با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی شاهد تحولات چشمگیری در بسیاری از حوزه‌ها از جمله صنعت موسیقی بوده‌ایم. یکی از این تحولات ظهور فناوری تبدیل متن به موسیقی است. این فناوری به کاربران امکان می‌دهد تا با وارد کردن متنی ساده، یک آهنگ کامل با ساختار و ملودی مناسب تولید کنند. در حال حاضر، ابزارها و نرم افزارهای مختلفی برای تبدیل متن به موسیقی وجود دارد. برخی از این ابزارها رایگان و برخی دیگر پولی هستند. برخی از این ابزارها فقط برای تولید آهنگهای ساده مناسب هستند، در حالی که برخی دیگر قابلیت‌های پیشرفته‌تری دارند و می‌توانند آهنگهای پیچیده‌تری تولید کنند. در این مقاله با ابزارهای تبدیل متن به آهنگ آشنا می‌شوید.
فناوری تبدیل متن به آهنگ
فناوری تبدیل متن به موسیقی بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین کار می‌کند. این الگوریتم‌ها با آموزش بر روی مجموعه داده‌های بزرگی از آهنگهای موجود، الگوهای موسیقی را یاد می‌گیرند. سپس می‌توانند با استفاده از این الگوها، آهنگهای جدیدی تولید کنند. یک روش رایج برای تبدیل متن به موسیقی استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق است. این مدل‌ها روی مجموعه داده‌ای از موسیقی موجود آموزش می‌بینند و می‌توانند از این اطلاعات برای یادگیری الگوهای موسیقی و تولید آهنگهای جدید استفاده کنند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند برای تولید آهنگ در طیف وسیعی از ژانرها استفاده شوند. آن‌ها همچنین می‌توانند برای ایجاد آهنگهای سفارشی با توجه به نیازهای خاص کاربر استفاده شوند. در نتیجه، فناوری تبدیل متن به موسیقی یک فناوری امیدوار کننده است که پتانسیل ایجاد تحول در نحوه ایجاد و مصرف موسیقی را دارد. این فناوری هنوز در مراحل اولیه توسعه است، اما پتانسیل بالایی برای نوآوری و ایجاد موسیقی جدید دارد.
فرایند تبدیل متن به آهنگ چگونه انجام می‌شود؟
فرایند تبدیل متن به موزیک با استفاده از هوش مصنوعی معمولا به دو مرحله کلی تقسیم می‌شود:
مرحله اول: پردازش متن
در این مرحله هوش مصنوعی متن مورد نظر را به صورت یک دنباله از کلمات و عبارات درک می‌کند و برای این کار از الگوریتم های مختلف NLP استفاده می‌کند از جمله:
- تجزیه و تحلیل دستوری: این الگوریتم‌ها ساختار جمله را تجزیه و تحلیل می‌کنند و اجزای آن را شناسایی می‌کنند.
- تجزیه و تحلیل معنایی: این الگوریتم ها معنای کلمات و عبارات را درک می‌کنند.
- تجزیه و تحلیل احساسات: این الگوریتم‌ها احساسات بیان شده در متن را شناسایی می‌کنند.
پس از اینکه مدل هوش مصنوعی متن را به صورت یک دنباله از کلمات و عبارات درک کرد، معنای متن را استخراج می‌کند. این کار با استفاده از الگوریتم‌های مختلف NLP انجام می‌شود، از جمله:
- مدل‌های معنایی: این مدل‌ها معنای کلمات و عبارات را درک می‌کنند و آن‌ها را به صورت یک شبکه معنایی به هم متصل می‌کنند.
- مدل‌های رمزگذاری: این مدل متن را به یک فرمت رمزگذاری شده تبدیل کرده و در عین حال معنای آن را حفظ می‌کند.
مرحله دوم: تولید موسیقی
در این مرحله مدل هوش مصنوعی، بر اساس معنای متن پردازش شده، موسیقی را تولید می‌کند. این مدل از الگوریتم‌های یادگیری عمیق (DL) استفاده می‌کند تا با ویژگی‌های مورد نظر کاربر موسیقی تولید کند.
الگوریتم‌های یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که می‌توانند الگوها را در داده‌ها شناسایی کنند. این الگوریتم‌ها برای تولید موسیقی با ویژگی‌های مورد نظر کاربر طراحی شده‌اند. به عنوان مثال، اگر کاربر بخواهد یک آهنگ با ملودی شاد و ریتم سریع تولید کند، این مدل هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، این ویژگی‌ها را در موسیقی تولید شده لحاظ کند. در حال حاضر، مدل‌های هوش مصنوعی مختلفی برای تبدیل متن به آهنگ وجود دارند. این مدل‌ها در مراحل مختلف توسعه هستند و کیفیت موسیقی تولید شده توسط آن‌ها به طور مداوم در حال بهبود است. برخی از مدل‌های هوش مصنوعی که برای تبدیل متن به موسیقی استفاده می‌شوند عبارتند از:
- MusicLM از گوگل
- Melodia از Meta
- Magenta از گوگل
این مدل‌ها می‌توانند برای تولید انواع مختلف موسیقی از جمله موسیقی پاپ، راک، کلاسیک و … استفاده شوند.
