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人工智能驾到,音乐人让道?

时间 : 01-22 作者 : 佚名 点击 :

  图片来源于网络,仅用于本文介绍、评论及说明观点及内容随着动感节奏响起,一名梳着脏辫、镶了一口金牙的黑人壮男迈出豪车,径直朝旁边的热辣哈雷宝贝走过去,边对其唱歌边佯装用眼神调情。在他们的周围,一群性感舞者开始跳起扭臀舞,让这场关乎荷尔蒙的较量达到高潮。

  如果你是说唱音乐的粉丝,可能会立刻对这段文字描述的画面有所警觉,因为它几乎集齐了说唱音乐MV的所有元素:街头元素、性感尤物和拜金主义。在听完这首作品后,你甚至可能会觉得这是Billboard榜单上的另一首热门单曲,毕竟它对Travis Scott的模仿与致敬足够惟妙惟肖:不但外表足以媲美TS本人,连他标志性的口头禅都一致无二。 《Jack Park Canny Dope Man》MV视频来源于网络,仅用于本文介绍、评论及说明观点及内容 这位新晋说唱艺人名为TravisBott,是由人工智能创企Space150开发出来的AI版Travis Scott,这首《Jack Park Canny Dope Man》则是它的处女作。根据Space150创意总监Ned Lampert所说,在TravisBott出道前,他们曾花费两周时间向其投喂Travis Scott的歌词,等它学习到差不多的时候,便开始自己创作。与此同时,Space150则利用了神经中枢学习系统来制作旋律和编曲。 2月初,由AI驱动的独立音乐厂牌SNAFU Records在种子轮募资后获得290万美元投资。根据介绍,SNAFU是首家由AI技术驱动的全服务厂牌,由「技术学家、A&R、制作人和创意人士」共同运作,员工来自环球音乐、Sony/ATV、BMG和Capitol等知名音乐公司,并且与Ariana Grande、Shawn Mendes和David Guetta等音乐人有过合作。 无独有偶,本月落幕的第一届「AI歌唱大赛」传达出了更加微妙的信息:「参加下一场欧洲歌唱大赛的选手可能是机器人,AI歌唱大赛的团队想借助人工智能的帮助创造出一场全新概念的欧洲歌唱大赛。」 最终,经过人工智能专家、作曲人等评委会成员的评选,来自澳大利亚的Uncanny Valley借助一首《Beautiful The World》赢下首届AI歌唱大赛的冠军。根据主办方VPRO的报道,这首歌大部分都是由人工智能创作的。作为配合,它的团队只负责将当地一些动物叫声和神话故事作为采样喂养给了AI,最终由Uncanny Valley完成了这首拥有抓人hook的歌曲。 图片来源于网络,仅用于本文介绍、评论及说明观点及内容

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  在闭幕致辞中,本届AI歌唱大赛的评委写道:「我们被各参赛团队与AI合作的不同创意方式震撼到了,每首参赛歌曲都那么与众不同,那么私人化。」显然,这场表面看似是致敬的比赛,实则是在试探音乐行业的底线。而当TravisBott唱着「看起来整个世界都充满了音乐,是时候该我亮相了」的时候,音乐人是否需要担心他们饭碗不保? 1AI会取代音乐人吗?

  在创作音乐作品时,AI首先会分析来自不同作品的数据来建立模型。通过强化学习,该算法模型可以学习到具体有哪些特征和模式可以创造出令人愉悦的音乐,然后以独特的方式组合这些元素创作出新的音乐作品。 在AI歌唱大赛和TravisBott之前,Google的开放源代码平台Magenta就已经发布了由AI编写和演奏的作品;索尼也开发出一套名为「Flow Machines」的AI系统,协助音乐人创作音乐。 显然,从1951年图灵录下第一首由电脑生成的音乐作品开始,人工智能在音乐创作中的角色在继续演化。但在实际应用中,人工智能其实更多担任了人类助理一角。很大程度上来说,这些AI歌曲创作工具为音乐人提供的机遇要大于挑战,更遑论所谓「威胁论」。 图片来源于网络,仅用于本文介绍、评论及说明观点及内容

  事实上,很多独立音乐人在创作中越来越依赖AI。例如,独立音乐人Taryn Southern就在人工智能平台Amper、AIVA、Magenta和IBM的Watson Beat的帮助下,创作出了一整张专辑《IAm AI》;加拿大音乐人David Usher和Google Brain合作开发出了名为「Lyric AI」的歌词创作助手。法国音乐人Benoît Carré使用Flow Machines协助创作出的专辑《Hello World》,首单《Hello Shadow》甚至获得Spotify歌单「New Music Friday」的推荐,在法国、英国和斯堪的纳维亚半岛获得了不错的收听量。 另外,从法律角度来看,人工智能是否可以拥有作品版权也值得探讨,况且在AI协助创作音乐仍处于早期实验阶段,如何分配和授予它「所有权」界限仍不清晰。因为即便音乐人在创作过程中获得了AI的帮助,人类音乐人仍然是这些作品的主要所有者。 技术冲破了一些特定界限,AI让创作音乐的门槛得以降低。例如,基于人工智能的创作应用程序Amadeus Code,每个月花15块钱就可以无限创作音乐作品;Popgun的目标受众则是那些想给男/女朋友写首歌的青少年;HumTap则可以借助人工智能将哼出的调调转化为乐器演奏声;Vochlea则可以把Beatbox等人声转化为音序文件。 这些基于AI的新工具正在改变音乐作品的创作过程,但更多显然是作为协助音乐人的工具。比起排斥人工智能,或者将它视作对自己职业的威胁,通过使用AI并更好地理解它的运作方式,对于音乐人来说才是「可取之道」。

