🔡 🌟 🤕 क्या तंत्रिका नेटवर्क "धातु" गा सकते हैं और मृत्यु धातु का प्रदर्शन कर सकते हैं 🧝🏼 🤦🏽 👩🏿‍🤝‍👨🏽

आइए बुद्धिमान उपकरणों के बारे में बात करते हैं जो पटरियों और यहां तक कि गीत भी उत्पन्न कर सकते हैं। यह निगमों और प्रयोगशालाओं के फैसलों के साथ-साथ उत्साही लोगों के विकास के बारे में होगा।

^{फोटो जो ग्रीन / अनप्लैश}

तंत्रिका नेटवर्क संगीत लिखते हैं ...

यह NSynth सुपर सिंथेसाइज़र करता है । यह एआई सिस्टम के आधार पर बनाया गया है, जो नई ध्वनियों का निर्माण करता है जो प्रकृति में पहले से दर्ज नमूनों से मौजूद नहीं हैं। एल्गोरिथ्म एक बांसुरी और एक ड्रम की आवाज को जोड़ सकता है । NSynth 16 संगीत वाद्ययंत्रों के साथ काम कर सकता है - उनके आधार पर यह 100 हजार से अधिक ध्वनियां उत्पन्न करता है। वह अपनी इनपुट विशेषताओं का विश्लेषण करता है, और फिर एक गणितीय प्रतिनिधित्व करते हुए, रैखिक रूप से प्रक्षेप करता है।

NSynth Super एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट है। असेंबली के लिए स्रोत और योजनाएँ GitHub के भंडार में सभी के लिए उपलब्ध हैं ।

एक अन्य उदाहरण दादाबोट्स कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली है , जिसे संगीतकारों सीजे कैर और ज़ैक ज़ुकोव्स्की द्वारा विकसित किया गया था । तंत्रिका नेटवर्क मृत्यु धातु की धुनों की रचना करता है - यह कनाडाई टीम आर्कस्पायर के काम पर प्रशिक्षित किया गया था । एआई पर आधारित समाधान काफी सामंजस्यपूर्ण उत्पन्न करता है, हालांकि सुनने की रचनाओं के लिए हमेशा सुखद नहीं होता है - वे समय-समय पर तेज ध्वनिक प्रभावों से भरपूर होते हैं। हालांकि चुनी हुई शैली के लिए यह एक लहर की तरह दिखता है। आप YouTube पर दादाबोट्स के काम को सुन सकते हैं, एक दौर का सीधा प्रसारण है । जुकेडेक में

एआई म्यूजिक सिस्टम भी विकसित किया जा रहा है । यह स्टार्टअप पटरियों को पैदा करने के लिए एक उपकरण विकसित कर रहा हैएक दिए गए मूड और गति के साथ। एक साल पहले यह एक कंपनी द्वारा अधिग्रहण किया गया था जो टिक्कॉक का मालिक है। जुकेडेक प्रौद्योगिकियां रॉयल्टी पर सामाजिक नेटवर्क को बचाने में मदद करती हैं।

... और पता है कि कैसे गाना है

अप्रैल के अंत में, इस तरह के एक उपकरण को OpenAI में पेश किया गया था, इसे Jukebox कहा जाता था । यह सार्थक गीत और स्वर के साथ रचनाएँ उत्पन्न करता है। यहाँ एक उदाहरण है:

इंजीनियरों ने 1.2 मिलियन गाने (अंग्रेजी में 600 हजार) के डेटा सेट पर एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया था। उनके लिए पाठ और मेटाडेटा LyricWiki लाइब्रेरी से लिया गया था। नई पटरियों को उत्पन्न करने के लिए, AI सिस्टम VQ-VAE (वेक्टर क्वांटिज्ड वैरिएशन ऑटोइंकोडर) विधि का उपयोग करता है - यह पटरियों को संपीड़ित करता है और उनसे आवश्यक ध्वनिक जानकारी निकालता है। फिर इसके आधार पर एक नई रचना बनती है। एक गीत के एक मिनट को लिखने के लिए ज्यूकबॉक्स लगभग नौ घंटे खर्च करता है, लेकिन अब तक पता नहीं है कि दोहराए गए कोरस के साथ परिचित गाने कैसे उत्पन्न होते हैं। सिस्टम को बड़े कंप्यूटिंग संसाधनों की भी आवश्यकता होती है - कंप्यूटर या स्टूडियो में घर पर इसका परीक्षण करना अभी तक संभव नहीं है। भविष्य में, डेवलपर्स इन कमियों को ठीक करने की योजना बनाते हैं।

लेकिन क्या संगीतकारों को बदला जाएगा

संगीत उत्पन्न करने के लिए बुद्धिमान उपकरणों के लेखक कहते हैं कि मशीन एल्गोरिदम का उद्देश्य संगीतकार को प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि उनकी कलात्मक क्षमताओं का विस्तार करना है।

अमेरिकी गायक टैरिन सदर्न ने एआई-आधारित समाधान का उपयोग करते हुए एक एल्बम रिकॉर्ड किया । तंत्रिका नेटवर्क ने ब्रेक फ्री ट्रैक के लिए संगीत लिखा और एक वीडियो क्लिप तैयार की। YACHT के प्रमुख गायक क्लेयर इवांस ने चेन ट्रिपिंग लिखने के लिए मशीन एल्गोरिदम का भी उपयोग किया । कंप्यूटर ने क्लेयर के पिछले कार्यों के आधार पर नई धुनें उत्पन्न कीं, और कलाकार ने एक-दूसरे के लिए सबसे दिलचस्प नमूने कनेक्ट किए।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भी संगीतकारों को तकनीकी मुद्दों को हल करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, LANDR के डेवलपर्स एक कृत्रिम खुफिया प्रणाली प्रदान करते हैं जो स्वचालित रूप से पटरियों को ट्रैक करता है। 2 मिलियन से अधिक कलाकार पहले से ही इसका उपयोग कर रहे हैं ।

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"मशीन ध्वनि": तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित सिंथेसाइज़र।

भाषण सिंथेसाइज़र का इतिहास: पहला यांत्रिक ड्राइव।

भाषण सिंथेसाइज़र का इतिहास: कंप्यूटर युग।

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