे कि गीत अन्य लोगों के अनुभवों और दृष्टिकोणों को समझने के एक बड़े स्थान पर एक द्वार था। निर्वाण पर विचार करें। क्योंकि ग्रंज के सौंदर्य विचलन ने आधुनिक स्टूडियो तकनीक से सिर्फ सही समय पर मुलाकात की, नेवरमाइंड ने एक विशाल दर्शकों को न केवल जिस तरह से लगता है, बल्कि कर्ट कोबेन के व्यक्तिगत चाप को नहीं मिला - एक चिंतित उपनगरीय बच्चे की उल्कापिंड वृद्धि और दुखद प्रारंभिक मृत्यु जो एक बन गया रॉक सुपरस्टार खुले तौर पर चुनौतीपूर्ण (कुछ) पॉप-स्टार सम्मेलनों द्वारा-लोगों के साथ पुनर्विचार।

जबकि बैंड ने उन संगीतकारों को स्वीकार किया, जिन्होंने उन्हें प्रेरित किया- पिक्सीज़, द गैप बैंड, और अन्य -निरवाना के रिकॉर्ड अंततः कोबेन, उनके बैंडमेट्स और उनके सहयोगियों द्वारा बनाए गए विकल्पों का अनूठा उत्पाद हैं, जो उनके अनुभवों और आदर्शों का एक अभिव्यक्ति और प्रतिबिंब हैं। । कला, परिभाषा के अनुसार, मानव निर्णय लेने का उत्पाद है।

कुछ एआई-जनित संगीत, संगीत प्रक्रिया के अन्य रूपों की तरह, अभी भी उस मानव तत्व को बरकरार रखते हैं: क्योंकि इवान पाज़ और शेली नॉट्स जैसे कलाकार स्वचालित मॉडल पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं, वे सिस्टम बनाते हैं, यह कैसे काम करता है, इसके बारे में अनगिनत निर्णय लेते हैं, और तय करते हैं कि क्या करना है किसी भी आवाज़ के साथ यह उत्पादन करता है।
लेकिन एआई संगीत जो मानव संगीतकारों को धमकी देता है, जो कुछ शब्दों से थोड़ा अधिक लेता है और उनसे पूरे गाने का निर्माण करता है, स्वाभाविक रूप से सीमित है क्योंकि यह केवल अपने डेटा से समय में आवक और पीछे की ओर देख सकता है, कभी भी बाहर की ओर और इस तरह कभी आगे नहीं बढ़ सकता है। गिटार का सदियों पहले आविष्कार किया गया था, लेकिन 1940 के दशक में सिस्टर रोसेटा थार्पे के उत्तराधिकारी के समक्ष संगीत पर प्रशिक्षित एक एआई मॉडल एक इलेक्ट्रिक गिटार जैसा दिखने की संभावना नहीं है। हिप-हॉप संगीत की एक शैली है जो अन्य कलाकारों के काम को नमूना लेने और फिर से तैयार करने पर आधारित है (कभी-कभी रूपों या संदर्भों में जो मूल कलाकार को पसंद नहीं है), लेकिन 1973 से पहले संगीत पर प्रशिक्षित एक मॉडल कुछ भी नहीं बना पाएगा। वह।

ऐसे अनगिनत कारण हैं कि लोग संगीत सुनते हैं, लेकिन ऐसे कई कारण हैं कि लोग इसे क्यों बनाते हैं। लोग हजारों वर्षों से एक -दूसरे के लिए आवाज़ कर रहे हैं, और उस समय के लिए अधिकांश के लिए यह मूर्खतापूर्ण होने की कल्पना करना मूर्खतापूर्ण रहा होगा - इसे प्रवर्धित करने के बारे में सोचना भी असंभव होता, अकेले इसे रिकॉर्ड करने दें। लोगों ने वैसे भी संगीत बनाया।