  2AI正在改变音乐行业

  对于AI是否将取代音乐人的讨论,在人工智能创造出真正脍炙人口的作品前,注定还会持续很长一段时间。但毋庸置疑的是,无论是它在音乐行业存在的时间,还是它对整个行业的影响,已不能再同日而语。就像它在其他行业的角色一样,在音乐行业,AI也在促进一些服务的自动化,同时它也在利用学习到的模式和洞察力提升行业效率。 1. AI让数字音乐平台运作更有效率 科学技术改变了各行各业,音乐行业也不例外。根据麦肯锡的报告,到2030年,70%的公司会采用至少一种人工智能技术。作为一种补充,AI能够增强人类的能力。借助AI提供的数据洞察,我们可以因此做出更有效和高效的选择,推动增长和创新。与此同时,受到人工智能的影响,我们的创意思维则可能因此发生改变。 数字音乐发行公司The Orchard创始人Scott Cohen认为,AI可以有效帮助像Spotify这样的数字音乐平台对新上传的音乐作品进行自动归类,同时根据过往收听历史帮助平台们向听众推荐歌曲。事实上,被各大数字音乐平台广泛采用的推荐算法,就正是基于人工智能和机器学习技术开发而来的。他表示,人工智能和大数据让「音乐流派」这一概念显得过时了,因为AI生成的歌单并非基于流派,而是取决于音乐作品是否足够出色。 图片来源于网络,仅用于本文介绍、评论及说明观点及内容

  在Spotify,AI在许多方面都驱动着该平台的运作。从训练数据让它提升算法效率,再利用算法去从平台内容和音乐人相关的对话或客户数据中判断出相关见解,人工智能不仅可以帮助Spotify增强用户体验,还能让员工的工作更加高效。 以「Discover Weekly」为例,这个歌单在上线一年后就获得了4000万人的订阅量。因此,要想根据不同用户的品味为他们定制不同的曲目,完全靠人工实现不太现实,但利用AI不仅高效而且更加准确。在AI的帮助下,Discover Weekly每周一便能根据用户的历史搜索记录和潜在的音乐偏好推荐30首歌曲,而随着它对用户的喜好越来越清楚,它能推荐的歌曲也越能被用户所接受。最终,这不但能让平台收割更多用户的娱乐时间,也让音乐人得到了更大机会的曝光率。 2. AI助力母带处理 在母带处理过程中,AI的加入可以极大地优化任何设备的聆听体验。例如,在基于人工智能的母带处理服务LANDR上,音乐人可以获得更实惠和高效的替代方案。根据其官网信息,LANDR的服务在经过8年多的迭代后,已经能够做到比肩人类工程师的水平,目前已经为超过200万音乐人的1000多万首音乐作品提供过了相关服务。 虽然母带处理目前仍以人为主,但像LANDR这样的服务的出现,本质上为那些无法不具备这项技能的音乐人提供了一个B计划,让他们能够更专注在对作品的创作上。 3. AI正在扛起A&R和宣发大旗 从火爆TikTok的《Old Town Road》,到《学猫叫》等网红音乐作品的爆红。在「听众如何发现新的音乐人」,和「消费者如何知道他们想听什么音乐」之间,人工智能无疑在这里扮演了一个重要角色。 图片来源于网络,仅用于本文介绍、评论及说明观点及内容

  根据BuzzAngle Music的报告,2018年光是美国的流媒体播放量就已高达5346亿次,这个数字在反映数字音乐行业蓬勃发展的同时,其实也在拉高音乐人被发现的成本;如果无法解决这一痛点,那么那些才华横溢的音乐人可能就此被埋没。但人工智能显然正在解决这个问题,因为它可以帮助确定哪些粉丝会喜欢哪个音乐人的作品。例如,Spotify的Discover Weekly和Rap Caviar歌单,就都可以基于用户喜好将新音乐人的作品定位和分发给特定用户。 另一方面,AI还在帮助音乐行业提升A&R效率,帮助人类A&R发现更多潜在的明日之星。毕竟,要想找到有前途又还没签约唱片公司的音乐人不是一件易事,在当今流媒体音乐泛滥的语境下,这种挑战更加百上加斤。尽管如此,2018年7月,华纳音乐集团还是收购了一家利用算法,通过挖掘音乐人在社交平台、流媒体平台和巡演等数据的公司EMP Merchandising,借此来寻找潜在的新锐音乐人。另外,苹果也收购了一家类似公司来支持自己的A&R业务。 总之,虽然人工智能在音乐创作上看起来还有很长的路要走,但在其他方面,它已经扮演着不可取代的角色。


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