Müzikte yapay zekanın tarihsel gelişimi

Kökeni, ilk bilgisayar bilimcilerinin müzik bestelemek için algoritmaları kullanma fikrini keşfetmeye başladığı 1950'lere kadar uzanmaktadır. Bu dönemin en önemli anlarından biri, 1957 yılında Lejaren Hiller ve Leonard Isaacson tarafından bilgisayar tarafından üretilen ilk önemli beste olan 'Illiac Suite'in yaratılmasıydı. Musenet, Magenta ve Yapay Zeka Müziğinin Kökenlerini Keşfedin

‍

1980'lerde David Cope'un 'Experiments in Musical Intelligence' (EMI) projesi, benzer besteler üretmek için Bach ve Mozart gibi klasik bestecilerin stillerini analiz ederek bir adım daha ileri gitti.

‍

Günümüzde Müzik Besteciliğinde Yapay Zeka

2025 yılında, önemli ölçüde gelişmiş müzik kompozisyonu yapay zeka teknolojileri göreceğiz:

Üniversiteler ve araştırma merkezleri, yapay zeka ile müzik kompozisyonunun gelişiminde önemli bir rol oynuyor. Örneğin, San Diego'daki Kaliforniya Üniversitesi'nde, Profesör Shlomo Dubnov liderliğindeki bir ekip, birden fazla müzik parçası arasındaki eşlik veya etkileşimde 'zımni bilgiyi' yakalamak için sistemler oluşturmak üzerinde çalışıyor. Modern Müzikal Kompozisyonda Yapay Zekanın Rolü Nedir?

‍

Müzik kompozisyonu için önde gelen yapay zeka sistemleri arasında, 2019'da piyasaya sürülen, birden fazla türü ve farklı enstrümanları kapsayan karmaşık kompozisyonlar üretebilen bir yapay zeka modeli olan OpenAI'nin MuseNet'i bulunmaktadır. Bu sistem, farklı müzikal veri kümeleri üzerinde eğitilmiş derin bir sinir ağı üzerine inşa edilmiştir ve stilleri, tempoları harmanlamasını ve uyumlu parçalar üretmesini sağlar. Musenet, Magenta ve The Origins of AI Music'i keşfedin

‍

Üretken yapay zekadaki ilerlemelerle birlikte, basit bir metin açıklamasından eksiksiz müzik besteleri (şarkı sözleri dahil) oluşturabilen modeller ortaya çıkmıştır. Bu alandaki iki önemli web uygulaması, Aralık 2023'te başlatılan Suno AI ve Nisan 2024'te bunu takip eden Udio'dur. Müzik ve yapay zeka - Vikipedi

‍

2025'teki diğer popüler enstrümanlar şunlardır:

• Boomy: minimalist bir yaklaşım benimseyerek, müzik deneyimi olmayan kullanıcıların birkaç tıklamayla bir şarkı oluşturmasına ve yeniden düzenlemesine olanak tanır.
• AIVA: Klasik, orkestral ve enstrümantal müzikte uzmanlaşmış, kişisel veya profesyonel projeler için orijinal müziğe ihtiyaç duyan yaratıcılar, besteciler ve müzisyenler için tasarlanmış bir kompozisyon aracı. 2025'te Yaratıcılar için 10 Yapay Zeka Müzik Üreticisi | DigitalOcean

İşbirliğine dayalı yaklaşımın ilginç bir yönü de makine öğreniminin genellikle yeni müzikal parçalar veya fikirler üretmek için kullanılması ve insan bestecilerin de bunları birleştirerek eksiksiz parçalar haline getirmesidir. Bu yenilik, sanatçıların müzik üretmesi için daha erişilebilir yollar sunuyor ve daha geniş bir sanatçı yelpazesinin sektöre girmesine olanak tanıyor. Müzikte Yapay Zekanın Geleceği: 2025 ve Sonrası için Tahminler | Empress

‍

Yapay zekanın müzik piyasası üzerindeki etkisi

Müzikte yapay zeka pazarı hızla büyüyor. Yalnızca üretken yapay zekanın 2025 yılına kadar 2,92 milyar dolara ulaşması beklenirken, müzik pazarındaki yapay zekanın 2033 yılına kadar 38,7 milyar dolara çıkması öngörülüyor. Müzik Sektöründe Yapay Zeka İstatistikleri 2025: Pazar Büyümesi ve Trendler

