एआई तीन तरीकों से संगीत को बदल रहा है

प्रत्येक शरद ऋतु में, मैं अपने छात्रों से इस क्लासिकर और कृत्रिम कृतियों के अंतर्संबंध पर अपना पाठ्यक्रम शुरू करता हूं कि वे संगीत की रचना या निर्माण में वास्तुकला की भूमिका के बारे में चिंतित हैं।

अब तक, प्रश्न का उत्तर हमेशा “यहाँ” में ही मिलता है।

उनके डर को एक वाक्य में व्यक्त किया जा सकता है: एआई एक ऐसी दुनिया बनाएगा जहां संगीत प्रचुर मात्रा में होगा, लेकिन संगीतकारों को किनारे कर दिया जाएगा।

आगामी सेमेस्टर में, मैं पॉल मेकार्टनी के बारे में चर्चा की उम्मीद कर रहा हूं, जिन्होंने जून 2023 में घोषणा की थी कि उन्होंने और ऑडियो इंजीनियरों की एक टीम ने डेमो से उपकरणों को अलग करके जॉन लेनन के “खोए हुए” वोकल ट्रैक को उजागर करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया था। रिकॉर्डिंग.

लेकिन लंबे समय से मृत कलाकारों की आवाज़ को पुनर्जीवित करना जो संभव है उसके संदर्भ में हिमशैल का टिप मात्र है – और जो पहले से ही किया जा रहा है।

एक साक्षात्कार में, मेकार्टनी ने स्वीकार किया कि एआई संगीत के लिए एक “डरावना” लेकिन “रोमांचक” भविष्य का प्रतिनिधित्व करता है। मेरे लिए, उसकी घबराहट और प्रसन्नता का मिश्रण एकदम सही है।

यहां तीन तरीके हैं जिनसे एआई संगीत बनाने के तरीके को बदल रहा है – जिनमें से प्रत्येक मानव संगीतकारों को विभिन्न तरीकों से धमकी दे सकता है:

1. गीत रचना

कई प्रोग्राम पहले से ही उपयोगकर्ता के एक साधारण संकेत से संगीत उत्पन्न कर सकते हैं, जैसे “वेयरहाउस ग्रूव के साथ इलेक्ट्रॉनिक डांस।”

पूरी तरह से जेनरेटिव ऐप्स मौजूदा संगीत के व्यापक डेटाबेस पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं। यह उन्हें संगीत संरचना, सामंजस्य, धुन, लय, गतिशीलता, समय और रूप सीखने में सक्षम बनाता है, और नई सामग्री उत्पन्न करता है जो शैलीगत रूप से डेटाबेस में सामग्री से मेल खाता है।

इस प्रकार के ऐप्स के कई उदाहरण हैं। लेकिन सबसे सफल, जैसे कि बूमी, गैर-संगीतकारों को संगीत तैयार करने और फिर पैसे कमाने के लिए Spotify पर AI-जनित परिणाम पोस्ट करने की अनुमति देते हैं। Spotify ने हाल ही में इनमें से कई बूमी-जनरेटेड ट्रैक हटा दिए हैं, यह दावा करते हुए कि यह मानव कलाकारों के अधिकारों और रॉयल्टी की रक्षा करेगा।

दोनों कंपनियां तुरंत एक समझौते पर पहुंचीं, जिसने बूमी को ट्रैक को फिर से अपलोड करने की अनुमति दी। लेकिन इन ऐप्स को पावर देने वाले एल्गोरिदम में अभी भी मौजूदा कॉपीराइट का उल्लंघन करने की परेशान करने वाली क्षमता है, जिस पर अधिकांश उपयोगकर्ताओं का ध्यान नहीं जा सकता है। आखिरकार, मौजूदा संगीत के डेटा सेट पर नए संगीत को आधारित करने से डेटा सेट में संगीत और उत्पन्न सामग्री के बीच ध्यान देने योग्य समानताएं पैदा हो जाएंगी।