यहाँ एक तनाव है जो AI से पहले है। एक ओर, रिकॉर्ड लेबल और डिजिटल स्ट्रीमिंग प्लेटफार्मों का मानना ​​है, मोटे तौर पर सही ढंग से, कि संगीत बाजार सभी के ऊपर मान्यता चाहता है, इसलिए बहुत से पैसा स्थापित कलाकारों की कैटलॉग की बिक्री से आता है, एक रिपोर्ट के साथ यह सुझाव देता है कि उन बिक्री में 70 के लिए जिम्मेदार है। 2021 में अमेरिकी संगीत बाजार का प्रतिशत। चार्ट-टॉपर्स तेजी से समान हैं। स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म एल्गोरिदम अक्सर एक ही गाने को बार -बार खिलाते हैं।

दूसरी ओर, आश्चर्य, नवाचार, संक्रमण के लिए एक आंतरिक मानव की आवश्यकता है। यह प्रत्येक व्यक्ति के लिए अलग है। एक विशाल निगम के लक्ष्य -अपने पैमाने और ओवरसाइट के लक्ष्य, मूल रूप से - अपने उपयोगकर्ताओं के रूप में और व्यक्ति के लिए अलग -अलग हैं, और इसका उपयोगकर्ता आधार जितना बड़ा हो जाता है, उतना ही अधिक यह स्वचालित होगा। न तो एआई संगीत जनरेटर और न ही गतिशील रूप से उत्पन्न प्लेलिस्ट और न ही कोई अन्य एल्गोरिथम भविष्य कहनेवाला प्रणाली स्वाभाविक रूप से अच्छा या बुरा है: परिणाम पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करते हैं कि कौन उन्हें चला रहा है और किस उद्देश्य के लिए।

लेकिन जो कुछ भी होता है, कोई भी कंपनी कभी भी संगीत पर एकाधिकार नहीं होगी। कोई प्रजाति नहीं करती है। पक्षी इसे करते हैं। मधुमक्खियां करते हैं। समुद्र में व्हेल इसे करते हैं। इसमें से कुछ, मानव कान के लिए, काफी सुंदर है। लेकिन यहां तक ​​कि सभी प्राकृतिक माधुर्य के साथ, सभी संगीत मनुष्यों ने पहले से ही बनाया है, और सभी संगीत जो एआई या तो बनाने में मदद करेंगे या खुद को बनाने में मदद करेंगे, मानव खुद को बनाने और व्यक्त करने के लिए मानव आग्रह करता है। व्यावसायिकता के अलावा अन्य कारणों से संगीत हमारी दुनिया में मौजूद है।

अधिक बार नहीं, इसका कारण काफी सरल है: एक व्यक्ति या लोगों के समूह ने फैसला किया कि यह मौजूद होना चाहिए, और फिर इसे ऐसा बनाया। यह अस्तित्व में रहेगा, चाहे वह कितना भी सोनिक कीचड़ पंप हो जाए।

गले लगाओ या विरोध?

जब यह एआई और अन्य उभरती हुई तकनीकों की बात आती है, तो आवर्ती विषयों में से एक यह है कि वे भविष्य में संगीत उद्योग (और अधिकांश उद्योगों) का एक बड़ा हिस्सा होंगे, और उनकी अनदेखी करने से उद्योग के भविष्य के नेताओं की मदद नहीं मिलेगी।

"मुझे लगता है कि एआई मेरे छात्रों को अधिक उत्पादक होने और उनकी रचनात्मक प्रक्रिया का समर्थन करने में मदद कर सकता है, और उन्हें इस बात पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दे सकता है कि उनके लिए सबसे ज्यादा क्या मायने रखता है, जो संगीत का निर्माण और प्रदर्शन कर रहा है या नए व्यावसायिक विचारों की खोज कर रहा है," वेयर्स कहते हैं। "हालांकि, एक जिम्मेदार शिक्षक के रूप में, मुझे यह सुनिश्चित करना होगा कि मेरे छात्र इन उपकरणों पर बहुत अधिक निर्भर न हों, और मैं लगातार अपने महत्वपूर्ण सोच कौशल को विकसित करने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग करने के तरीकों की तलाश कर रहा हूं।"

