27 क्लब एक अनौपचारिक सूची है जिसमें ज्यादातर लोकप्रिय संगीतकार, कलाकार, अभिनेता और अन्य हस्तियां शामिल हैं जिनकी 27 वर्ष की आयु में मृत्यु हो गई। जिम मॉरिसन (Jim Morrison), जिमी हेंड्रिक्स (Jimi Hendrix), कर्ट कोबेन (Kurt Cobain), एमी वाइनहाउस (Amy Winehouse), और जेनिस जोप्लिन (Janis Joplin) जैसे सेलिब्रिटी संगीतकारों सहित कई अन्य लोगों की एक ही उम्र में दुखद रूप से मृत्यु हो गई।
एआई(AI) का उपयोग करके उनके संगीत को पुन: जीवित करने का प्रयास किया गया है । संपूर्ण डिस्कोग्राफी (discography) के साथ-साथ दिवंगत कलाकारों के "पृथक हुक, ताल, धुन और गीत" से युक्त सभी उपलब्ध डेटा का अध्ययन करने के लिए एआई एल्गोरिदम (AI Algorithm) का उपयोग करके, चार नए ट्रैक बनाए गए थे। हालांकि ये बिल्कुल नए एआई- जनरेटेड ट्रैक (AI-Generated Tracks) हैं, इन्हें क्रमशः कर्ट कोबेन, एमीवाइन हाउस, जिमी हेंड्रिक्स और जिम मॉरिसन की शैलियों और आवाज़ों की नकल करने के लिए बनाया गया है। ऐसा कहा जाता है कि 19वीं और 20वीं सदी के बहुत से प्रसिद्ध संगीतकारों का निधन, इससे पहले कि वे अपनी दसवीं सिम्फनी (Symphony) या स्वर की समता को पूरा कर पाते, हो गया था । इसी कारण एक अपवाह फैली की नौवीं सिम्फनी स्‍वीकारणीय नहीं थी। बीथोवेन (Beethoven), बकनर (Buckner), शुबर्ट (Schubert), ड्वोरक (Dvorak) और महलर (Mahler) जैसे कई महान संगीतकारों ने दसवीं सिम्फनी अधूरी छोड़ी थी। बीथोवेन की दसवीं सिम्फनी, विशेष रूप से उल्‍लेखनीय है क्योंकि उनका संगीत उनकी मृत्यु के लगभग 200 साल बाद भी प्रासंगिक है।
जबकि बीथोवेन ने 1827 में अपनी मृत्यु से पहले ही अपनी दसवीं सिम्फनी पर काम शुरू किया था, उन्होंने केवल पहली गति को पूरा किया था। किसी पुस्तक के अध्यायों के समान, विषयों और विचारों के आधार पर संगीत के लंबे अध्‍यायों को व्यवस्थित करने और रहस्यमय बनाने के लिए भी विभिन्‍न गतियों का उपयोग किया जाता है। डॉ. अहमद एल्गल बीथोवेन की दसवीं सिम्फनी को पूरा करने के लिए एआई प्रोजेक्ट (AI project) के प्रमुख वैज्ञानिक थे, जिसे पूर्ण माना जाता था जब विशेषज्ञों का एक समूह यह नहीं बता सकता था कि बीथोवेन का काम कहाँ समाप्त हुआ और एआई की शुरुआत कहाँ हुई। एआई-संचालित दसवीं सिम्फनी का प्रीमियर 9अक्टूबर, 2021 को जर्मनी(Germany) में टेलीकॉम फोरम (Telekom Forum) में हुआ। संगीत की दुनिया में एआई के लिए बहुत सारी उलझने हैं और न केवल कलाकारों और मशहूर हस्तियों के चले जाने के बाद, नुकसान से निपटने में हमारी मदद करने की, बल्कि वे अपना मूल संगीत बना सकें इसकी भी।
हारमोनई एक ऐसा संगठन है जिसे स्टेबल डिफ्यूजन (Stable Diffusion) के बाद लंदन स्थित स्टार्टअप स्टेबिलिटी एआई (London-based startup) से वित्तीय सहायता प्राप्त है। सितंबर के अंत में, हारमोनई ने डांस डिफ्यूजन (Dance Diffusion), एक एल्गोरिथम (algorithm) और उपकरणों का सेट जारी किया, जो सैकड़ों घंटों के मौजूदा गानों पर अभ्‍यास करके संगीत की क्लिप तैयार कर सकते हैं।डांस डिफ्यूजन अभी भी परीक्षण के चरणों में है - वर्तमान में, सिस्टम केवल कुछ सेकंड लंबी क्लिप तैयार कर सकता है। लेकिन शुरुआती परिणाम, संगीत निर्माण का भविष्य क्या हो सकता है, इस पर एक आकर्षक झलक प्रदान करते हैं, साथ ही साथ कलाकारों पर संभावित प्रभाव के बारे में भी सवाल उठाते हैं।