इसके अलावा, Spotify और Amazon Music जैसी स्ट्रीमिंग सेवाओं को स्वाभाविक रूप से अपनी AI संगीत-पीढ़ी तकनीक विकसित करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। उदाहरण के लिए, Spotify प्रत्येक स्ट्रीम के राजस्व का 70% उस कलाकार को भुगतान करता है जिसने इसे बनाया है। यदि कंपनी उस संगीत को अपने एल्गोरिदम के साथ उत्पन्न कर सकती है, तो यह मानव कलाकारों को समीकरण से पूरी तरह से बाहर कर सकती है।

समय के साथ, इसका मतलब विशाल स्ट्रीमिंग सेवाओं के लिए अधिक पैसा, संगीतकारों के लिए कम पैसा – और संगीत बनाने के लिए कम मानवीय दृष्टिकोण हो सकता है।

2. मिश्रण और महारत हासिल करना

मशीन-लर्निंग-सक्षम ऐप्स जो संगीतकारों को सभी उपकरणों को संतुलित करने और एक गीत में ऑडियो को साफ करने में मदद करते हैं – जिसे मिक्सिंग और मास्टरिंग के रूप में जाना जाता है – उन लोगों के लिए मूल्यवान उपकरण हैं जिनके पास पेशेवर-साउंडिंग ट्रैक बनाने के लिए अनुभव, कौशल या संसाधनों की कमी है .

पिछले दशक में, संगीत उत्पादन में एआई के एकीकरण ने संगीत को मिश्रित करने और महारत हासिल करने के तरीके में क्रांति ला दी है। लैंडर, क्रायो मिक्स और आईज़ोटोप के न्यूट्रॉन जैसे एआई-संचालित ऐप्स स्वचालित रूप से ट्रैक का विश्लेषण कर सकते हैं, ऑडियो स्तर को संतुलित कर सकते हैं और शोर को दूर कर सकते हैं।

ये प्रौद्योगिकियां उत्पादन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करती हैं, जिससे संगीतकारों और कलाकारों को अपने काम के बारे में निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित करने और कुछ तकनीकी कठिनाइयों को संस्थान पर छोड़ने की अनुमति मिलती है।

हालांकि ये ऐप निस्संदेह पेशेवर मिक्सर और उत्पादकों से कुछ काम छीन लेते हैं, लेकिन वे पेशेवरों को स्थानीय बैंड के लिए मिक्सिंग या मास्टरिंग जैसे कम आकर्षक काम जल्दी से पूरा करने की भी अनुमति देते हैं, और उच्च-भुगतान वाले कमीशन पर ध्यान केंद्रित करते हैं जिनके लिए अधिक चालाकी की आवश्यकता होती है। ये ऐप्स संगीतकारों को किसी ऑडियो इंजीनियर को शामिल किए बिना अधिक पेशेवर-साउंडिंग वाला काम तैयार करने की भी अनुमति देते हैं, जिसे वे बर्दाश्त नहीं कर सकते।

3. वाद्य और स्वर पुनरुत्पादन

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मावफ जैसे ऐप्स के माध्यम से “टोन ट्रांसफर” एल्गोरिदम का उपयोग करके, संगीतकार एक उपकरण की ध्वनि को दूसरे में बदल सकते हैं।

थाई संगीतकार और इंजीनियर याबोई हनोई का गाना “एंटर डेमन्स एंड गॉड्स”, जिसने 2022 में तीसरी अंतर्राष्ट्रीय एआई सॉन्ग प्रतियोगिता जीती, इस मायने में अद्वितीय था कि यह न केवल थाई पौराणिक कथाओं से प्रभावित था, बल्कि देशी थाई संगीत वाद्ययंत्रों की आवाज़ से भी प्रभावित था, जो स्वर-शैली की गैर-पश्चिमी प्रणाली है। याबोई हनोई के प्रवेश के सबसे तकनीकी रूप से रोमांचक पहलुओं में से एक पारंपरिक थाई वुडविंड उपकरण – पाई नाइ – का पुनरुत्पादन था जिसे ट्रैक को निष्पादित करने के लिए पुन: संश्लेषित किया गया था।

इस तकनीक का एक प्रकार वोकलॉइड वॉयस सिंथेसिस सॉफ़्टवेयर के मूल में है, जो उपयोगकर्ताओं को स्वैपेबल आवाज़ों के साथ विश्वसनीय मानव वोकल ट्रैक बनाने की अनुमति देता है।