कैंप सहमत है, और लोगों को यह भी करने के लिए प्रोत्साहित करता है कि वे क्या सहज हैं क्योंकि एआई विकसित करना जारी है।

"मैं निश्चित रूप से आपको प्रोत्साहित करता हूं, यदि आप वर्तमान में रहना चाहते हैं और प्रौद्योगिकी का उपयोग करना चाहते हैं कि आप ग्रह पर हैं, तो हाँ, इसमें शामिल हों," कैंप कहते हैं। “लेकिन जैसा मैंने कहा, मेरे दोस्त हैं जो लैंडलाइन का उपयोग करते हैं। मेरे दोस्त हैं जो विनाइल रिकॉर्ड खरीदना पसंद करते हैं। AI यहाँ है। इसका बहुत बड़ा प्रभाव है। आपको इसका उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन बहुत सारे लोग चुनते हैं। "

एआई ऑनलाइन बर्कली में

हाल ही में, बर्कली ऑनलाइन ने आरिया: ए-एनहांस्ड रियलिटीज एंड इमर्सिव एप्लिकेशन नामक एक पहल शुरू की। इस परियोजना का नेतृत्व बर्कली ऑनलाइन में सपोर्ट एंड ऑडियो टेक्नोलॉजी के एसोसिएट डायरेक्टर और बर्कली कॉलेज ऑफ म्यूजिक एलुमनीस के एसोसिएट डायरेक्टर गेब्रियल राइफर कोहेन ने किया है।

"कैलकुलेटर, कंप्यूटर, इंटरनेट और खोज इंजन की तरह, इससे पहले, जेनई यहां रहने के लिए है," रायफर कोहेन कहते हैं। “इस वास्तविकता को अनदेखा करना कि ये सभी उपकरण आसानी से उपलब्ध हैं, छात्रों के लिए एक असंतोष है। । । । छात्रों को यह सिखाना कि कैसे सबसे अच्छा और जिम्मेदारी से इन तकनीकों को सशक्तिकरण के उपकरण के रूप में उपयोग करें, उनसे लड़ने की कोशिश करने की तुलना में अधिक सार्थक प्रयास हो सकता है। ”

और सिर्फ इसलिए कि एआई संगीत उद्योग के भविष्य में एक प्रमुख भूमिका निभाएगा, इसका मतलब यह नहीं है कि हम इस नई तकनीक की आलोचना नहीं कर सकते हैं या सुरक्षा उपायों की वकालत कर सकते हैं। "एक ही समय में, हमें नैतिक रूप से जागरूक और सक्रिय होने के दौरान, जीनई के नासमझ उपयोग द्वारा ईंधन के माध्यम से मध्यस्थता और रचनात्मक असंवेदनशीलता के प्रसार का विरोध करना चाहिए," वे कहते हैं। "इस बारे में कुछ भी आसान नहीं है, लेकिन हमें यह विचार करना चाहिए कि एआई में विकास भी संभावित परिवर्तनकारी शैक्षिक अनुभवों के लिए अवसर खोलते हैं।" रायफ़र कोहेन का कहना है कि एआरआईए पहल के हिस्से के रूप में, बर्कली ऑनलाइन इन नए उपकरणों का पता लगाना जारी रखेगा, और केवल परीक्षण किए जाने के बाद ही और अच्छी तरह से अध्ययन किया गया था स्कूल उन्हें कक्षा में लागू करने पर विचार करेगा। "आखिरकार, हमें यह नहीं भूलना चाहिए कि छात्रों और शिक्षकों, दर्शकों और रचनाकारों के लिए, ये सभी शक्तिशाली उपकरण बस यही हैं: उपकरण," राफर कोहेन कहते हैं।