‍

2025 yılına kadar, yapay zeka tarafından üretilen müziğin müzik endüstrisi için gelirde yüzde 17,2'lik bir artış getirmesi bekleniyor. Daha fazla sanatçı beste yapmak, ustalaşmak ve sanat eseri yaratmak için yapay zekaya yönelirken, teknoloji müzisyenlerin daha hızlı çalışmasına ve kalıpların dışında düşünmesine yardımcı oluyor. Yapay Zeka Müzik İstatistikleri 2025 - Pazar Büyüklüğü ve Trendler

‍

Reuters'a göre, 2025 yılına kadar Deezer gibi platformlara yüklenen şarkıların yaklaşık %18'i tamamen yapay zeka tarafından üretilecek ve her gün 20.000'den fazla yapay zeka tarafından üretilen parça yüklenecek. Yapay zeka tarafından üretilen müzik, Deezer'a yüklenen tüm parçaların %18'ini oluşturuyor | Reuters

‍

Kişiselleştirilmiş Dinlemede Yapay Zeka

Büyük müzik akışı platformları, kullanıcı tercihlerini anlamak ve özelleştirilmiş çalma listeleri ve öneriler sunmak için büyük ölçüde yapay zeka algoritmalarına güveniyor. Spotify, Apple Music ve Amazon Music dahil olmak üzere bu platformlar, geniş müzik kütüphanelerini ve kullanıcı etkinliği verilerini analiz etmek için gelişmiş yapay zeka modelleri kullanarak son derece kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri sağlıyor. Müzik Akışında Yapay Zeka ve Kişiselleştirmenin Rolünü Keşfetmek - CacheFly

‍

Müzik akışı öneri sistemlerinde kullanılan başlıca yapay zeka teknolojileri şunlardır:

1. İşbirlikçi filtreleme: benzer kullanıcıların beğendiği parçaları önermek için kullanıcı davranış modellerini analiz eder, alakalı ve ilgi çekici içerik sağlar.
2. İçerik tabanlı filtreleme: kullanıcılara tercihlerine göre benzer öğeler önermek için türler, sanatçılar ve şarkı sözleri gibi müzik öğelerinin özelliklerini analiz etmeye odaklanır. Müzik akışında öneri sistemleri için yapay zeka teknolojileri | SkillUpwards

Müzik öneri motorları, kullanıcılara dinleme alışkanlıklarına, tercihlerine ve diğer faktörlere göre şarkı, albüm veya sanatçı önermek için tasarlanmış sistemlerdir. Bu motorlar, bir kullanıcının müzik zevkini anlamak için ne çaldığını, sevdiğini veya atladığını analiz eden algoritmalar kullanır. Sistem, bu verileri işleyerek kullanıcının hoşuna gidebilecek yeni müzikler önerebilir. Müzik Öneri Sistemi: Yayın Platformları Yapay Zekayı Nasıl Kullanıyor?

‍

Zorluklar ve etik konular

İnsan ve yapay zeka tarafından üretilen besteler arasındaki ayrım giderek bulanıklaşıyor. Bir testte, insan ve yapay zeka tarafından üretilen şarkıları ayırt etme becerisi için ortalama puan sadece %46 idi. Bazı türlerde, özellikle de enstrümantal olanlarda, dinleyiciler tahmin ettiklerinden daha sık yanıldılar. Yapay zeka müzik için de geliyor | MIT Technology Review

‍

Yapay zeka teknolojileri önemli endişelere yol açıyor. Eğer bir yapay zeka anında bir 'Charlie Puth şarkısı' yaratabiliyorsa, bu Charlie Puth'un kendisi ya da yerini almaktan korkan diğer tüm hevesli müzisyenler için ne anlama geliyor? Yapay zeka şirketlerinin, yaratıcılarının izni olmadan dil modellerini şarkılar üzerinde eğitmelerine izin verilmeli mi? Yapay Zeka Müziği Nasıl Dönüştürüyor | TIME

2028 yılına kadar, müzik yaratıcılarının gelirlerinin yüzde 23'ü üretken yapay zeka nedeniyle risk altında olabilir ve potansiyel kayıplar 519 milyon A$'a ulaşabilir.