इस तकनीक के अरुचिकर अनुप्रयोग संगीत क्षेत्र के बाहर सामने आ रहे हैं। उदाहरण के लिए, एआई वॉयस स्वैपिंग का इस्तेमाल लोगों से पैसे ठगने के लिए किया गया है।

लेकिन संगीतकार और निर्माता पहले से ही इसका उपयोग किसी भी उपकरण या आवाज की कल्पना को वास्तविक रूप से पुन: पेश करने के लिए कर सकते हैं। निस्संदेह, नकारात्मक पक्ष यह है कि यह तकनीक वाद्ययंत्रवादियों को रिकॉर्ड किए गए ट्रैक पर प्रदर्शन करने का अवसर छीन सकती है।

टोन ट्रांसफर का उपयोग करके, गायक की आवाज़ को तुरही की आवाज़ में बदल दिया जाता है। जेसन पालमारा, CC BY289 KB (डाउनलोड)।

एआई का वाइल्ड वेस्ट पल

जबकि मैं याबोई हनोई की जीत की सराहना करता हूं, मुझे आश्चर्य है कि क्या यह संगीतकारों को नकली सांस्कृतिक संबंध बनाने के लिए एआई का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करेगा जहां कोई मौजूद नहीं है।

2021 में, कैपिटल म्यूजिक ग्रुप ने एक “एआई रैपर” पर हस्ताक्षर करके सुर्खियां बटोरीं, जिसे एक ब्लैक पुरुष साइबोर्ग का अवतार दिया गया था, लेकिन जो वास्तव में फैक्ट्री न्यू गैर-ब्लैक सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का काम था। प्रतिक्रिया तेज़ थी, रिकॉर्ड लेबल पर ज़बरदस्त सांस्कृतिक विनियोग की तीखी आलोचना की गई।

लेकिन एआई संगीत सांस्कृतिक विनियोग आपके विचार से कहीं अधिक आसान है। गानों और नमूनों के असाधारण आकार के साथ, जिसमें बूमी जैसे ऐप्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा सेट शामिल हैं – पैमाने की समझ के लिए ओपन सोर्स “मिलियन सॉन्ग डेटासेट” देखें – एक अच्छा मौका है कि कोई उपयोगकर्ता अनजाने में एक नया जेनरेट किया गया ट्रैक अपलोड कर सकता है किसी ऐसी संस्कृति से खींचते हैं जो उनकी अपनी नहीं है, या किसी कलाकार से इस तरह से खींचते हैं जो मूल की बहुत करीब से नकल करता है। इससे भी बुरी बात यह है कि यह हमेशा स्पष्ट नहीं होगा कि अपराध के लिए किसे दोषी ठहराया जाए, और वर्तमान अमेरिकी कॉपीराइट कानून इन मुद्दों को विनियमित करने के कार्य के लिए विरोधाभासी और बेहद अपर्याप्त हैं।

ये सभी विषय मेरी अपनी कक्षा में सामने आए हैं, जिसने मुझे कम से कम अपने छात्रों को अनियंत्रित एआई के खतरों के बारे में सूचित करने और इन नुकसानों से सर्वोत्तम तरीके से बचने की जानकारी देने की अनुमति दी है।

साथ ही, प्रत्येक शरद ऋतु सेमेस्टर के अंत में, मैं अपने छात्रों से फिर से पूछूंगा कि क्या वे संगीत के एआई अधिग्रहण के बारे में चिंतित हैं। उस समय, और इन प्रौद्योगिकियों की जांच करने के पूरे सेमेस्टर के अनुभव के साथ, उनमें से अधिकांश कहते हैं कि वे यह देखने के लिए उत्साहित हैं कि प्रौद्योगिकी कैसे विकसित होगी और क्षेत्र कहां जाएगा।

मानवता और एआई के लिए कुछ अंधकारमय संभावनाएं मौजूद हैं। फिर भी, कम से कम संगीत एआई के क्षेत्र में, कुछ आशावाद का कारण है – यह मानते हुए कि नुकसान से बचा जा सकता है।