Algoritmaların Senfonisi: Müzikte Yapay Zeka’nın Geçmişi, Bugününü ve Geleceğinin Değerlendirilmesi
Özet Görüntüleme: 800 / PDF İndirme: 1122
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.7973728Anahtar Kelimeler:
Yapay zeka, algoritmalar, müzikÖzet
Bu çalışmada, yapay zekanın müzik alanındaki kullanımının tarihi, mevcut durumu ve geleceğine yönelik bir değerlendirme yapılmıştır. Yapay zeka, müzikte büyük bir dönüşüm sağlamıştır. Geçmişte, müzik üretimi ve bestecilik süreçlerinde insanların yaratıcılığına bağlı kalırken, günümüzde ileri algoritmalar sayesinde, müzik üretiminde etkileyici sonuçlar elde edilmektedir. Yapay zeka, büyük veri analizi ve örüntü tanıma gibi tekniklerle müziğin matematiksel özelliklerini çözümleyebilmektedir. Böylece, eserlerin yapıları, melodi ve ritim gibi öğeleri anlayıp benzerlerini üretebilmektedir. Ayrıca, yapay zeka, gerçek enstrüman çalmaya benzer bir şekilde sesler üretebilen sanal enstrümanlar ve müzikal robotlar gibi uygulamalara da ilham vermektedir. Gelecekte, yapay zeka ile müzik arasındaki etkileşimin artması beklenmektedir. Yapay zeka tabanlı bestecilik, müzik yapımı ve performansı daha da gelişmesi öngörülmektedir. Ancak yapay zekanın sınırları, gerçek bir müzikal deneyimin yerine geçip geçemeyeceği ve insan yaratıcılığının yerini alıp alamayacağı gibi konular hala tartışma konusu olmaya devam etmektedir. Sonuç olarak, yapay zekanın müzik alanında da diğer alanlarda olduğu gibi büyük bir etkisi olduğu ve gelecekte önemini daha da artıracağı kaçınılmazdır.
Referanslar
Al-Rikabi, A.B., Oram, A., 2020. AI and creativity: Understanding the potential impact on music creation and copyright law. Computer Law & Security Review, 37:105420.
Brøvig-Hanssen, R., Hagen, A., 2020. The future of work in the music industries: Technological and social perspectives. Nordic Journal of Media Management, 1(2): 37-56.
Choi, J.Y., Han, K., 2020. Exploring the ethical implications of AI-generated music in the music industry. Media, Culture & Society, 42(7-8):1221-1236.
Civit, M., Civit-Masot, J., Cuadrado, F., Escalona, M.J., 2022. A systematic review of artificial intelligence-based music generation: Scope, applications, and future trends. Expert Systems with Applications, 209:118190.
Cope, D., 2005. Computer Models of Musical Creativity (First Edition). The MIT Press, London, England.
Gasser, U., Alsenoy, V.V., 2019. Regulating artificial intelligence in the music industry: Revisiting copyright law for AI-assisted music creation. International Journal of Law and Information Technology, 27(4): 349-378.
Gioti, A.M., 2020. From artificial to extended intelligence in music composition. Organised Sound, 25 (1): 25-32.
Magenta, 2023. Magenta Project, (https://magenta.tensorflow.org/), (Erişim tarihi 19.01.2023).
Jones, A., Lee, S., 2020. Artificial intelligence and music: Open questions and current perspectives. Journal of New Music Research, 49(5): 413-428.
Jukedeck, 2023. Artificially Intelligent Composer, https://www.jukedeck.com), (Erişim tarihi: 03.04.2023).
Laplante, A., Dachtera, J., 2020. Music and AI: Ethical challenges and regulatory frameworks. ACM Transactions on Management Information Systems, 11(3):1-17.
Madhiarasan, M., Louzazni, M., 2022. Analysis of artificial neural network: Architecture, types, and forecasting applications. Journal of Electrical and Computer Engineering, Article ID 5416722: 23.
McFee, B., Bertin-Mahieux, T., Ellis, D. P.W., Lanckriet, G. R.G., 2012. The million song dataset challenge. www 2012: 21st World Wide Web Conference, Congress Book, 16-20 April, France, s. 909-916.
OpenAI, 2023. Muse Net, (https://openai.com/research/musenet/), (Erişim tarihi: 20.03.2023).
Pachet, F., 2003. The continuator: Musical interaction with style. Journal of New Music Research, 32(3):333-341.
Salamon, J., Bello, J. P., 2017. Deep convolutional neural networks and data augmentation for environmental sound classification. IEEE Signal Processing Letters, 24(3): 279-283.
Simoes, J.M., Machado, P., Rodrigues, A.C., 2019. Deep learning for expressive music generation. ARTECH 2019: 9th International Conference on Digital and Interactive Arts, Congress Book, 23 – 25 October, Portugal, s. 1-9.
Tarrant, D., 2019. Artificial intelligence and copyright: Who owns AI-generated works?. Computer Law & Security Review, 35(5): 589-601.
Zimmer, H., 2018. Composer Hans Zimmer Collaborates with Artificial Intelligence to Create Score for Blue Planet II, (https://www.bbc.co.uk/mediacentre/latestnews/2018/hans-zimmer), (Erişim tarihi: 19.01.2023).
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2023 MAS Uygulamalı Bilimler Dergisi
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License ile lisanslanmıştır.