‍

Birçok müzisyen halihazırda çalışmalarında yapay zekayı kullanıyor; %38'i bunu müziklerine dahil ediyor ve %54'ü yaratıcılığa yardımcı olabileceğine inanıyor. Bununla birlikte, müzisyenlerin %65'i yapay zekanın risklerinin faydalarından daha ağır bastığına inanıyor ve %82'si müziklerinden geçimlerini sağlama yeteneklerini tehdit edeceğinden korkuyor. Yapay Zeka Müzik İstatistikleri 2025 - Pazar Büyüklüğü ve Trendler

‍

‍

‍

Spotify, Apple Music ve Amazon Music karşılaştırması

Spotify: Kişiselleştirilmiş önerilerin öncüsü

Spotify, sofistike bir yapay zeka tabanlı öneri sistemi aracılığıyla dinleme deneyiminde devrim yarattı. Platform, kullanıcıların tercihlerini doğru bir şekilde tahmin etmek için işbirlikçi filtreleme, doğal dil işleme (NLP) ve ses modelleme gibi teknikler kullanıyor. Müzik Akışında Yapay Zeka ve Kişiselleştirmenin Rolünü Keşfetmek - CacheFly

‍

Spotify'ın 'Discover Weekly' ve 'Release Radar' gibi algoritmik olarak oluşturulan çalma listeleri sektörün ölçütleri haline geldi. Bu ürünler, kişiselleştirilmiş müzik deneyimleri yaratmak için dinleme alışkanlıklarını, tercihleri ve hatta bağlamsal bilgileri analiz ediyor. PR ON THE GO Müzikte Yapay Zeka Devrimi: Akış Çağını Şekillendirmek

‍

Spotify'ın son yeniliklerinden biri, daha da kişiselleştirilmiş bir müzik küratörlüğü deneyimi sunmayı amaçlayan DJ AI. Rakipler tarafından hızla taklit edilemeyen bu özellik, Spotify'ı pazarda farklılaştırıyor ve akış endüstrisini potansiyel olarak bozuyor. PR ON THE GO Müzikte Yapay Zeka Devrimi: Akış Çağını Şekillendirmek

‍

Spotify'ın yapay zekaya yaklaşımı basit önerilerin ötesine geçiyor. Platform, kullanıcının ihtiyaçlarına gerçek zamanlı olarak uyum sağlayan dinamik çalma listeleri oluşturmak için yalnızca kullanıcı tercihlerini değil, aynı zamanda günün saati ve potansiyel olarak ruh hali gibi dinleme bağlamını da analiz etmek için makine öğrenimini kullanır. Müzik endüstrisinde yapay zeka kişiselleştirilmiş müzik önerileri | MoldStud

‍

Apple Music: Yapay zeka ile geliştirilmiş insan bakımı

Apple Music, müzik kişiselleştirme konusunda insan küratörlüğünü yapay zeka algoritmalarıyla birleştiren hibrit bir yaklaşım benimsiyor. Platformun 'Sizin İçin' bölümü, kişiye özel müzik önerileri sağlamak için yapay zekaya güveniyor, ancak Apple her zaman içerik küratörlüğünde insan dokunuşunun önemini vurgulamıştır. Müzik Akışında Yapay Zeka ve Kişiselleştirmenin Rolünü Keşfetmek - CacheFly

‍

Apple Music, yalnızca dinleme alışkanlıklarını değil, aynı zamanda kullanıcılar tarafından açıkça belirtilen tercihleri analiz etmek için yapay zekayı kullanma şekliyle de öne çıkıyor. Bir kullanıcı bir şarkıyı beğendiğini ifade ettiğinde ('love' düğmesiyle), bu veriler önerileri daha da iyileştirmek için kullanılıyor.

‍

Apple Music'in yapay zekaya yaklaşımının bir örneği, sistemin kişiselleştirilmiş çalma listeleri ve öneriler oluşturmak için dinleme geçmişini ve kitaplığa eklenen parçaları dikkate almasıdır. Bazen kullanıcıya daha önce hiç duymadığı bir sanatçıyı tanıtırken, bazen de zaten sevdiği bir grubun albümünü önerebiliyor. Müzik Öneri Sistemi: Yayın Platformları Yapay Zekayı Nasıl Kullanıyor?

‍

Diğer rakiplerinden farklı olarak Apple Music, yapay zekasını Siri gibi Apple ekosistemi özelliklerine entegre ederek kullanıcıların müzik deneyimlerini doğal sesli komutlarla kontrol etmelerine ve bağlamsallaştırılmış öneriler almalarına olanak tanıyor.

‍

Amazon Music: Ekosistem ve akıllı cihazlarla entegrasyon

Amazon Music, benzersiz bir yapay zeka tabanlı dinleme deneyimi sunmak için Amazon'un daha geniş ekosisteminden ve Alexa ile entegrasyonundan yararlanıyor. Platform yalnızca dinleme geçmişine göre müzik önermekle kalmıyor, aynı zamanda Amazon satın alımlarını, Alexa aracılığıyla ifade edilen tercihleri ve diğer akıllı cihazlarla etkileşimi de dikkate alıyor.

