ನಿಮ್ಮ ನೆಚ್ಚಿನ ಕಲಾವಿದರಿಂದ ಹೊಸ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮಾದರಿಗಳು ಈಗ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿವೆ. OpenAI ಯ ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್, ಸಂಗೀತವನ್ನು ಸಹ ನರಮಂಡಲದ ಮೂಲಕ ನಿಖರವಾಗಿ ರೂಪಿಸಬಹುದೆಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಗೀತವು ಮಾದರಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಸ್ತುವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಗತಿ, ಜೋರು ಮತ್ತು ಪಿಚ್ನಂತಹ ಸರಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸಾಹಿತ್ಯ, ವಾದ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ರಚನೆಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.
ಸುಧಾರಿತ ಬಳಸುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು, ಇತರ ಮಾದರಿಗಳು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿ ಕಚ್ಚಾ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು OpenAI ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ.
ಈ ಲೇಖನವು ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು, ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಇದು OpenAI ನ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಹಾಡುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಗೀತವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕಲಾವಿದರ ಶೈಲಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಎಲ್ವಿಸ್ ಪ್ರೀಸ್ಲಿಯ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ರಾಕ್ ಹಾಡನ್ನು ಅಥವಾ ಕಾನ್ಯೆ ವೆಸ್ಟ್ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಹಿಪ್ ಹಾಪ್ ಟ್ಯೂನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಇದನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡಬಹುದು ವೆಬ್ಸೈಟ್ ನಿಮ್ಮ ಮೆಚ್ಚಿನ ಸಂಗೀತ ಕಲಾವಿದರು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರಗಳ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು.
ಮಾದರಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಕಾರ, ಕಲಾವಿದ ಮತ್ತು ಸಾಹಿತ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಇನ್ಪುಟ್ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಕಲಾವಿದರು ಮತ್ತು ಸಾಹಿತ್ಯದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಲಕ್ಷಾಂತರ ಹಾಡುಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಕಾದಂಬರಿ ಕಚ್ಚಾ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
ಕೆಲವು ಸಂಗೀತ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು MIDI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ನಿಜವಾದ ಕಚ್ಚಾ ಆಡಿಯೊ ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಕುಗ್ಗಿಸಲು, ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ VQ-VAE ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸ್ವಯಂ-ಎನ್ಕೋಡರ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
VQ-VAE ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ಡ್ ವೇರಿಯೇಶನಲ್ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ವಲ್ಪ ಜಟಿಲವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಅದನ್ನು ಒಡೆಯೋಣ.
ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸೋಣ. ಸಾಹಿತ್ಯ ಅಥವಾ ಶೀಟ್ ಸಂಗೀತಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಕಚ್ಚಾ ಆಡಿಯೊ ಫೈಲ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಹಾಡುಗಳಿಂದ "ಕಲಿಯಲು" ನಾವು ಬಯಸಿದರೆ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕುಚಿತ ಮತ್ತು ಸರಳೀಕೃತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ರಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ನಾವು ಇದನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಎ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ ಸುಪ್ತ ಜಾಗ.
An ಸ್ವಯಂಎನ್ಕೋಡ್ a ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ ನರಮಂಡಲ ನೀಡಿರುವ ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಗಾಗಿ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸುಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು. ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ ಎರಡು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಎನ್ಕೋಡರ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡರ್.
ನಮ್ಮ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಸುಪ್ತ ಜಾಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಡಿಕೋಡರ್ ಸುಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಅದರ ಮೂಲ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಈಗ ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, "ವೇರಿಯೇಷನಲ್" ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ನಿಂದ ನಾವು ಏನನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸೋಣ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವಯಂಕೋಡರ್ಗಳು ಸುಪ್ತ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ.
ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಧುಮುಕದೆ, ಸಂಭವನೀಯ ಪೂರ್ವವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಸುಪ್ತ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುತ್ತದೆ. VAE ಮತ್ತು VQ-VAE ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಎರಡನೆಯದು ನಿರಂತರವಾದ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಸುಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿ VQ-VAE ಹಂತವು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೆಳ ಹಂತದ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯ ಸಂಗೀತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ.
ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು
ಈಗ ನಾವು VQ-VAE ನಿಂದ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಂಗೀತ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ನಾವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು ಸಂಗೀತವನ್ನು ರಚಿಸಿ ಈ ಸಂಕುಚಿತ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಜಾಗದಲ್ಲಿ.
ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಆಟೋರೆಗ್ರೆಸಿವ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ರಚಿಸಲು. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಒಂದು ರೀತಿಯ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಅನುಕ್ರಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಟೋಕನ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಯು ಮುಂದಿನ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ವಿರಳ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳ ಸರಳೀಕೃತ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಗಳು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಸಂಕುಚಿತ ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು VQ-VAE ಡಿಕೋಡರ್ ಬಳಸಿ ಕಚ್ಚಾ ಆಡಿಯೊಗೆ ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಜ್ಯೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಕಲಾವಿದ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರದ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್
ತರಬೇತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ನ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತಿ ಹಾಡಿಗೆ ಕಲಾವಿದರು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರದ ಲೇಬಲ್ಗಳಿಂದ ಮೊದಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಆಡಿಯೊ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಎಂಟ್ರೊಪಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಿರುಗಿಸಲು ಲೇಬಲ್ಗಳು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಕಲಾವಿದ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರದ ಜೊತೆಗೆ, ತರಬೇತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಮಯ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಕೇತಗಳು ಹಾಡಿನ ಉದ್ದ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಾರಂಭದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕಳೆದುಹೋದ ಹಾಡಿನ ಭಾಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಾರೆ ರಚನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಆಡಿಯೊ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯು ಮಾದರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲೈವ್ ಸಂಗೀತದ ಚಪ್ಪಾಳೆ ಹಾಡಿನ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಮಾಡೆಲ್ ಕಲಿಯಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ಕಲಿಯಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಪ್ರಕಾರಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಉದ್ದವಾದ ವಾದ್ಯ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಸಾಹಿತ್ಯ
ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ನಿಯಮಾಧೀನ ಮಾದರಿಗಳು ವಿವಿಧ ಹಾಡುವ ಧ್ವನಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಧ್ವನಿಗಳು ಅಸಂಬದ್ಧ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಒಲವು.
ಸಾಹಿತ್ಯ ರಚನೆಗೆ ಬಂದಾಗ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ತರಬೇತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿಜವಾದ ಆಡಿಯೊದಲ್ಲಿನ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸಾಹಿತ್ಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ ಸ್ಪ್ಲೀಟರ್ ಗಾಯನವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು NUS ಆಟೋಲಿರಿಕ್ಸ್ ಅಲೈನ್ ಸಾಹಿತ್ಯದ ಪದ-ಮಟ್ಟದ ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು.
ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಮಾದರಿಯ ಮಿತಿಗಳು
ಜೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ನ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಸಂಗೀತ ರಚನೆಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಸಣ್ಣ 20-ಸೆಕೆಂಡ್ ಕ್ಲಿಪ್ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅಂತಿಮ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೋರಸ್ ಮತ್ತು ಪದ್ಯಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಗೀತ ರಚನೆಯು ಇರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕೇಳುಗರು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಮಾದರಿಯು ನಿರೂಪಿಸಲು ಸಹ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿಮಿಷದ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಲು ಇದು ಸರಿಸುಮಾರು 9 ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ಹಾಡುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಮಾದರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಪಾಶ್ಚಾತ್ಯ ಸಂಗೀತ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಗಮನಿಸಿದ್ದಾರೆ. AI ಸಂಶೋಧಕರು ಇತರ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಪಾಶ್ಚಿಮಾತ್ಯೇತರ ಸಂಗೀತ ಶೈಲಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗೀತವನ್ನು ರಚಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಜ್ಯೂಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಯೋಜನೆಯು ಕಚ್ಚಾ ಆಡಿಯೊದಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾದ ನಿಖರವಾದ ಸುಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವಂತೆ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರಗತಿಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ GPT-3, ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳು, OpenAI ನಲ್ಲಿ ನೋಡಿದಂತೆ DALL-E2.
ಈ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಸೃಜನಶೀಲ ಉದ್ಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಬೀರಬಹುದಾದ ಪ್ರಭಾವದ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನೂ ಕಳವಳಗಳಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸುಧಾರಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲರು ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಬೇಕು.
ಭವಿಷ್ಯದ ಉತ್ಪಾದಕ ಸಂಗೀತ ಮಾದರಿಗಳು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಸಂಗೀತಗಾರರಿಗೆ ಸಾಧನವಾಗಿ ಅಥವಾ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಸಂಗೀತದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸೃಜನಶೀಲರಿಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