誰能想到有一天音樂圈的頂流歌手會變成個AI呢？最近一段時間，AI孫燕姿出盡風(fēng)頭，AI孫燕姿演唱的《發(fā)如雪》《愛在西元前》等周杰倫代表作在B站已破百萬播放，網(wǎng)友為AI孫燕姿的歌聲傾倒，以至于孫燕姿本人都知道了這件事。AI孫燕姿走紅后，B站一位翻唱UP主連連感嘆“自己要失業(yè)了”。
除了AI孫燕姿等一系列AI歌手，AI已經(jīng)在音樂行業(yè)多點開花，譜曲填詞再到演唱，都有AI參與的身影，在以秒計算的AI生產(chǎn)力面前，人類要如何與之共存？音樂消費新時代的大門已經(jīng)要打開了嗎？國內(nèi)AI音樂研發(fā)公司靈動音科技(Deep Music)的CEO助理祝健接受了記者的采訪。
(資料圖片)
你聽過AI歌手的歌嗎
在B站音樂區(qū)的翻唱板塊，AI歌手們已經(jīng)占據(jù)了一片小小的天地，除了“頂流歌后”AI孫燕姿，變身AI歌手的還有陳奕迅、周杰倫等著名歌手。AI歌手跨越了年齡、性別、職業(yè)、國別甚至是生死，科技領(lǐng)域的雷軍變成AI歌手來上一首《發(fā)如雪》聽著也還不錯，AI李健也能把王菲的《紅豆》唱得情長動人，AI蔡徐坤演唱英文歌曲《加州旅館》倒也相當(dāng)自然，韓國歌手邊伯賢成了AI邊伯賢后用中文演唱了一曲《背對背擁抱》。
如果說AI歌手是娛樂大眾，那么AI復(fù)活歌手則讓人從科技中找到了溫暖的人文情懷。AI還讓已經(jīng)去世的歌手?jǐn)?shù)字復(fù)活，姚貝娜的歌迷們通過AI姚貝娜聽見了姚貝娜從未唱過的新歌，AI張國榮在B站視頻中唱著陳奕迅、張學(xué)友的歌。一位網(wǎng)友在AI張國榮的演唱視頻中留下評論，AI音樂技術(shù)讓這些已經(jīng)離世的歌手以另一種方式出了“新歌”，對粉絲們而言未嘗不是心理慰藉。
AI歌手的走紅讓我們看到AI在音樂領(lǐng)域的無限可能，也不禁讓人產(chǎn)生疑問，除了制造AI歌手娛樂大眾，AI在音樂領(lǐng)域做過了什么，還能做些什么？
AI音樂怎么用？
Deep Music是國內(nèi)較早一批開始專門從事開發(fā)研究AICG音樂的公司，成立于2018年，這家公司的創(chuàng)始團隊基本都來自清華大學(xué)，與大多純技術(shù)出身的團隊不同，這家公司的創(chuàng)始人們大學(xué)期間參加了各種音樂社團，CEO劉曉光還曾制作過個人專輯。當(dāng)前公司里既有技術(shù)出身業(yè)余愛好音樂的理工男，也有音樂專業(yè)出身且能進行音樂教學(xué)的專業(yè)人士。
“AI音樂相關(guān)的有幾個技術(shù)方向。”祝健介紹道，最近很火的AI孫燕姿是AI歌聲合成技術(shù)的一種，屬于開源算法，技術(shù)本身已經(jīng)較為成熟，將孫燕姿的人聲素材使用AI開源算法訓(xùn)練成模型后，將原唱的音色替換成孫燕姿的音色就可以，“原理比較簡單，有點像AI換臉。”AI歌聲合成技術(shù)還有另一條路徑是從樂譜直接生成，“比如AI洛天依，她不需要依靠原唱音頻，輸入音高和歌詞就可以實現(xiàn)。”
AI音樂技術(shù)距離我們其實并不遙遠，當(dāng)前已經(jīng)有幾個技術(shù)實現(xiàn)了比較成熟的落地實踐，“比如音軌分離和MIR。”祝健介紹道，音軌分離是通過AI技術(shù)將歌曲中特定的音軌分離出來，便于使用者使用，“比如鼓手想要練這首歌里的鼓的部分，就可以把原曲的鼓給分離出去。”MIR技術(shù)即音樂信息檢索技術(shù)，在計算機音樂學(xué)中應(yīng)用廣泛，通過音頻來提取節(jié)拍、速度、和弦等信息，在商業(yè)實踐中也比較成熟了，“此前我們和全民K歌合作，提供一歌多伴的玩法，也就是一首歌曲可以有很多種不同風(fēng)格的伴奏，這就是通過MIR提取原曲中的信息，結(jié)合我們自研的AI編曲算法實現(xiàn)的。”此外，Deep Music自己也開發(fā)了生成式音樂配樂服務(wù)BGMCAT以及AI創(chuàng)作工具口袋樂隊，“在BGMCAT里面輸入文字，直接就可以生成視頻配樂。”祝健表示，“而在口袋樂隊中，已經(jīng)可以讓完全不懂音樂的人通過極其簡單的操作就可以創(chuàng)作自己的歌曲，這件事已經(jīng)實現(xiàn)了。”
AI音樂有什么用？
“按照音樂的使用場景，我習(xí)慣于將音樂分為兩類，一種是功能性音樂，一種是藝術(shù)性音樂。”祝健解釋道，平日我們給短視頻、廣告配樂，餐廳、商店里放的背景樂都可以歸屬為功能性音樂，這些音樂雖然在消費場景中，但是并不是消費者主要的消費對象，而是作為消費品的一種配襯，“這類音樂本身并不需要多么動人，能完成特定場景的任務(wù)就可以，對于AI來說這就是很有利的應(yīng)用場景。”
AI音樂的特點在于生產(chǎn)的效率極高，能夠快速滿足功能性音樂應(yīng)用場景的需求，成為一種高效能工具。“與此相對，在藝術(shù)性音樂的場景，AI或許可以成為靈感的來源。”AI很有可能嵌入音樂創(chuàng)作者的工作流中，通過AI生成的一些旋律或許可以輔助創(chuàng)作者的創(chuàng)作，“我們很希望最終是人和AI共創(chuàng)，AI作為音樂創(chuàng)作者的一種工具使用。”
還有一種AI音樂的應(yīng)用場景目前來看也頗有發(fā)展?jié)摿Γ蔷褪且魳费菟囶I(lǐng)域，“我們最開始手動標(biāo)注了一萬多首歌曲的旋律、節(jié)拍等等，然后訓(xùn)練AI學(xué)習(xí)音樂信息，AI就知道了大部分歌曲的和弦進行，以及旋律要怎么寫會好聽。”這種模型一方面可能會為用戶提供音樂消費場景下的檢索提供便利，根據(jù)旋律模型從上萬首歌曲中精準(zhǔn)選擇用戶最心動的那個，另一方面也為演出、直播、短視頻等演藝領(lǐng)域提供可能。
是機遇不是危機 人類和AI共生進步
“AI音樂和音樂行業(yè)都面臨著一個共同的問題。”祝健認(rèn)為，整個音樂行業(yè)的大問題在于供大于求，每年有數(shù)百萬首新歌發(fā)布，真正被消費者消費的歌曲大約只有幾萬首，大部分音樂商業(yè)價值都不高。“每年能火的歌就那么幾首，大部分根本沒人聽，為什么還有人源源不斷地創(chuàng)作？因為人對創(chuàng)作音樂表達情感還是有著非常強的需求。”
在Deep Music的產(chǎn)品口袋樂隊中，有一個名為“哼唱”的功能，用戶隨意哼幾句，AI可以根據(jù)這幾句旋律譜曲，這個功能的活躍度頗高，“能看出還是有很多人特別愿意嘗試自己創(chuàng)作音樂的，可現(xiàn)在很多人會覺得創(chuàng)作音樂離自己太遠了，自己樂理樂器都不懂，AI就成為創(chuàng)作自己內(nèi)容的絕佳方式。”
祝健同樣認(rèn)為，AI并不會對音樂審美和音樂原創(chuàng)帶來巨大沖擊，而是有更大的潛力來幫助更多人為音樂賦能，活化音樂市場，讓音樂服務(wù)于更多人，他以Deep Music的產(chǎn)品和弦派為例，“和弦派與專業(yè)音樂制作人和樂手合作，AI向他們學(xué)習(xí)創(chuàng)作與制作的經(jīng)驗與靈感，通過算法不僅將音樂人的知識和能力云化，更為廣大音樂愛好者降低了音樂學(xué)習(xí)和創(chuàng)作的門檻。在這個過程中，AI為音樂教育、創(chuàng)作和整個音樂的行業(yè)發(fā)展提供了全方位的賦能。”
“我覺得從人工智能誕生起，人類就和人工智能是共生進步的關(guān)系，AI創(chuàng)造出來不是為了打敗人類的。”祝健說道，從市場的角度看，即便是AI撲進了市場，那些具有高商業(yè)價值的歌曲市場也不會被搶占，“AI可能會讓低價值音樂市場新陳代謝，但同時也給處于低價值音樂市場的人提供一個踩著上去的機會，讓更多音樂人擺脫機械重復(fù)的勞動，把更多的精力集中到表達上來。”
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