‍

Diğer önde gelen platformlar gibi Amazon Music de geniş müzik kütüphanelerini ve kullanıcı etkinliği verilerini analiz etmek için gelişmiş yapay zeka modelleri kullanıyor ve son derece kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri sağlıyor. Müzik Akışında Yapay Zeka ve Kişiselleştirmenin Rolünü Keşfetmek - CacheFly

‍

Amazon Music'in ayırt edici bir gücü, Echo cihazları ve sesli asistan Alexa ile entegrasyonudur. Bu, kullanıcıların doğal ses etkileşimleri yoluyla yeni müzikler keşfetmelerine olanak tanır; yapay zeka, 'Alexa, beni rahatlatmak için iyi bir müzik çal' veya 'Alexa, bu şarkıya benzer bir şey çal' gibi belirsiz istekleri de içerir.

‍

Amazon Music ayrıca, Echo'daki ses kalitesinden Fire TV veya mobil cihazlardaki bağlamsal önerilere kadar Amazon ekosistemindeki farklı cihazlarda dinleme deneyimini optimize etmek için yapay zekayı kullanıyor.

‍

Yapay zeka yaklaşımındaki temel farklılıklar

1. Otomasyon derecesi:
   • Spotify: Çoğu öneriyi yönlendiren algoritmalarla maksimum otomasyon
   • Apple Music: Yapay zeka ile geliştirilmiş insan bakımı ile hibrit yaklaşım
   • Amazon Music: Daha geniş ekosistem ve sesli asistanlarla güçlü entegrasyon
2. Yapay zeka odağı:
   • Spotify: Müzik keşfi ve gelişmiş özelleştirme
   • Apple Music: Tavsiye kalitesi ve Apple ekosistemi ile entegrasyon
   • Amazon Music: Akıllı cihazlarla entegrasyon ve ses kontrolü
3. Ayırt edici yenilikler:
   • Spotify: DJ AI, gelişmiş ses analizi
   • Apple Music: Siri ile entegrasyon, yapay zeka destekli editoryal kürasyon
   • Amazon Music: Alexa ile entegrasyon, akıllı cihazlarda bağlamsal öneriler

Özelleştirmenin geleceği

Artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) teknolojileri müzik deneyiminde yeni sınırlar olarak ortaya çıkıyor. Bu teknolojiler sadece sanatçılar için ek gelir akışları yaratmakla kalmadı, aynı zamanda sanal konserler aracılığıyla hayırsever girişimleri de kolaylaştırdı. Apple gibi büyük teknoloji şirketlerinin önemli yatırımlarıyla AR ve VR pazarının önemli ölçüde büyümesi ve canlı müzik deneyiminde devrim yaratması bekleniyor. PR ON THE GO Müzikte Yapay Zeka Devrimi: Akış Çağını Şekillendirmek

‍

Sosyal medyanın 2025 yılına kadar müzik endüstrisinin ana gelir kaynağı olarak geleneksel yayın hizmetlerini geride bırakması bekleniyor. Bu değişim, Meta, TikTok ve Snap gibi platformların artan etkisiyle müzik dünyasında derin bir dönüşüme işaret ediyor. Müzikte Yapay Zekanın Geleceği: 2025 ve Sonrası için Tahminler | Empress

‍

Müzik Akışı Kullanıcıları için SSS

Yapay Zeka ve Özelleştirme Hakkında Sorular

S: Akış uygulamalarında özelleştirilmiş öneriler tam olarak nasıl çalışır?

C: Akış hizmetleri, dinleme alışkanlıklarınızı, beğenilerinizi, atladığınız parçaları ve hatta her bir parçayı dinleme sürenizi analiz eden yapay zeka algoritmaları kullanır. Bu verileri, sizinkine benzer zevklere sahip kullanıcıların verileriyle (işbirlikçi filtreleme) ve parçaların müzikal özelliklerinin (ritim, perde, enstrümantasyon gibi) analiziyle birleştirerek hoşunuza gidebilecek müzikler önerirler.

‍

S: Yayın platformları müzik önermek için konuşmalarımı dinliyor mu?

