AI能写出这样的歌？音乐创作正被悄然改变

△ Ed Newton-Rex（左）和Patrick Stobbs共同创立了Jukedeck，和它一样用人工智能来作曲的创业公司越来越多。拍摄者：NYT Andrew Testa

前不久，Patrick Stobbs坐在这间会议室里，用智能手机播放着音乐，试图展示他的创业公司Jukedeck是如何走在了音乐的前沿。那旋律听起来就像来自80年代的电子游戏。“这是我们两年前的水平。”他说着，看起来有些不好意思。

“我们现在的水平是这样的。”他继续说下去，并且播放了一段柔和的钢琴曲。它的旋律很简单，忧伤得露骨，但不可否认的是，这段曲子用来给健康保险广告做背景音乐已经够格了。

这段音乐不是Stobbs自己写的，也不是从哪个作曲家那里买的授权。用人工智能作曲的创业公司越来越多，Jukedeck正是其中一家。他们的计算机安装了人工神经网络等工具，让机器有了像小孩一样边做边学的能力。至少到目前为止，这类生意似乎还没能在音乐人圈子中引起多少焦虑。

“在我们看来，我们的系统还处在婴儿期，对于音乐学习得还不多，”Stobbs这么说着，却很快又转而暗示他希望Jukedeck的音乐能如何进步：“并没有物理规律表明计算机不能达到和人类一样好。”

让计算机作曲并不新奇。上世纪50年代，作曲家Lejaren Hiller用计算机创作了弦乐四重奏《伊利亚克组曲（Illiac Suite）》，成为计算机作曲第一人。

从那时起，无数研究人员将这项工作向前推进。但现在，一些创业公司试图将AI作曲商业化，用于从广告配乐到潜在流行歌曲的一切领域。我们以Jukedeck为例，它希望能将音乐作品卖给任何需要为视频配背景音乐的人。对于大企业，这家公司每首也仅售21.99美元，只是雇佣一个音乐人所需花费的零头。Stobbs不肯披露他们乐曲的销量，但他表示可口可乐英国分公司包月订购了他们的服务。

Jukedeck的办公室

科技巨头也进入了这个领域。2016年6月，Google Brain发布了Magenta，这一项目致力于让计算机创作出“迷人且有艺术品位的”，充满惊喜的音乐。目前，它还没有达到这个水准。

2016年9月，Google旗下的英国人工智能公司DeepMind也发布了一项实验的结果，他们进行这项实验是因为有趣。DeepMind把钢琴曲样本输入到他们用来生成语音等音频的WaveNet系统中，系统在没有乐理知识的情况下，用最初的音频合成出10秒的片段，听起来有先锋爵士的味道。

IBM也有一个名为Watson Beat的研究项目，供音乐人用来转换自己作品的风格，例如让歌曲听起来更“中东”，或者更“惊悚”。

作为一家科技公司，Jukedeck的开端有些令人惊奇。现年29岁的Stobbs和作曲家Ed Newton-Rex在2012年创立了这家公司。他们都曾是英国剑桥国王学院中学的唱诗班成员，后来，Newton-Rex去剑桥大学继续学习音乐，了解到人工智能可以用来作曲。

毕业之后，他们二人组建了一个唱诗班男孩乐队（Stobbs称这是一个“糟糕的主意”），志愿打造一个唱片厂牌。但是2010年，Newton-Rex去女友就读的哈佛大学参加了一场计算机讲座，那场讲座让编程这件事听起来相对简单，也让Newton-Rex回想起了他前些年对AI音乐的研究。

他决定把这两者结合在一起，在回家的航班上，就开始着手创建Jukedeck。

Jukedeck的人工神经网络以成百上千的乐谱作为输入，然后分析这些乐谱，得出一个音符在另一个之后出现的在绿、和弦的模式等等。最终，神经网络可以创作出类似风格的作品，一个自动的程序随后将其转换成音频。对于从民乐到典型用于商业会议准备的“corporate”等等不同风格，Jukedeck都有不同的神经网络。

最近，这家公司还开始试验让人工神经网络不仅仅作曲，还直接生成音频，这应该能让乐曲听起来更自然，更丰富——换句话说，就是更像人类。

其他AI音乐领域的公司倾向于让音乐人更直接地参与到创作过程中来，例如巴黎的索尼计算机科学实验室（Sony Computer Science Laboratory in Paris），就认为在他们的Flow Machines项目中，音乐人是必需的。这一项目获得了欧洲研究委员会（European Research Council）的资金支持。

索尼巴黎实验室主管François Pachet说，这一项目背后的想法是要让计算机写出流行歌曲，“大多数研究AI的人都专注于古典音乐，但我一直相信，写出篇幅短小、朗朗上口的旋律才是做难的。”

他还补充道：“实际上，一首吸引人的歌是稀有而脆弱的，只有当旋律、和声、音色、歌手的服饰、关于它的言论等等维度都对了才行。现在，还没有人能模拟所有因素，我对这个问题很感兴趣。”

Flow Machine的主要系统是一个作曲工具，原理与Jukedeck的类似：让计算机分析披头士、舞曲等等乐谱，从中学习并写出自己的作品。不过，Flow Machine把输出的环节交给了音乐人，让他们免费随意使用：修改或者丢弃不用都可以。“音乐人为乐曲增添了‘一些情感’，”Pachet说，“系统不知道他们为什么要创作音乐，他们没有任何目标，任何渴望。”

Pachet还说，约有20位表演者已经使用过这个系统，其中有人在最近的音乐会上表演了用它创作出来的歌曲。他正在和独立厂牌Phoenix等知名团体谈合作，今年会发行几张唱片。关于唱片公司发行这类音乐所涉及的合同义务问题，也正在协商中。

音乐人似乎很喜欢它。“如果没有它，我根本写不出这样的歌。”法国摇滚乐手Lescop（Mathieu Peudupin）说，“它把我逼到了一个我自己绝不会去的地方。”他说这种感觉就像是和一个乐队同伴合作，虽然他忽略了Flow Machine的大部分建议。“但是这世上哪个歌手会听乐队同伴的啊？”他边说边笑了起来。

Pachet和Lescop都说，他们认为没有人会完全接受计算机生成的音乐。“乐迷们需要爱上音乐人，”Lescop说，“你不能爱上一台计算机。”

但Jukedeck的两位联合创始人不这么确定。

Newton-Rex认为，人工智能正在改变我们听的方式，特别是当计算机终于能“理解音乐到足以让它实时响应的程度，例如一个游戏、或者你去跑步，”他说，“把音乐录下来是很有才华的想法，但是它太静态了。当你玩游戏的时候，电影配乐大师汉斯·季默可不会在你旁边为你作曲。我认为这种实时响应的系统会是音乐未来的一部分。”

来源：《纽约时报》 编译：李林

另外，我们整理了文中提到的七段AI创作的音乐，上传到了百度网盘，欢迎有兴趣的同学去听一听。

1 AI作曲公司Jukedeck两年前的作品

2 AI作曲公司Jukedeck现在的作品

3 50年代的计算机作品《伊利亚克组曲（Illiac Suite）》

4 谷歌大脑Magenta的作品

5 DeepMind生成的6段小样，每段10秒

6 Housse de Racket: Futura，由索尼巴黎实验室辅助创作

7 Kumisolo: Kageru San，由索尼巴黎实验室辅助创作