خانه > تازه ها > موسیقی و هوش مصنوعی در آینده
هوش مصنوعی و موسیقی

موسیقی و هوش مصنوعی در آینده

نقش ابزارهای هوش مصنوعی  (AI) در تجارت و اقتصاد جهانی به موضوعی داغ در حوزه صنایع تبدیل شده است. این مسئله با توجه به این واقعیت که هوش مصنوعی توانایی ایجاد تحولات عظیم در نحوه تعامل تجارت با مصرف کنندگان مربوطه را دارد جای تعجب ندارد. این تغییر شکل آینده صنعت از منظر تجاری توسط فناوری، دیگر چیزی نیست که سازمانها بتوانند آن را نادیده بگیرند. انقلاب صنعتی چهارم کاملاً تأثیر خود را بر صنعت گذاشته است و شرکتها، و در این مطلب به ویژه در تجارت موسیقی، در صورتی که قصد سازگاری و بهره گیری کامل از موج تغییرات ایجاد شده توسط هوش مصنوعی را دارند باید استراتژی جدیدی را اتخاذ کنند.

شاید این سوال پیش بیاید که هوش مصنوعی چقدر تأثیرگذار خواهد بود؟ طبق یک گزارشی که اخیرا توسط مک کینزی ارائه شده ۷۰ درصد از شرکت ها احتمالاً حداقل یک نوع فناوری هوش مصنوعی را تا سال ۲۰۳۰ به کار خواهند گرفت. در همین گزارش آمده است که هوش مصنوعی همچنین توانایی انجام فعالیت های اقتصادی جهانی را در چیزی حدود ۱۳ تریلیون دلار تا سال ۲۰۳۰ یا حدود ۱۶ درصد تولید ناخالص داخلی دنیا را در مقایسه با امروز دارد. برای تجارت موسیقی، هوش مصنوعی ممکن است یکی از مهمترین ابزارهای رشد آن باشد زیرا ما وارد دوره ای می شویم که انسان ها از جمله هنرمندان و ترانه سرایان و بازاریابان دیجیتالی فعال در کمپانی ها از ابزار هوش مصنوعی بهره مند خواهند بود. معرفی هوش مصنوعی بالقوه در نهایت به افراد خلاق و شرکتهای نوآور این امکان را فراهم میکند تا بتوانند روند خلاقیت خود را تقویت کنند، طرفداران و مشتریان جدید را مورد هدف قرار دهند و نسل بعدی ستارگان موسیقی را با دقت بیشتری از آنچه که تصور می کردیم شناسایی کنند.

موسیقی ای که ترکیبی از احساسات و قدرت فناوری یادگیری ماشین است

سوال بزرگ برای هنرمندان این است: آیا هوش مصنوعی قرار است به نوازنده کمک کند یا این که خودش قرار است نوازنده باشد؟ به نظر می رسد پاسخ هر دو است و شرکت های برتر فناوری، کمپانی های موسیقی و شرکت های سرمایه گذاری از مدت ها قبل، سرمایه گذاری در زمینه ساخت موسیقی توسط هوش مصنوعی و یا استفاده از آن در ساخت موسیقی را آغاز کرده اند. به عنوان مثال گوگل که با پروژه Magenta تاکنون توانسته ترانه های سروده شده توسط هوش مصنوعی را تولید کند، نسبت به تولید موسیقی با استفاده از فناوری هوش مصنوعی ابراز علاقه کرده است. تعهد Google برای توسعه هوش مصنوعی در موسیقی بسیار قوی است به طوری که این کمپانی پروژه خود Magenta را به پروژه ای متن باز تبدیل کرده است و به سایر برنامه نویسان و توسعه دهندگان این امکان را داده است تا از طریق یادگیری فناوری هوش مصنوعی، محصولات منحصر به فرد خود مانند پیش بینی کننده نت موسیقی را طراحی کنند.

موسیقی

به همین ترتیب، کمپانی هایی مانند سونی یک سیستم هوش مصنوعی به نام FlowMachine ایجاد کرده است که در سال ۲۰۱۶ ترانه ی سروده شده توسط فناوری هوش مصنوعی با نام “ماشین بابا” را منتشر کرد  که در حال حاضر بیش از دو میلیون بازدید در YouTube داشته است. این نرم افزار توانست یک پایگاه داده از آهنگ ها را آنالیز کند تا از یک سبک خاص موسیقی پیروی کند و درنهایت آهنگهای مشابه آن ها را ایجاد کرد.

بسیاری از این پیشرفت ها هنوز به یک عنصر انسانی احتیاج دارند و بنابراین به این زودی ها هنرمندان از عرصه موسیقی کنار گذاشته نخواهند شد. توانایی این فن آوری برای اقتباس و یادگیری سبک ترانه سرایی و صداگزاری یک هنرمند می تواند به آهنگسازان، تهیه کنندگان و هنرمندان در سراسر جهان کمک کند تا خلاقیت خود را به یک سطح کاملاً جدید برسانند و آهنگسازی، تولید و میکس موسیقی ها را حتی رقابتی تر از سالهای گذشته دنبال کنند. به منظور حفظ رقابت، افراد و شرکت ها خلاق و نوآور در آینده باید مهارت های مرتبط با فناوری  خود را برای کنترل و استفاده از این ابزارهای جدید که به زودی وارد بازار خواهند شد توسعه دهند.