C: Hayır, başlıca yayın platformları konuşmalarınızı dinlemez. Öneriler, dinleme verilerinize, platformla etkileşimlerinize ve bazı durumlarda gönüllü olarak paylaştığınız demografik verilere ve tercihlere dayanmaktadır. Bir platformun konuşmalarınızı 'dinlediği' görüldüğünde, algoritmanın son ilgi alanlarınızla eşleşen dinleme kalıplarını veya etkileşimleri tespit etmiş olması daha olasıdır. Davranışınızı tahmin etmek için sizi 'dinlemek' gerekli değildir.

‍

S: Neden bazen benim zevkimle hiç ilgisi olmayan öneriler alıyorum?

C: Öneri algoritmaları 'alaka' (zaten dinlediklerinize benzer müzikler önerme) ile 'keşif' (sizi yeni türler veya sanatçılarla tanıştırma) arasında denge kurar. Görünüşte rastgele olan bazı öneriler, algoritmanın müzikal ufkunuzu genişletme veya yeni ilgi alanlarını test etme girişimleri olabilir. Ayrıca, özellikle hesabınızı başkalarıyla paylaşıyorsanız, algoritmalar bazen dinleme kalıplarınızı yanlış yorumlayabilir.

‍

Gizlilik ve Verilere İlişkin Sorular

S: Yayın hizmetleri dinleme verilerimi diğer şirketlere satıyor mu?

C: Genel olarak, büyük yayın platformları bireysel verilerinizi doğrudan diğer şirketlere satmaz. Ancak, reklam veya ortaklık amacıyla toplu ve anonimleştirilmiş verileri kullanabilirler. Her platformun, verilerinizin nasıl kullanıldığını açıklayan kendi gizlilik politikası vardır. Bilgilerinizin nasıl kullanıldığı hakkında bilgi sahibi olmak için bu politikaları okumanız ve anlamanız her zaman tavsiye edilir.

‍

S: Dinleme verilerimin öneriler için kullanılmasını engelleyebilir miyim?

C: Çoğu platform veri toplama veya kişiselleştirmeyi kısıtlama seçenekleri sunar. Bu ayarları genellikle hizmetin gizlilik veya hesap bölümünde bulabilirsiniz. Ancak, veri toplamayı kısıtlamak önerilerin ve diğer kişiselleştirilmiş özelliklerin kalitesini önemli ölçüde azaltabilir. Bazı platformlar, öneri profilinizi etkilemeyen özel veya gizli dinleme modları da sunar.

‍

Müzikte Yapay Zeka Hakkında Sorular

S: Akış platformlarında dinlediğim müzikler yapay zeka tarafından mı yaratılıyor?

C: Akış platformlarındaki müziğin giderek artan bir yüzdesi aslında yapay zeka tarafından üretiliyor. Deezer'ın yakın tarihli bir raporuna göre, platformlarına yüklenen tüm şarkıların yaklaşık %18'i tamamen yapay zeka tarafından üretiliyor ve her gün 20.000'den fazla yapay zeka tarafından üretilen parça yükleniyor. AI tarafından üretilen müzik, Deezer'a yüklenen tüm parçaların %18'ini oluşturuyor | Reuters Ancak, ana akım müziğin çoğu hala insan sanatçılar tarafından yaratılıyor. Bazı platformlar, yapay zeka tarafından üretilen içeriği tanımlamak ve yönetmek için araçlar uyguluyor ve kullanıcıların bu içeriği önerilerine dahil edip etmemeyi seçmelerine olanak tanıyor.

‍

S: Bir şarkının yapay zeka tarafından mı yoksa bir insan tarafından mı yaratıldığını nasıl anlarım?

C: Yapay zeka ve insanlar tarafından yaratılan müzikler arasında ayrım yapmak giderek zorlaşıyor. Bir testte, insanlar bir şarkının kaynağını doğru bir şekilde belirlemeye çalışırken ortalama %46 puan aldı. Bazı türlerde, özellikle de enstrümantal olanlarda, dinleyiciler tahmin ettiklerinden daha sık yanlış yaptı. AI müzik için de geliyor | MIT Technology Review Bazı platformlar AI tarafından oluşturulan içeriği etiketlemeye başlıyor, ancak bu uygulama henüz evrensel değil.

‍

S: Yapay zeka insan müzisyenlerin yerini alacak mı?

