على مستوى عام، يشبه نموذج توليد الموسيقى نموذج توليد الصور، حيث يستخدمان كلاهما نموذج الانتشار. يبدأ عملية الانتشار بقطعة صوتية عالية الضوضاء ويقلل التشويش تدريجيًا حتى ينتج إخراجًا صوتيًا عالي الجودة.

التحدي الرئيسي في توليد الموسيقى هو التضمين المشترك بين المطالبة الإدخالية (النص أو الصورة أو الصوت الآخر) والبيانات الصوتية النهائية. وذلك لأن للموسيقى العديد من السمات المعقدة مثل الإيقاع والنغمة والتردد والعاطفة والسعة، والتي من الصعب وصفها بالنص وحده. بدون وصف شامل للموسيقى، يمكن أن تؤدي نفس المطالبة النصية إلى نتائج مختلفة تمامًا.

بعض الأمثلة العامة التي تتصدى لهذا التحدي تشمل MusicLM من Google، والذي يستخدم ثلاثة نماذج مختلفة لتوليد رموز تمثل ميزات النص الصوتي والدلالية والصوتية. من خلال الجمع بين هذه الأنواع الثلاثة من الرموز، يمكن للنموذج التقاط المزيد من تفاصيل الموسيقى المرغوبة.

شهدت تكنولوجيا توليد الموسيقى تقدمًا كبيرًا في السنوات الأخيرة، مع تحسينات كبيرة في إنشاء الموسيقى بواسطة الذكاء الاصطناعي. فيما يلي نظرة عامة موجزة عن الحالة الحالية لهذه التكنولوجيا:

1. نماذج الانتشار: على مستوى عام، تستخدم نماذج توليد الموسيقى نماذج الانتشار، شبيهة بتوليد الصور. تبدأ هذه النماذج بقطعة صوتية عالية الضوضاء وتزيل التشويش تدريجيًا لإنتاج صوت عالي الجودة.

2. التضمين المشترك: التحدي الرئيسي في توليد الموسيقى هو إنشاء تضمين مشترك بين المدخلات (مثل النص أو الصورة أو الصوت الآخر) والإخراج الصوتي النهائي. يتطلب هذا فهم العلاقات المعقدة بين العناصر الموسيقية المختلفة مثل الإيقاع والنغمة والتردد والعاطفة والسعة.

3. النهج المتعدد الوسائط: تُظهر الأمثلة البارزة مثل MusicLM من Google استخدام نماذج متعددة لالتقاط جوانب مختلفة من الموسيقى، مثل نماذج لغة الصوت والنماذج الدلالية والنماذج الصوتية. يساعد هذا النهج المتعدد الوسائط في توليد موسيقى أكثر ترابطًا وتفصيلاً.

لقد شهدت تكنولوجيا توليد الموسيقى تقدمًا كبيرًا في الأشهر الأخيرة، مع التطورات في منصات توليد الموسيقى المدعومة بالذكاء الاصطناعي. في هذا القسم، سنستكشف كيفية بناء تطبيق لتوليد الموسيقى يمكن أن يأخذ ملف فيديو أو وسائط أخرى ويولد أغنية مخصصة لمرافقتها.

على مستوى عام، تنطوي العملية على الخطوات التالية:

1. تحميل ملف الفيديو: سنقوم بإنشاء وظيفة لتحميل ملف الفيديو إلى خدمة تخزين السحابية، مثل Google Cloud، بحيث يمكن معالجته بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي.

2. توليد مطالبة الموسيقى: سنستخدم نموذج Google Gemini، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط قوي، لتحليل ملف الفيديو وتوليد مطالبة موسيقية. ستشمل هذه المطالبة عنوان الموسيقى والأسلوب والكلمات.

3. توليد الموسيقى: سنستخدم منصة Sono AI لتوليد الموسيقى الفعلية بناءً على المطالبة التي تم إنشاؤها في الخطوة السابقة. يتضمن هذا إنشاء مهمة توليد موسيقى ثم الاستعلام عن النتيجة حتى تكون الموسيقى جاهزة.

لقد كانت التطورات في موسيقى الذكاء الاصطناعي ملحوظة في السنوات الأخيرة. القدرة على إنشاء تركيبات موسيقية مخصصة ومترابطة استنادًا إلى مختلف المدخلات، مثل المطالبات النصية أو الصور أو حتى محتوى الفيديو، هي شهادة على التقدم الذي تم إحرازه في هذا المجال.

تم معالجة التحديات الرئيسية في توليد الموسيقى، مثل التقاط العلاقات المعقدة بين العناصر الموسيقية المختلفة وتوليد الترابط طويل المدى، من خلال نهج مبتكرة مثل تلك التي أظهرها نموذج Music LM من Google. من خلال الاستفادة من التضمينات المشتركة متعددة الوسائط والنماذج المتخصصة في توليد الرموز، يمكن لهذه الأنظمة الآن إنتاج إخراجات موسيقية عالية الجودة تتماشى بشكل وثيق مع المطالبات المقدمة.

تسليط الضوء على توفر منصات مثل Sono و Udio، والتي تقدم واجهات سهلة الاستخدام لتوليد الموسيقى، يؤكد على إمكانية الوصول والتطبيقات العملية لهذه التكنولوجيا. القدرة على إنشاء أغاني مخصصة أو موسيقى تصويرية أو مقاطع فيديو موسيقية من خلال مجرد توفير بعض المطالبات الوصفية هي أداة قوية للمبدعين والموسيقيين والمستخدمين العاديين على حد سواء.

إن المستقبل لموسيقى الذكاء الاصطناعي يحمل وعدًا كبيرًا، مع إمكانية إحداث ثورة في طريقة إنشاء الموسيقى وتناولها وتجربتها. مع استمرار تطور التكنولوجيا، يمكننا توقع رؤية إخراجات موسيقية أكثر تطورًا وتعبيرًا، مما يزيد من غموض الحدود بين التركيبات الموسيقية البشرية والموسيقى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.