موسیقی و هوش مصنوعی

بندانگشتی|«داده‌هایی که مدل بر اساس آنها آموزش دیده است، حاوی اطلاعات موسیقیایی رمزگذاری شده به صورت نت‌نویسی ABC نیز هستند. این سیستمی است که از حروف، اعداد و نمادها برای نمایش زیر و بمی‌های موسیقی، مدت زمان‌ها، آکوردها و سایر عناصر به روشی فشرده و خوانا استفاده می‌کند. ما علاقه‌مند به بررسی این موضوع هستیم که مدل چگونه مهارت‌های موسیقیایی را از این مواجهه، مانند ساخت ملودی‌های جدید، تبدیل ملودی‌های موجود و درک الگوها و ساختارهای موسیقی، به خوبی کسب کرده است. هنگامی که به مدل دستور داده شد تا یک آهنگ کوتاه تولید کند (شکل 2.9)، و مدل توانست نت‌نویسی ABC معتبری تولید کند. آهنگ ساختار واضحی داشت، کسر میزان بین میزان‌ها سازگار بود و نت‌ها از الگوهای افزایشی و کاهشی پیروی می‌کردند. آهنگ همچنین از مجموعه‌ای ثابت از نت‌ها در ملودی استفاده می‌کرد و ریتم الگوی تکراری داشت. با این حال، به نظر نمی‌رسید که مدل مهارت درک هارمونی را به دست آورد. در واقع، نت‌های متوالی در آهنگ‌های تولید شده تقریباً همیشه در مجاورت یکدیگر هستند (یعنی، نت بعد از C تقریباً معمولاً B یا D خواهد بود) و با آزمایش روی 10 آهنگ تولید شده، نتوانستیم هیچ آکورد یا آرپژ واضحی استخراج کنیم. سپس از مدل خواستیم که ... را توصیف کند. کوک از نظر موسیقی. این مدل توانست با موفقیت توصیف فنی از ساختار را از نظر تکرارها، بخش‌های صعودی یا نزولی ملودی و تا حدی ریتم ارائه دهد. با این حال، به نظر می‌رسد که توصیفات هارمونی و آکوردها با نت‌ها سازگار نیست (در واقع، به توالی نت‌های مجاور اشاره دارد که آکوردهای معتبری را تشکیل نمی‌دهند، به عنوان آرپژ). سپس از مدل خواستیم که ملودی را به دو روش دستکاری کند. ابتدا، به ما دستور داد که یک توالی صعودی خاص را به یک توالی نزولی تغییر دهد، که با موفقیت انجام داد. سپس از مدل خواستیم که کوک را به یک دوئت با اضافه کردن صدای بم تبدیل کند. مدل با موفقیت نت‌نویسی ABC را با یک حامل دوم که ریتم سازگار دارد و در یک اکتاو پایین‌تر نواخته می‌شود، گسترش می‌دهد، با این حال، بین دو صدا هماهنگی وجود ندارد. به طور خلاصه، مدل توانست آهنگ‌های معتبری را در نت‌نویسی ABC تولید کند و تا حدی ساختار آنها را توضیح داده و دستکاری کند. با این حال، ما نتوانستیم مدل را وادار به تولید هیچ شکل غیر بدیهی از هارمونی کنیم. لازم به ذکر است که نت‌نویسی ABC فرمتی نیست که به طور گسترده استفاده شود و در در واقع، این مدل قادر به تولید حتی شناخته‌شده‌ترین آهنگ‌ها با نمادگذاری ABC (مانند Ode to Joy، F̈ur Elise یا Greensleeves که همگی به وفور در اینترنت با این فرمت یافت می‌شوند) نبود و همچنین قادر به تشخیص این آهنگ‌ها نیز نبود.
این موضوع که تحقیقات مربوط به هوش مصنوعی در تشخیص های پزشکی ،معاملات بورس ،کنترل ربات ها و چندین زمینه ی دیگر تاثیر گذار بوده است امری شناخته شده است.شاید کمک هوش مصنوعی به موسیقی از محبوبیت کمتری برخوردار باشد.با این وجود، مدتهاست که هوش مصنوعی و موسیقی (AIM) در چندین کنفرانس و کارگاه از جمله کنفرانس بین‌المللی موسیقی رایانه ای، کنفرانس جامعه محاسبات و کنفرانس مشترک بین‌المللی هوش مصنوعی موضوعی مشترک بوده اند. در واقع، اولین کنفرانس بین‌المللی موسیقی رایانه، ICMC1974 بودکه در دانشگاه ایالتی میشیگان، لانسینگ شرقی، ایالات متحده ،به وقوع پیوست. تحقیقات فعلی شامل کاربرد هوش مصنوعی در ترکیب موسیقی، اجرا ،تئوری و پردازش دیجیتال صدا است.

از گذشته تا کنون برنامه های نرم‌افزار موسیقی بسیاری توسعه یافته اند که از هوش مصنوعی برای تولید موسیقی استفاده می کنند. همانند کاربردهایش در زمینه های دیگر،هوش مصنوعی در این موقعیت هم کار های ذهنی را شبیه سازی می کند.

## جستارهای وابسته
* آهنگسازی الگوریتمی
* خلاقیت محاسباتی

## منابع

د

رده:موسیقی‌شناسی شناختی
رده:موسیقی رایانه‌ای
رده:هوش مصنوعی
رده:هنر هوش مصنوعی