C: Müzisyenlerin %38'inin halihazırda çalışmalarına dahil ettiği yapay zeka, müzik yaratımında giderek daha önemli bir rol oynasa da, çoğu uzman yapay zekanın insan müzisyenlerin yerini almaktan ziyade işbirliğine dayalı bir araç olarak en iyi şekilde çalıştığı konusunda hemfikir. Müzisyenlerin %54'ü yapay zekanın yaratıcılığa yardımcı olabileceğine inanıyor, ancak %65'i risklerin faydalardan daha ağır bastığına inanıyor. Yapay Zeka Müzik İstatistikleri 2025 - Pazar Büyüklüğü ve Trendler Yapay zeka, fikir üretme, teknik süreçleri otomatikleştirme ve yaratıcı olanakları genişletme gibi görevlerde başarılıdır, ancak yine de insan müzisyenlerin müzik yaratımına getirdiği sanatsal niyet, duygu ve kültürel bağlamdan yoksundur.

‍

Kısa ama dürüst cevap: evet, belki.

‍

Akışla İlgili Pratik Sorular

S: Hangi yayın platformu en iyi önerilere sahip?

C: Tavsiyeler için 'en iyi' platform kişisel tercihlerinize bağlıdır. Spotify genellikle algoritmik önerilerde ve müzik keşfinde lider olarak kabul edilir. Apple Music, insan ve algoritmik kürasyon dengesiyle övgü alıyor. Amazon Music ise akıllı ev cihazlarıyla entegrasyon konusunda öne çıkıyor. Birçok kullanıcı, hangisinin zevklerine ve dinleme alışkanlıklarına en uygun olduğunu görmek için ücretsiz deneme sürümleriyle farklı platformları denemeyi faydalı buluyor.

‍

S: Aldığım tavsiyeleri nasıl iyileştirebilirim?

C: Daha iyi öneriler almak için platformla aktif olarak etkileşime geçin: beğendiğiniz (veya beğenmediğiniz) parçaları belirtin, tematik çalma listeleri oluşturun, ilgilendiğiniz sanatçıları takip edin ve ilgilenmediğiniz parçaları atlayın (veya algoritmaya çok fazla geri bildirim vermek istemiyorsanız atlamayın, bu size kalmış). Birçok platformda, bir önerinin yararlı olup olmadığını belirterek öneriler hakkında doğrudan geri bildirim de sağlayabilirsiniz. Sisteme ne kadar çok bilgi sağlarsanız, öneriler zaman içinde o kadar doğru hale gelecektir.

‍

S: Önerilere rağmen neden bazen aynı şarkıları dinliyorum?

C: Bazen 'filtre balonu' olarak da adlandırılan bu olgu, öneri algoritmaları size halihazırda tükettiklerinize giderek daha fazla benzeyen içerikler önerme eğiliminde olduğunda ortaya çıkar. Yeni müzikler keşfetmek için, belirli müzik keşif özelliklerini kullanmayı deneyin, normalde dinlemediğiniz türlere dayalı radyo istasyonlarını dinleyin veya yeni çıkan albümleri ve seçilmiş çalma listelerini manuel olarak keşfedin. Bazı platformlar, önerilerinizdeki aşinalık ve yenilik derecesini ayarlamanıza olanak tanıyan ayarlar da sunar.

‍

S: Yapay zeka belirli aktiviteler veya ruh halleri için uygun müziği bulmama yardımcı olabilir mi?

C: Kesinlikle. Modern akış platformları yapay zekayı yalnızca müzik zevkinizi analiz etmek için değil, aynı zamanda farklı etkinlikler veya ruh halleri için hangi müzik türlerinin en iyi sonucu verdiğini anlamak için de kullanıyor. Spotify, Apple Music ve Amazon Music'in tümü antrenman, ders çalışma, rahatlama veya parti gibi durumlar için özel çalma listeleri sunar. Bazı uygulamalar, bağlamsal olarak daha alakalı öneriler almak için mevcut ruh halinizi veya etkinliğinizi doğrudan belirtmenize de olanak tanır.

‍

S: Akış platformlarından aldığım 'Ses Auraları' veya 'Sarılmış' nedir?

C: Spotify Wrapped veya Audio Auras gibi özellikler, belirli bir süre boyunca (genellikle bir yıl) dinleme alışkanlıklarınızın yapay zeka tarafından oluşturulan özetleridir. Bu araçlar, yalnızca en çok hangi sanatçıları veya şarkıları dinlediğinizi değil, aynı zamanda favori müziğinizin tür çeşitliliği, enerjisi veya duygusallığı gibi daha ince kalıpları analiz etmek için gelişmiş algoritmalar kullanır. Bu özetler müzik zevkiniz hakkında ilginç bilgiler sunar ve genellikle farkında olmadığınız eğilimleri ortaya çıkarır.