哎,记者、设计师、作曲家……你们的饭碗还稳吗?

目前AI主要用在伴奏乐曲制作、歌曲制作及人声合成等环节。随着技术的进步,AI在替代人方面可能取得明显进步,也可能融合在各种专业工具中,提升人的工作效率。

文/崔粲 亿欧智库分析师

最近,亿欧智库发布了《2017 人工智能+内容生产研究报告》,报告中分析了AI在文本、音频、图像、视频、互动内容五大类内容领域的应用情况。5类内容各领域中,新闻、设计和音频是目前AI实际应用进展最领先的领域。在亿欧智库看来,AI可能很适合用在音乐领域应用,前景比很多人想象的要好。

音频、音乐领域很宽,目前AI涉及到的,主要是伴奏乐曲制作、歌曲制作及人声合成等环节。

伴奏乐曲方面,目前AI应用的最多。电影、电视节目、APP、游戏、视频等,很多都需要无人声的背景音乐,针对这项需求,市面也形成了高低档不同的产业链。高端市场,如大制作影视制作,有这方面预算,专门邀请音乐公司定制背景音乐。低端市场,如小工作室做视频,基本上网上下载免费或盗版的。中档市场可能会比较尴尬,预算不足够多做定制,却也需要有版权的合适音乐。

AI作曲,或许刚好能够满足一部分中、低档背景音乐的需求。目前的几家AI作曲公司,可以通过设定乐曲类型、情绪、乐器、时长等,自动生成一段音乐,不满意的情况下,还可以再次重新生成一次,比人效率高了很多。AI生成的乐曲还可以在线进一步修改和编辑。创业公司Amper Music的AI Amper,Jukedeck都输入这种。Google和多伦多大学,则分别进行了基于弹奏任意旋律和图片生成乐曲的研究。

AI作曲中,还有一类面向更专业的古典音乐作曲的公司。加州大学圣克鲁兹分校的David Cope教授,通过研究巴赫、贝多芬、肖邦等大师谱曲的特点,花了7年编写了专门模仿大师风格谱曲的程序EMI。短时间内就创作了几千首类似风格作品。Cope教授研发EMI时,深度神经网络还没发展起来,如今通过深度神经网络,这一过程可能要快的多。卢森堡的创业公司Aiva也使用AI生产古典音乐曲谱,再由人演奏录制成专业乐曲,已经给为卢森堡国庆日开幕式、英伟达GPU大会等活动创作了乐曲,还通过了法国和卢森堡作者权利协会(SACEM)的注册,享有和人类一样的署名版权。

专业歌手歌曲的制作过程中,AI也已经有应用,AI参与到题材选择、作曲、编曲及人声合成等环节。

歌手Alexa在创作新作品前,使用AI分析了过往各题材作品的用户反馈情况,最后在AI帮助下选择了“心碎”作为他单曲《Not Easy》的主题。单曲发布后不久,在iTunes热门歌曲排行榜上冲到第四位。

索尼CSL实验室研发的FlowMachine,则是同时具备多项功能,可以自动作曲、交互作曲、配和声、变奏、渲染等。FlowMachine能够模仿特定名人的音乐风格。由AI负责作曲和编曲,真人和声和填词,FlowMachine发布了两首分別是披头士风格的歌曲《Daddy’s Car》和爵士乐风格的歌曲《Mister Shadow》。Amper的AI Amper则是参与了歌手Taryn Southern新专辑《I AM AI》中的歌曲《Break Free》的编曲等环节。

中国创业公司班砖网络研发的AI,则能够根据给出的歌词自动作出旋律,再由人完成其余合成工作。

目前的语音合成技术还不能完全模拟人声,但如微软小冰等AI,已经可以学习一段人的声音,之后合成出模拟人声的歌声。这一方式比之前虚拟偶像领域使用VOCALOID进行合成效率高了很多。Adobe之前也展示过人声合成修改软件Project Voco,不过软件还没正式发布。

之所以AI能够在音乐领域得到很多应用,跟音乐本身两个特点有关:

一是评价标准非常主观。音乐好听不好听,没有清晰评价标准,评价结果因人而异,所以对结果没有硬性要求,对技术上的要求也就相对低些。

二是音乐本身逻辑性差。目前的AI还不具备推理能力,所以难以处理需要前后逻辑严密的内容,如小说。但是音乐本身就跳动性非常强,前后音符间可以没有逻辑关系,技术角度也就更容易做出来。从乐理角度,旋律可以进行分节,节之间有一些知识性规律,这些规律也可以写入程序中,增强AI的作曲能力。

随着技术的进步,AI在音乐领域能够完成任务、作曲的质量肯定还能提高。未来比音乐人更便宜和高效的AI,可能还会扩展应用范围。在高端领域,AI还不能替代音乐家,但也不排除AI未来具备模仿音乐家的能力。除了替代人,未来更多的情况下,AI可能被嵌入各种专业音乐软件中,从而提高整个行业工作效率。

文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持;转载请注明作者姓名和来源。

本文来自企鹅号 - 亿欧网媒体

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏量子位

担心的事情还是发生了,AI水军你根本看不出来

李林 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI ? 无论是中国还是美国,很多人在选择餐馆或者酒店的时候,主要依靠网上的点评,比方说大众点评或者Ye...

3107
来自专栏华章科技

担心的事情还是发生了,AI水军你根本看不出来

某种程度上,口碑已经成为不少企业的命脉,变成服务和产品质量的永久记录。与此同时,不公平或者虚假的点评也让企业忧心忡忡,这些有可能来自愤怒的顾客,有可能来自竞争对...

701
来自专栏镁客网

科技小编变身美妆博主,AR试妆就是这么神奇!

703
来自专栏华章科技

高逼格,谷歌这样玩转大数据

摘要:我们已逐渐认识到,高效使用大数据的核心是将大量的数据分解成许多小部分——在数据库里定位查找,找到与你的需求相关的数据,而不是尝试去“覆盖”全部数据。

915
来自专栏大数据文摘

大咖 | 周涛:智能时代,哪些岗位火热,哪些岗位消亡

1254
来自专栏机器人网

机器人大爆发时代,到底将解放还是取代人类?

一个男子将一只手五指展开放在了一块木板上,玩起了刀戳手指缝游戏,展现这一「可怕」场景的视频前段时间在网上流传,在视频中握着刀子的手却不是他本人的手,而是一个机器...

2493
来自专栏钱塘大数据

数据揭秘:中国最有前途的30座城市

? 《机遇之城》是由中国发展研究基金会与普华永道联合发布的系列城市调研报告,始于2014年,至今已发布了五期。以国际视角考察中国城市的发展状况,为中国城镇化...

3325
来自专栏华章科技

谁在崛起,谁在没落?大数据揭秘中国最有前途的30城!

导读:普华永道通过10个维度,共57个变量,对中国30座城市进行了全面的分析后,发布了《机遇之城2018》研究报告,展示了所调查城市在资本、技术及可持续发展等多...

715
来自专栏华章科技

逃离你终将衰落的家乡(大数据城市人口分析)

一年一度的毕业季如期而至。许多学长学姐在毕业找工作的这段日子里都会问我一个问题:我是应该留在上海呢,还是回家乡呢?

582
来自专栏大数据挖掘DT机器学习

人工智能的本源:一本书和两个学术家族的故事

? 大家好! 非常高兴来参加听道和中国自动化协会联合举办的这次公益活动。我今天就跟大家谈一点人工智能的历史和本源,还有相关的一些话题,但不谈技术。那么这次报告...

3088

扫码关注云+社区