موسیقی هوشمند

انجام بازاریابی شخصی سازی شده طرفداران موسیقی

از آنجا که شنوندگان زمان محدودی برای گوش دادن به موسیقی دارند، یکی از بزرگترین چالش های هر مدیر، هنرمند یا کمپانی این است که یک طرفدار یک هنرمند جدید و رقیب را کشف کند. حفظ وفاداری طرفداران، یک هدف مهم تجاری است که طبق اعلام فدراسیون بین المللی صنعت آوایی ( موسیقی ) (IFPI) ، شرکتهای ضبط موسیقی سالانه ۴٫۵ میلیارد دلار در زمینه بازاریابی سرمایه گذاری می کنند. این مبلغ حدود ۲۶ درصد از درآمد صنعت را شامل میشود. در همین گزارش مشخص شد که هزینه ورود یک هنرمند به عرصه موسیقی و معروف شدنش چیزی بین ۵۰۰۰۰۰ تا ۲ میلیون دلار هزینه دارد.

این نشان دهنده یک سرمایه گذاری قابل توجه از سوی کمپانی های موسیقی است، به همین دلیل هوش مصنوعی برای اطمینان از این که آهنگ های تولید شده خواهند توانست نرخ بازگشت سرمایه قابل توجهی داشته باشند بسیار مفید خواهد بود. برای انجام این کار، کمپانی ها نیاز به تکنولوژی دارند که بتواند میلیارد ها آهنگی که سالانه ضبط می کنند را تجزیه و تحلیل کند. براساس گزارش پایان سال BuzzAngle Music، پخش آهنگ های درخواستی رکورد جدیدی را در ایالات متحده ثبت کرده که رقم آن ۵۳۴٫۶ میلیارد آهنگ است. با وجود به تعداد زیاد کاربر در سراسر جهان، نیاز به فناوری برای رسیدگی به این حجم از داده ها برای شناسایی این که هر طرفدار موسیقی از کارهای کدام هنرمند بیشتر لذت خواهد برد امری ضروری است.

استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی ستاره های موسیقی

استعداد یابی در صنعت موسیقی همیشه یک امر دشوار بوده است. برای یافتن چند استعداد خوب نیاز به گوش دادن و کنکاش در هزاران آهنگ و ضرب است. از آنجا که فناوری موانع ساخت موسیقی و قرار دادن آن در بستر آنلاین را کاهش داده است، سیستم عامل های پخش آهنگ با موسیقی های جدید اشباع شده اند. به عنوان مثال، Spotify اخیراً اعلام کرده است که روزانه ۲۰،۰۰۰ آهنگ جدید به نرم افزار خود اضافه می کند که در کل بیش از هفت میلیون آهنگ در سال میشود. به همین دلیل هوش مصنوعی به ابزاری مهم برای کمک به روند استعدا یابی در موسیقی تبدیل شده است و شرکتها توجه ویژه ای به آن دارند. در مارس ۲۰۱۸، گروه موسیقی وارنر استارت آپ Sodatone که یک استارت آپ مستقر در تورنتو کانادا میباشد را با یک پلت فرمی که دارای الگوریتمی است که ترکیبی از داده های مربوط به شبکه های اجتماعی، آهنگ ها و برنامه های تورکنسرت میشود برای شناسایی هنرمندان آینده دار خریداری کرد. غول صنعت پخش موسیقی یعنی اپل نیز سرمایه گذاری زیادی در زمینه استعداد یابی در زمینه موسیقی انجام داده است از جمله خریداری Asaii، یک استارتاپ فعال در تجزیه و تحلیل موسیقی. این خرید های انجام شده توسط کمپانی های بزرگ بخشی از یک روند بزرگ در جهت جستجوی فناوریهایی هستند که بتوانند داده های مختلف و متنوع این صنعت را تجزیه و تحلیل کنند و ستارگان آینده ی حوزه موسیقی را پیش بینی کنند. اگرچه بیشتر مدیران صنعت موسیقی معتقدند که هوش مصنوعی هرگز جایگزین روش های معمول استعداد یابی نمی شود، اما مطمئناً شیوه و روال موجود دراین صنعت را در قبال جست و جوی استعداد تغییر خواهد داد.

بیشتر بخوانید:

منبع entrepreneur.com
0/5 ( 0 نظر )

درباره‌ی علی قلی زاده

همچنین ببینید

درک شبکه های عصبی

درک شبکه های عصبی

ما چگونگی عملکرد شبکه های عصبی را به منظور ایجاد درک شهودی از یادگیری عمیق، …

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *