Merkez Müzik Konservatuarı ilk olarak Doctor of Music Yapay Zeka'yı işe alıyor! AI + müzik eğitimi alın, ciddiler
AI Technology Review Press: Çin'deki en yüksek müzik öğrenimi kurumlarından biri olan Merkez Müzik Konservatuarı, bugün müzik yapay zekası alanında doktora için bir kabul duyurusu yayınladı. Bu ana dalın tam adı, ilk kez Müzik Merkez Konservatuarı tarafından açılan "Müzik Yapay Zeka ve Müzik Bilgi Teknolojisi" dir.Öğretmen kadrosunda, Tsinghua Üniversitesi ve Pekin Üniversitesi'nden yapay zeka profesörleri ve Merkez Müzik Konservatuarı dekanı ortaklaşa bir ikili öğretmen eğitim sistemi (Müzik Mentor + Science and Technology Mentor), "müzik, bilim ve mühendisliğin çapraz entegrasyonu ile birinci sınıf yenilikçi yetenekleri" geliştirmeye odaklanıyor.
Resmi internet sitesi bilgilerine göre "Müzik Yapay Zeka ve Müzik Bilgi Teknolojileri" mesleki eğitim sistemi toplam 3 yıl olup, başvuru sahiplerinin bilgisayar, zeka ve elektronik bilgi adayı olması gerekmektedir.
Önerilen okuma listesi açısından, müzik teorisiyle bağlantılı "Müzik Teorisinin Temelleri" 1 dışında, önerilen diğer 4 kitabın tümü yapay zeka teorisiyle ilgilidir. Bunlar "Veri Yapıları ve Algoritmalar", "Sinyaller ve Sistemlere Giriş" ve Yapay Zeka: Modern Bir Yöntem "ve" Sinir Ağları ve Makine Öğrenimi "
"Müzik Yapay Zeka ve Müzik Bilgi Teknolojisi" disiplinler arası bir ana dal olduğundan, konunun mesleki yeteneğini değerlendirmenin yanı sıra, mülakatta adayın belirli bir enstrümanı çalma veya sadece şarkı söyleme gibi müzik yeteneğini de değerlendirilecektir.
Şu anda, bu ana dalda sonuçlandırılan üç ortak eğitim öğretmeni:
-
Yu Feng
Merkez Müzik Konservatuarı Dekanı, profesör, doktora danışmanı, "On Bin Yetenek Programı" lideri, "dört grup" yetenek. Çin Komuta Cemiyeti başkanı, Ulusal Sanat Meslek Derecesi Lisansüstü Eğitim ve Yönlendirme Komitesi başkan yardımcısı ve Çin Edebiyat ve Sanat Çevreleri Federasyonu 10. Ulusal Komitesi üyesi.
-
Sun Maosong
Tsinghua Üniversitesi Profesörü ve Doktora Danışmanı, Tsinghua Üniversitesi Yapay Zeka Enstitüsü İdari Dekan Yardımcısı, Bilgisayar Bilimleri Bölümü Eski Dekanı ve Parti Komitesi Sekreteri, Eğitim Bakanlığı Bilişim ve Öğretim Yöntemi İnovasyon Yönlendirme Komitesi Başkan Yardımcısı, Çin Bilim ve Teknoloji Derneği Dokuzuncu Ulusal Komitesi Üyesi . Ana araştırma alanları doğal dil işleme, yapay zeka, makine öğrenimi ve hesaplamalı eğitimdir. Ulusal 973 Programı Baş Bilimcisi, Ulusal Sosyal Bilimler Fonu Büyük Proje Baş Uzmanı. 2017 yılında "Jiu Ge" yapay zeka antik şiir yazma sisteminin geliştirilmesine öncülük etti.
-
Wu Xihong
Pekin Üniversitesi Profesörü ve Doktora Danışmanı, Yeni Yüzyılda Milli Eğitim Bakanlığı Üstün Yetenek. Pekin Üniversitesi Bilgi Bilimi ve Teknolojisi Fakültesi Dekan Yardımcısı, İstihbarat Bilimi Bölümü Direktörü, Konuşma ve İşitsel Araştırma Merkezi Direktörü, kendini makine işitsel hesaplama teorisi, konuşma bilgisi işleme, doğal dil anlama ve müzik zekası alanlarındaki araştırmalara adamıştır.Ulusal, il ve bakanlık düzeylerine başkanlık etmiştir. 40'tan fazla seviye projesi, 10'dan fazla ulusal yetkili buluş patenti ve yayınlanmış 200'den fazla akademik makale bulunmaktadır. Akıllı müzik yaratma ve düzenleme alanında büyük başarılar elde etti.
Bu ana dalda kayıt yaptırmak isteyen adayların kayıtlarını 1-15 Mart 2019 tarihleri arasında çevrimiçi olarak (web sitesi: tamamlamaları gerekmektedir. Sınav, bu yılın Mayıs ayında merkezi hükümette yapılacaktır. Müzik Konservatuarı.
Daha fazla ayrıntı için lütfen tıklayın:
Tanımak.
Profesyonel bir açılım belirtisi var mı?
Merkez Müzik Konservatuarı'nın gelişimine dikkat ediyorsanız, bu bölümün açılışına şaşırmayacaksınız.
Geçtiğimiz Mayıs ayı gibi erken bir tarihte, Indiana Üniversitesi'nin Müzik Merkezi Konservatuvarı ve Bilgi İşlem ve Mühendisliği Okulu, yenilikçi ve disiplinler arası araştırmalarıyla tanınan, "Bilişim Filarmoni Orkestrası" laboratuvarı - sözde "Bilgi Filarmoni" nin kurulması için bir işbirliği anlaşması imzaladı. , Indiana Üniversitesi Bilgi İşlem ve Mühendisliği Okulu Müzik Bilişim Laboratuvarı yöneticisi Christopher Raphael tarafından icat edilen bir dizi müzik yapay zeka eşlik sistemini ifade eder.
Bu sistemin en büyük özelliği, müziğin kendisini ve müzisyenin duygularını kapsamlı bir şekilde yorumlamak ve hesaplamak için matematiksel yöntemler kullanmasıdır.Sürekli aktif öğrenme sayesinde, müzisyenin bireysel performans ihtiyaçlarına daha yakın bir orkestra eşlik ve konçerto şablonu oluşturacaktır. Müzisyenler daha zengin ve daha esnek performans fırsatları sunar.
İmzanın ardından, altı aydan fazla süren yoğun hazırlıkların ardından, iki parti geçen yıl 26 Kasım'da yapay zeka eşliğinde Çin'in ilk özel konserini - "AI Gece Konseri" ni gerçekleştirmek için işbirliği yaptı. Merkez Müzik Konservatuarı'ndan 12 farklı kişi Profesyonel seçkin solistler ve "Bilgi Filarmoni" çeşitli tür ve tarzlarda 12 Çinli ve yabancı eser seslendirdi.
Bu konserin yapay zeka konseri Çin müziği "Great Wall Caprice" e katıldığını belirtmekte fayda var.Müzikte yapay zeka teknolojisinin Çin halk müziğiyle ilk kez çarpışması oldu.
Merkez Müzik Konservatuarı resmi web sitesinden resim
Müzik Merkez Konservatuarı Dekanı Profesör Yu Feng, konserde yaptığı konuşmada şunları söyledi: "Bu, çok kapsamlı bir öneme sahip bir konser. Bundan sonra, Çin'deki tüm müzik endüstrisi, tüm müzik endüstrisini büyük ölçüde geliştiren bir" yapay zeka "çağına girecek. Sektörün bilgi düzeyi, özellikle müzik eğitimi endüstrisi. Yapay zeka teknolojisinin ve müzik sanatının büyük bir kısmının birleşimi, tüm endüstrinin ileriye dönük gelişimini gerçekleştirecek ve kesinlikle müzik endüstrisinin sanayileşmesi için bir model haline gelecektir. "
"AI Gece Konseri" tam performans videosu:
Yurtiçi araştırma heyecanı artıyor
Merkez Müzik Konservatuarı'na ek olarak, yapay zeka + müzik alanında sonuçlar elde etmeye çalışan Xinghai Müzik Konservatuarı ve Merkez Milliyet Üniversitesi de var.
Geçtiğimiz yıl 16 Mayıs'ta Xinghai Müzik Konservatuarı Orkestra Bölümü ile Indiana Üniversitesi Bilgi İşlem ve Mühendisliği Fakültesi Müzik Bilişim Laboratuvarı'nın ortaklaşa başlattığı "Müzik Yapay Zeka Destekli Orkestra Öğretim Ortak Laboratuvarı" resmi olarak hizmete girdi. "Destekli Orkestra Öğretimi" sistemi, işbirliği için günlük öğretime dahil edildi.
Sistemin, öğrencilerin günlük profesyonel uygulama sürecinde herhangi bir zamanda profesyonel orkestranın eksiksiz müzik eşliğini dinlemelerine ve aynı zamanda orkestra ile sentezlenmiş performans sesini yüksek yapılandırılmış, görselleştirilmiş, aranabilir ve karşılaştırılabilir bir çalışmaya dönüştürmesine olanak sağladığı anlaşılmaktadır. Profesyonel öğretmenlerle tartışmak için müziğin müzik verilerini sınıfa getirin; profesyonel öğretmenler için, sistem öğrencilerin mesleki öğrenme koşullarının dikey ve yatay karşılaştırmalarını yapabilir, öğrenciler hakkında ilk elden bilgi alabilir ve öğretim içeriğini ve yöntemlerini geliştirebilir.
WeChat `` Xinghai Müzik Konservatuarı '' kamuya açık hesabından bir resim
Minzu Milliyetler Üniversitesi ve Ping An Teknolojisinin ortaklaşa düzenlediği "Yapay Zeka Müzik Ortak Laboratuvarı" nın imza ve açılış töreni geçtiğimiz yıl 7 Aralık'ta Minzu Milliyetler Üniversitesi Zhixing Salonu'nda gerçekleştirildi. Bu işbirliği, takdir aşamasından profesyonel aşamaya, uzman aşamasına kadar yapay zeka müzik yaratma vizyonunu gerçekleştirmek için kendi avantajlarına tam anlamıyla ve ortak araştırma ve geliştirme yoluyla oynamayı amaçlamaktadır.
Parti Komitesi Daimi Komitesi üyesi ve Çin Minzu Üniversitesi Başkan Yardımcısı Song Min açılış töreninde yaptığı konuşmada yapay zekanın ulusal plana dahil edildiğini ve kademeli bir uygulama aşamasına girdiğini söyledi.Çeşitli alanlarla sürekli olarak bütünleşiyor ve şüphesiz gelecekte çeşitli endüstrilerin gelişimine öncülük edecek. Her iki tarafın da benimseyeceğini umuyor. Laboratuvar, bir platform olarak, üniversitede akademik yapı ve müzik yaratma düzeyini iyileştirmek, Pekin'in "dört merkezinin" inşasını, özellikle kültür merkezlerinin inşasını teşvik etmek ve Çin'in mükemmel müzik kültürünün ortaya çıkmasına aktif olarak yardımcı olmak için kendi avantajlarına sahiptir.
Merkez Milliyet Üniversitesi resmi web sitesinden resim
Ayrıca, Fudan Üniversitesi ve Tsinghua Üniversitesi tarafından ortaklaşa kurulan bu, 6. Çin Ses ve Müzik Teknolojisi Konferansıdır (CSMT). 2013 yılından bu yana, disiplinlerarası ses ve müzik teknolojisi alanına odaklanmaktadır. Ülkeye yönelik akademik anlayışların sürekli çıktısı, yapay zeka + müzik alanındaki yerel araştırma sonuçlarını zenginleştirdi.
2018 konferansını örnek alırsak, bildirilerin konuları şunları içerir:
-
Müzik Akustiği
Müzik aleti akustiği / ses akustiği / psikoakustik ve elektroakustik / uzamsal müzik akustiği vb.
-
Ses ve müzik için sinyal işleme
Endüstri, tarım, hayvancılık, su ürünleri yetiştiriciliği, coğrafya, çevre gibi çeşitli endüstrilerde ses sinyali işleme / müzik sinyali işleme
-
Bilgisayar işitme
İçerik analizi, ses ve müzik / ses ve müzik bilgisine erişim / ses ve müzik sınıflandırma, not alma, duygusal hesaplama, tavsiye vb. / Ses ve müzik hesaplamasında yapay zeka uygulamaları / eğlence ve eğitimde ses ve müzik hesaplamasında içerik analizi, anlaşılması ve modellemesi Denizcilik, tıp, ekipman, askeri, bilgi güvenliği ve diğer alanlar
-
Ses bilgisi güvenliği
Sağlam ses filigranı / ses kimlik doğrulaması / adli ses
-
Bilgisayar müziği ve kayıt
Bilgisayar destekli müzik oluşturma / bilgisayar destekli müzik öğretim sistemi / bilgisayar müzik üretim teknolojisi / bilgisayar müzik yazılımı geliştirme / ses ve çok kanallı ses sistemi / ses cihazı ve ilgili multimedya teknolojisi / ses efektleri ve ses tasarımı / ses insan-bilgisayar etkileşimi
-
· İşitsel psikoloji
-
· İşitme ve görmeyi birleştiren multimedya uygulaması
Geçen yılki CSMT konferansının iki Özel Oturum açtığını belirtmekte fayda var: biri genel Ses odaklı bilgisayar işitmesini tartışmak ve Audio + AI yapay zekasının okyanus gemileri gibi Müzik dışındaki çeşitli sektörlerde uygulanmasını genişletme girişimi. Gemi tanımlama, ekipman teşhisi, AI tıbbi tedavisi, ses akustiği, ses izleme, hayvan tanımlama, tarımsal koruma, endüstriyel otomasyon vb.; Diğeri, Çin halk müziği ile bilgisayar bilimi ve teknolojisinin kesişme noktasını keşfetmek ve yerel konferansın ileriye dönük doğasını göstermek .
Güncel popüler AI + müzik algoritması
Müzik yapay zeka algoritmaları üzerine yapılan güncel araştırma için, Çin Müzik Konservatuarı Müzikoloji Bölümü'nden Profesör Fu Xiaodong, 2018'de "Art Exploration", "Ethical Thinking of Music Artificial Intelligence-" Self-discipline "ve" Hetero-discipline "Algoritmik Kompozisyon'da yayınlandı. Makalede "öz disiplin" ve "diğer disiplin" olarak ikiye ayrılıyor.
Bunlar arasında, "öz disiplin", makinenin önceden belirlenmiş iç yapı ilkesini katı veya katı bir şekilde izlediği ve ses malzemesine karşılık gelen müzik eserleri ürettiği anlamına gelir. Son ses sunumu, iç yapı ilkesinin öz disiplini ile sınırlandırılır; "diğer disiplin", Makine, insan deneyiminin öngördüğü dış yapı prensibini katı bir şekilde veya katı bir şekilde takip eder ve işleri üretmek için onu sesle eşleştirir.Son ses sunumu, dış yapı prensibinin heterojenliğine tabidir.
Nihai tarama sonuçları aşağıdaki gibidir:
-
"Öz disiplin" müzik yapay zeka algoritması
(1) Matematiksel Model (Matematiksel Model)
Matematiksel algoritmalar ve matematiksel bir model oluşturan rastgele olaylarla müzik oluşturun. Bunlar arasında, algoritma beste kuralına eşdeğerdir ve rastgele olay müzik öğesine eşdeğerdir - müzikteki çeşitli öğeler, besteci (programcı) tarafından farklı ağırlıklara atanan sesin dört özelliği, müziğin üç öğesi vb. Gibi bir dizi rastgele olaya ayrıştırılabilir. , Ses sırasını elde etmek için onu işlemek için belirli bir rastgele algoritma kullanıldığında, sonuç deterministik değildir. Yaygın olarak kullanılan rastgele algoritmalar, Markov zinciri ve Gauss dağılımını içerir. Şu anda, matematiksel modellere dayanan müzik yapay zeka çalışmaları, eşlik hızı takip etme, ifade dinamik işleme ve sonlandırma genişleme ve daralma ritmi açısından önemli bir "zeka" duygusuna sahiptir, ancak işin genel işitilebilirliğinde hala bariz eksiklikler vardır. .
(2) Evrimsel Yöntemler (Evrimsel Yöntemler)
Evrimsel algoritmalar, müzik eserleri oluşturmak için türlerin evrimini simüle etmek için algoritmalar kullanan Darwin'in ortaya koyduğu biyolojik evrim teorisinden türetilmiştir. Seçimin tekrarlanan yinelemeleri, genetik ve mutasyon algoritmaları yoluyla rastgele veya insan yapımı akustik olayları bir popülasyonda toplayın, popülasyondaki mevcut birden fazla birey en uygun testten çıkarılır ve sonuçlar, uygunluk işlevlerinden oluşan bir denetim programıyla düzeltilir. Estetik öneminin kalitesi. En yaygın evrimsel hesaplama yöntemleri, genetik algoritmalar (Genetik Algoritmalar) ve genetik programlamadır (Genetik Programlama). Evrimsel algoritma türlerin evrimini müzik üretme süreciyle eşleştirmeye çalışır.Mantık mükemmel değildir, bu nedenle eserlerin estetik olarak tanınması yüksek değildir ve genellikle armoni yapılandırma ve eşlik görevlerinde kullanılır.
(3) Dilbilgisi sistemi (Dilbilgisi)
Müziğin beste kuralları, insan dilinin gramer kuralları ile karşılaştırılabilir. İnsan dili, belirli gramer kurallarına uygun olarak sözcüklerden, sözcüklerden, cümlelerden vb. Oluşmakta olup, müzikteki motifler, festivaller ve deyimler de benzer yapısal özelliklere sahiptir. İlk olarak, belirli bir müzik bestesi için gramer kuralı oluşturun, armoni, ritim ve perde gibi çeşitli müzikal malzemeleri birleştirin ve son olarak bir müzik bestesi oluşturun. Müzik ve dilin bir dereceye kadar eşbiçimli olduğu doğrudur, ancak buna kıyasla müzik kuralları daha fazla esneklik ve değişkenlik gösterir.Sabit gramer kuralı ve birkaç değişken kuralı olan bir dil algoritması Müzik çalışmalarından bazıları sert ve katı.
-
`` Heteronomi '' müzik yapay zeka algoritması
(1) Çeviri Modelleri
Müzik dışı ortam sinyal kaynağındaki bilgiler eşlenir ve müzik ses bilgilerine aktarılır. En yaygın olanı, bir görüntüdeki çizgileri melodiye, rengi armoniye ve kromayı güce dönüştürmek; hareketli bir nesnenin uzamsal yer değiştirmesini melodiye dönüştürmek ve hızı ritme dönüştürmek gibi görsel bilgileri dönüştürmektir. Edebiyat eserlerindeki olumlu / olumsuz tanımlamaların otomatik duygu analiz sistemleri aracılığıyla büyük / küçük üçlülere aktarılması gibi görsel olmayan bilgilerin aktarılması için de kullanılabilir. Aslında, insan duyularının, uzamsal çizgiler ve melodi akımları arasındaki uyuşma gibi bir dereceye kadar bir "sentez" etkisi vardır, ancak tam anlamıyla haritalandırılırsa, güçlü bir psikolojik kanıt yoktur. Bu nedenle, göç modeli algoritmasının ürettiği müzik çalışmaları genellikle etkileşimli yeni medya sanatı performanslarında görünür ve canlı etkinliklerin alaka düzeyi ve etkileşimi estetik açıdan daha ilgi çekicidir. Müzik eserleri haritalanmış nesnelerinden ayrıldıktan ve ayrı olarak sunulduğunda, bu tür eserlerin duyulabilirliği büyük ölçüde azalacaktır.
(2) Bilgi Tabanlı Sistemler
Bilgi tabanı olarak belirli bir müzik tarzı türüne dayanarak, müzik tarzının estetik özellikleri çıkarılır ve kodlanır, yani tümevarımsal akıl yürütme; kodlama programı, benzer tarzda yeni eserler, yani tümdengelimli akıl yürütme yaratmak için bir algoritma olarak kullanılır. Örneğin kontrpuan prensibine dayalı Barok müzik tarzı kodlama, majör ve minör armoni sistemine dayalı klasik romantik müzik tarzı kodlama, armoni işlevini zayıflatan empresyonist müzik tarzı kodlama ve buna karşılık gelen çeşitli stil eserlerin üretilmesi bilgi çıkarım sistemi algoritmasına aittir. Bu algoritma, Konservatuar'daki kompozisyon teknolojisi teorisinin öğrenme sürecine bir dereceye kadar yakındır Oluşturulan müzik çalışmaları, dayandıkları belirli stil bilgi tabanına çok benzer ve yüksek duyulabilirliğe sahiptir. Dezavantajı, iki indüksiyon ve tümdengelim bağlantısının göreceli olarak ayrılmasıdır, yani stil kodlaması operatör tarafından sağlanmalıdır.Programın kendisi yalnızca kodlamanın yürütme işlemidir ve çalışmanın sonucu, operatörün yaratıcı kuralları soyut anlayışından ciddi şekilde etkilenecektir ve Katılık ve benzerlik eksiklikleri olacaktır.
(Üç) makine öğrenimi (Makine Öğrenimi)
Operatör bilgisayara büyük miktarda müzik ve ses girer ve bilgisayar etkili bir "dinleme ve öğrenme" gerçekleştirir, yani müzik kompozisyonunun kurallarını öğrenmek için istatistiksel yöntemler kullanır.Süreç bilgi çıkarım sistemine benzer, ancak operatör müziğin türünü kesin olarak belirtmez. Program için herhangi bir stil kodlaması sağlanmamaktadır.Bu süreç, algoritma programı tarafından otomatik olarak tamamlanarak, özerkliği ve "denetimsiz öğrenme" vurgulanmaktadır. Tabii ki, özünde, makine öğreniminin "denetimsizliği" yalnızca belirli bir kapsam ve kapsamla sınırlandırılabilir ve yine de operatör tarafından sağlanan bilgi materyali kitaplığı ile sınırlıdır. Makine öğrenimi, matematiksel optimizasyon ve veri madenciliği gibi hesaplama bilimlerinin araştırma sonuçlarıyla ilgilidir ve aynı zamanda bilişsel bilim ve sinir ağı disiplinlerinin araştırma sonuçlarıyla da yakından ilgilidir.Bunlardan en önemlisi karar ağaçları, yapay sinir ağları ve derin öğrenmenin kullanılmasıdır. Şu ana kadar biyolojik öğrenme sürecini en yüksek derecede taklit eden algoritmadır. Makine öğrenimi hala bir tür biyoniktir, ancak yapı ve mekaniğin biyoniklerinin ötesine geçer ve insan beyninin düşünme sürecinin biyoniğidir. Makine öğrenimi yalnızca genel anlamda müzik yaratmak için değil, doğaçlama ve rekabet için de kullanılabilir. Çeşitli belirlenmiş stillerde veya karışık stillerde müzik çalışmaları üretmek mümkün olsa da, yine de operatör tarafından sağlanan müzik verilerinin türüne bağlıdır ve rastgele olayların olasılık istatistikleri yoluyla kural elde edildikten sonraki sağlam tahminidir.
Profesör Fu'nun sınıflandırma kriterlerine göre, günümüzün popüler yapay zeka + müzik araştırma çalışmalarının çoğunu etkili bir şekilde sınıflandırabileceğiz.
"XiaoIce Band: A Melody and Arrangement Generation Generation for Song Generation" adlı makalenin şarkı üretimi için uçtan uca melodi ve düzenleme oluşturma çerçevesini açıklamak için Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Microsoft Yapay Zeka ve Araştırma Enstitüsü ve Suzhou Üniversitesi ekipleri tarafından birlikte yazıldığını belirtmekte fayda var. "Pop Müzik", KDD 2018 Research Track en iyi öğrenci makalesini başarıyla kazandı. Leifeng.com AI Technology Review, buna karşılık gelen bir yorum yaptı. İlgilenen okuyucular https://www.leiphone.com/news/201808/NkobLRDHxZsyadg5.html tıklayabilir Geriye bir göz atın.
Genel olarak, yapay zeka gelecekte müzik alanında daha önemli bir rol oynayacaktır.İnsanların çalışmaları analiz etmelerine, çok sayıda tekrarlayan işi oluşturmalarına ve paylaşmalarına, yaratıcılığı daha da teşvik etmelerine ve müzik formları ve içeriğinde çoklu olasılıkları keşfetmelerine yardımcı olabilir. Seks. Bu tür disiplinler arası ve entegre işbirliğinin çeşitli müzik yaratma mantıklarını özetleyip geliştirebileceği, algı ve duyguda atılımlar yapabileceği, böylece yapay zekanın müziğin birçok alanında yenilikler oluşturabileceği, öğretimde ve toplumda kullanılabileceği umulmaktadır. Hizmetler ve diğer hususların bir etkisi vardır.
Tıklamak Orijinali okuyun , Görünüm AI'da ayrıca müzik hücreleri vardır, pop ve klasik müzik onu yenemez