डीएएलएल-ई 2 (DALL-E 2) के बाद सैन फ्रांसिस्को (San Francisco) स्थित लैब ओपन एआई (OpenAI) ने संगीत निर्माण के साथ अपने भव्य प्रयोग को विस्तृत किया, जिसे ज्यूकबॉक्स (Jukebox) कहा गया, के कई वर्षों बाद डांस डिफ्यूजन का उद्भव हुआ। एक शैली, कलाकार और गीतों के एक अंश को देखकर ज्यूकबॉक्स अपेक्षाकृत सुसंगत संगीत को स्वर देकर पूरा कर सकता है। लेकिन ज्यूकबॉक्स द्वारा निर्मित गीतों में कोरस (choruses) जैसे बड़े संगीत ढांचे का अभाव था। गूगल के ऑडियोएलएम (Google’s AudioLM), ने अपनी एक योग्‍यता को प्रदर्शित किया जिसमें पियानो संगीत उत्पन्न करने की एक अनोखी क्षमता है जिसे बजाने का एक छोटा सा अंश दिया गया है। लेकिन इसे ओपन सोर्स (open sourced) नहीं किया गया है।कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय (Carnegie Mellon University) में कंप्यूटर से उत्पन्न संगीत पर शोध करने वाले रोजर डैनेनबर्ग (Roger Dannenberg) का कहना है कि ऑडियोएलएम में पहले से ही पिछले संगीत जनरेशन के कार्यक्रमों की तुलना में बेहतर ध्वनि गुणवत्ता है।
विशेष रूप से, वे कहते हैं, ऑडियोएलएम मानव निर्मित संगीत में निहित कुछ दोहराए जाने वाले पैटर्न को फिर से बनाने में आश्चर्यजनक रूप से अच्छा है। यथार्थवादी पियानो संगीत उत्पन्न करने के लिए, ऑडियोएलएम को पियानो बजने पर प्रत्येक नोट में निहित बहुत सारे सूक्ष्म स्पंदनों को पकड़ना होता है, संगीत को भी समय के साथ अपनी लय और सामंजस्य बनाए रखना होता है।
डांस डिफ्यूजन का उद्देश्य स्‍टेबल डिफ्यूजन (Stable Diffusion) जैसे इमेज जेनरेटर (image generators ) की तकनीक की सहायता से पिछले ओपन सोर्स टूल्स की सीमाओं को दूर करना है। ये वह सिस्टम है जिसे डिफ्यूजन मॉडल के रूप में जाना जाता है, जो डेटा के कई मौजूदा नमूनों को नष्ट और पुनर्प्राप्त करना सीखकर नया डेटा (जैसे, गाने) तैयार करता है। जैसा कि इसने मौजूदा नमूनों में बनाया है।
ऑडियोएलएम, गूगल शोधकर्ताओं द्वारा विकसित, ऑडियो उत्पन्न करता है, जिसमें पियानो संगीत, या लोगों के बातों की जैसी जटिल ध्वनियां शामिल हैं, जो मूल रिकॉर्डिंग से लगभग अप्रभेद्य है। तकनीक ऑडियो उत्पन्न करने के लिए एआई प्रशिक्षण की प्रक्रिया को तेज करने का वादा करती है, और अंततः इसका उपयोग वीडियो के साथ संगीत को ऑटो-जेनरेट करने के लिए किया जा सकता है। नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी (Northeastern University) में सूचना और भाषण विज्ञान पर शोध करने वाले रूपल पटेल का कहना है कि ऑडियो बनाने के लिए एआई का उपयोग करने वाले पिछले काम की उन बारीकियों को तभी पकड़ सकता है जब उन्हें प्रशिक्षण डेटा में स्पष्ट रूप से एनोटेट(annotated) किया गया हो। इसके विपरीत, ऑडियोएलएम स्वचालित रूप से इनपुट डेटा से उन विशेषताओं को सीखता है, जो वास्तविक प्रभाव को जोड़ता है।
आखिरकार, वीडियो (Videos)और स्लाइडशो (Slideshows)के लिए अधिक प्राकृतिक-ध्‍वनि बैकग्राउंड साउंडट्रेक (background soundtrack) प्रदान करने के लिए एआई-जनित संगीत का उपयोग किया जा सकता है। पटेल कहते हैं कि स्पीच जनरेशन(speech generation) तकनीक जो अधिक स्वाभाविक लगती है, इंटरनेट एक्सेसिबिलिटी टूल्स (accessibility tools) और बॉट्स (bots) को बेहतर बनाने में मदद कर सकती है जो बेहतर सुविधा सेटिंग्स में काम करते हैं।

संदर्भ:
https://tcrn.ch/3enuexd
https://bit।.y/3rKugCm
https://bit।.y/3RKC95b

चित्र संदर्भ
1. लोकप्रिय संगीतकार, जिम मॉरिसन को दर्शाता एक चित्रण (flickr)
2. AI संगीत सुनती महिला को दर्शाता एक चित्रण (wikimedia)
3. AI मष्तिष्क को दर्शाता एक चित्रण (Max Pixel)
4. टेबलेट पर चल रहे संगीत को दर्शाता एक चित्रण (wikimedia)
5. ध्वनि तरंगों को दर्शाता एक चित्रण (Max Pixel)