كيفية تحديد تسلسلات الأكورد في Suno AI
المشكلة:
غالبًا ما يرغب الموسيقيون في إنشاء أغاني بتسلسلات أكورد محددة، مثل أغنية ترانس إيقاعية في اللا ماجور باستخدام تسلسل معين (Am, F, G, Em). ومع ذلك، تظهر تحديات عندما يفسر الذكاء الاصطناعي هذا الإدخال بشكل خاطئ ويخلق كلمات حول أسماء الأكورد بدلاً من اتباع النمط الموسيقي المقصود. تعكس هذه المشكلة القيود الحالية للذكاء الاصطناعي في التمييز بين محتوى الكلمات والتعليمات الموسيقية.
الحل:
لحل هذه المشكلة، استخدم استراتيجيات مستهدفة لتحديد متطلباتك الموسيقية بشكل أفضل للذكاء الاصطناعي:
أمثلة:
-
استخدم “وضع العرف” لفصل إدخالات الكلمات والأسلوب:
أسلوب: ترانس إيقاعي في اللا ماجوركلمات: [Am] [F] [G] [Em]يساعد هذا الأمر الذكاء الاصطناعي على التركيز على الأسلوب الموسيقي دون أن يخلط بينها وبين الكلمات.
-
قم بتسمية عناصرك الموسيقية بوضوح في الدليل:
تسلسل الأكورد: [Am] [F] [G] [Em]بما في ذلك مصطلح “تسلسل الأكورد” قد يساعد الذكاء الاصطناعي على التعرف عليها وتطبيق تلك التفاصيل بدقة أكبر.
-
قم بتجربة وصف المزاج المرتبط بالمقاييس:
المزاج: حزين (للمقاييس الصغيرة)أحيانًا، توصيف المزاج يمكن أن يؤثر بشكل غير مباشر في اختيار الذكاء الاصطناعي للمقياس المناسب، مثل استخدام “حزين” للمفاتيح الصغيرة.
نصائح إضافية:
- على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد لا يتبع دائمًا التعليمات الموسيقية المعقدة بشكل مثالي، يمكن زيادة فرصك للوصول إلى نتيجة مرغوبة باستخدام أوامر واضحة ومتميزة.
- كن مستعدًا لبعض التجربة والخطأ. فهم الذكاء الاصطناعي للتفاصيل الموسيقية لا زال قيد التطوير، وقد يحتاج الأمر إلى عدة محاولات لتحقيق التأثير المقصود.
- ربط وصفات المزاج بالمقاييس الموسيقية يمكن أن يكون وسيلة غير مباشرة ولكن فعالة لتوجيه الذكاء الاصطناعي في الاتجاه الموسيقي المطلوب.
من خلال تطبيق هذه الاستراتيجيات، يمكنك تعزيز قدرتك على إنشاء تكوينات موسيقية محددة باستخدام Suno AI، حتى داخل القيود التكنولوجية الحالية.