مزایای تبدیل متن به موسیقی
تبدیل متن به آهنگ به افراد بدون هیچ گونه مهارت موسیقیایی امکان می‌دهد تا آهنگهای خود را بسازند. این امر به ویژه برای افراد علاقه مند به موسیقی که فرصت یا توانایی یادگیری موسیقی را ندارند بسیار مفید است. این فناوری در زمان صرفه جویی می‌کند. در گذشته افراد برای ایجاد یک آهنگ باید ابتدا ملودی را می‌ساختند و سپس شعر آن را می‌نوشتند. این امر یک فرآیند زمان بر بود، اما با تبدیل متن به موسیقی افراد می‌توانند با وارد کردن متن مورد نظر خود به سرعت یک آهنگ ایجاد کنند.
تبدیل متن به موسیقی به افراد امکان می دهد تا از طیف گسترده‌ای از امکانات استفاده کنند. به عنوان مثال، افراد از ابزارهای مختلفی برای تنظیم ملودی و شعر آهنگ خود استفاده می‌کنند. همچنین می توانند از ابزارهای مختلفی برای ایجاد افکت‌های صوتی در آهنگ خود استفاده کنند. علاوه بر مزایای ذکر شده تبدیل متن به آهنگ به افراد کمک می‌کند تا خلاقیت خود را پرورش دهند و مهارت‌های خود را در زمینه موسیقی بهبود بخشند.
ابزارهای تبدیل متن به آهنگ
ابزارهای تبدیل متن به موسیقی با استفاده از هوش مصنوعی از متن آهنگ تولید می‌کنند. این ابزارها از متن، ملودی، ریتم و سایر عناصر موسیقی را تولید کنند. ابزارهای تبدیل متن به موسیقی کاربردهای مختلفی دارند. از این ابزارها می‌توان برای تولید موسیقی برای فیلم، بازی، تبلیغات و سایر موارد استفاده کرد. همچنین، این ابزارها برای ایجاد موسیقی جدید و خلاقانه کاربرد دارند. در ادامه، برخی از این ابزارها را معرفی می‌کنیم:
Mubert
یکی از محبوب‌ترین ابزارهای تبدیل متن به آهنگ است. این ابزار از مدل یادگیری ماشینی MuseNet استفاده می‌کند که بر روی مجموعه داده‌ای از میلیون‌ها آهنگ آموزش دیده است. Mubert می‌تواند آهنگ‌هایی در سبک‌های مختلف از جمله کلاسیک، پاپ، راک و الکترونیک تولید کند.
SongR
یک ابزار دیگر از این ابزارهاست. این ابزار از مدل یادگیری ماشینی GPT-3 استفاده می‌کند که بر روی مجموعه داده‌ای از بیش از 1.56 تریلیون کلمه آموزش دیده است. SongR آهنگ‌هایی در سبک‌های مختلف، از جمله رپ، هیپ‌هاپ، پاپ و فولک تولید کند.
TextToSample
یک ابزار رایگان برای تبدیل متن به موسیقی است. این ابزار از یک مدل یادگیری ماشینی استفاده می‌کند که بر روی مجموعه داده‌ای از بیش از 100 هزار آهنگ آموزش دیده است. TextToSample می‌تواند آهنگ‌هایی در سبک‌های مختلف از جمله پاپ، راک، الکترونیک و کلاسیک تولید کند.
Stability AI
یک ابزار جدید برای تبدیل متن به موسیقی است. این ابزار از مدل یادگیری ماشینی استفاده می‌کند که بر روی مجموعه داده‌ای از بیش از 100 میلیون آهنگ آموزش دیده است. Stability AI نیز آهنگ‌هایی در سبک‌های مختلف مانند: پاپ، راک، الکترونیک و کلاسیک می‌سازد..
معایب فناوری تبدیل متن به آهنگ
کیفیت آهنگهای تولید شده توسط فناوری تبدیل متن به موسیقی در مقایسه با آهنگهای ساخته شده توسط انسان معمولا پایینتر است. این امر به دلیل محدودیت‌های الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. همچنین، این فناوری به کاربران امکان می‌دهد تا آهنگهای جدید تولید کنند، اما به آن‌ها امکان خلاقیت زیادی نمی‌دهد. به این دلیل که الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس الگوهای موجود در آهنگهای موجود آموزش می‌بینند.
نتیجه گیری
فناوری تبدیل متن به آهنگ پتانسیل بالایی برای تحول در صنعت موسیقی دارد. با این حال، این فناوری هنوز در مراحل اولیه توسعه قرار دارد و کیفیت آهنگهای تولید شده توسط آن در مقایسه با آهنگهای ساخته شده توسط انسان پایینتر است.
