AI繪畫火得，AI唱歌火不得？

同樣是AIGC，有些人正在用AI源源不斷地生成梗圖，有些人則用AI生成音樂；同樣是AIGC生成音樂，有些在模仿人類，有些在復刻經典。AIGC是個工具，在不同人的手裡產生不同的價值，這個數字可能高達數萬億美元。[1]

作者：干麻鴨 編輯：一萌

來源：果殼硬科技

圖片來源：由無界版圖 AI 工具生成。

在AIGC面前，還有誰不跪下

臨近2022年尾聲，AIGC成為今年最受關注的技術關鍵詞之一。只需要幾句描述，就能讓AI進行聯想並作畫，通過最直接、最快速的視覺反饋，給人類對藝術的常規理解帶來衝擊。

屬於比較不怎麼樣的AI繪畫

通過上一篇文章《AI廠工什麼時候開始賽博搬磚？》，你大概已經知道了AIGC是什麼以及投資現狀。如果展望一下未來，作為Gartner口中的“2022年五大影響力技術之一”，到2025年，AIGC所創造的數據可佔到所有已生產數據的10%。[2]

Gartner發布的2022年技術成熟度曲線[3]

雖然目前AIGC在視覺上的競爭更加充分、發展更快，也更吸引眼球，但是音樂作為人類文化與情感的重要載體，AI其實也在對該產業進行改造——只是更加潛移默化。

標籤、算法、神經語言識別等功能，幾乎成為音樂類App的標配，它們可以自動生成歌單並推送給用戶。現在你打開QQ音樂，應該有不少人把選擇權直接丟給了“每日30首”和“個性推薦”。

如果誰想體驗一下音樂品位被嘲笑的感覺，那AI也可以提供貼心服務。2020年底，網絡雜誌《The Pudding》推出了一款人工智能應用“How Bad Is Your Spotify？”[4]，該應用的數據庫里輸入了數以百萬計的Pitchfork評論、reddit帖子和唱片店推薦，通過分析用戶的Spotify播放列表，在嘲笑其音樂品位過於“初級”，或痴迷某個歌手“到了令人不舒服的程度“，熱情的Twitter用戶甚至曾一度擠爆了Pudding網站。

AI對音樂的改造沒有止步於興趣分析或者品位鑒賞。2014年播出的美劇《天蠍計劃》（Scorpion，S2E8）中，講了一個在當時頗為科幻的故事：一名博客音樂家寫出了可以不斷製造“神曲”的程序，卻因此招來殺身之禍——兇手正是另一個運用程序寫歌謀利的創作者。

8年過去， 在大平台們的努力下，《天蠍計劃》中的幻想很快成了現實。AI終於打算真實地對音樂創作過程下手了！

他們都在玩AIGC，他們都有美好的未來

2016年6月，世界上第一首人工智能創作出的90秒鋼琴音樂作品誕生，它來自谷歌與加州藝術學院聯合推出的“Magenta”項目。

此後，AIGC音樂越來越多，底層技術則分為兩條路子。

一條路子，是“自動作曲”。2017年，索尼CSL（計算機科學實驗室）人工智能程序FlowMachines推出的《老爸的車》（Daddy’s  Car），就是AI作曲的成績，號稱 “第一首完全由人工智能創作的完整歌曲”；微軟的AI則通過分析學習幾十首聖誕頌歌，推出過一首名為《城市歡樂時光》（Joyful Time in The City）的AI歌曲。

比起90秒作品，完整的AI自動作曲可謂前進了一大步。但它們仍需從人類浩如煙海的歷史音樂作品中汲取靈感，是人類藝術靈感的延伸，像《老爸的車》這樣的作品，作曲和編曲由AI完成，和聲與填詞由人類作曲家幫助搞定；《城市歡樂時光》也需要人類輔助完成。其實，這類音樂作品談不上“完全由人工智能創作”，更多是技術圈地自萌，聽眾實際接受度得打個問號。

另一條路子，則主打“AI自動合成音樂作品”。比如騰訊音樂阿波羅聲音實驗室研發的聲音合成技術引擎“凌音”， 高度還原和復刻歌手的聲音特點，重現藝人經典聲音，首位AI歌手發佈於今年7月，基於楊超越的聲音合成，只需要歌手10分鐘左右的錄音就能很好地復刻出原聲，甚至可以在演唱中帶“感情”。此後的成熟作品有《沒有寄出的信》（復刻和重現鄧麗君的聲音），《願你被這個世界溫柔以待》（復刻和重現梅艷芳的聲音）。

“自動作曲”與“凌音引擎”的不同之處是，“自動作曲”模仿音樂，“凌音引擎”是使用自主設計的深度神經網絡模型，加上既有聲音風格元的“合成音樂”，後者並不避諱使用了人類歷史上精華藝術作品，並復刻這些藝術風格。

這也是AIGC類音樂的另一個發展方向——與其讓機器搞原創音樂，不如讓機器輔助人創作音樂，並且比起單純的輸出歌曲，還可以做得更多，改變我們過往體驗音樂的方式。

谷歌AI音樂項目Magenta的技術負責人道格拉斯·艾克（Douglas Eck）在接受《科學》雜誌（Science）採訪時認為，AI已經是國際象棋高手，但如今已成為人類棋藝精進的幫手，音樂也一樣，如今不管機器學習速度有多快，人類都能以更快速度適應和利用AI技術來輔助創作，玩出新意[5]。

說得直白點，AI大可不必取代人類，做個趁手的工具也挺好。而最需要AI工具生成內容的，可能不在現實，而在虛擬世界。

也就是，如何把“中之人”徹底數字化。

把AI用到刀刃上

AIGC的音樂進化到今天，已經不同於過往的自動語音合成技術，而是具有更高復刻度，引擎渲染后的AI聲音在音色、語氣上與真人更加接近，在演唱上也更有表現力和“感情”。目前“凌音”技術不僅能讓AI演唱（官方稱“合成“）已存在的曲目，用戶也可一鍵定製由AI作詞、譜曲、演唱的合成歌曲。

在這種環境下，人們面對的問題是：如何讓元宇宙數字人唱跳Rap打籃球？

這並不容易，因為視頻世界中不僅需要音樂，還要求具備音樂（樂器/人類）的聲音、口型、表情、動作等元素，更豐富的場景下，還需要舞蹈、運鏡、燈光……

如果你使用騰訊音樂天琴實驗室的“Music XR Maker 系統”，完全可以實現這些需求，而且應用場景多樣化，該系統的首位虛擬人小琴於今年10月推出，用AI驅動的方式，基於音樂去生成舞蹈表演和歌唱元素，目的是提升運營效率和虛擬人的真實、趣味性。這也給會議、客服、新聞播報等場景提供了更好的解決方案。據了解，很快也將會有一位從“次世代”遠道而來、經過層層遴選的“超級歌手”在TME出道，或許她將顛覆我們對唱歌的想象，成為開闢“音樂虛擬偶像元年”的天降紫微星。

“不同於大投入定製化的頭部虛擬偶像，我們希望將Music XR Maker打造成一套高效率、低成本產出數字人的平台，同時讓數字人具備更強的實時內容生產能力，讓任意音樂、舞蹈、舞台等元素的互動結合成為可能。”QQ音樂技術副總裁周文江談到。

元宇宙的AIGC音樂也得賺錢啊

2022年，扎克伯格100億美元燒出來的元宇宙社交平台地平線世界（Horizon Worlds）留存量感人，今年10月16日，Meta內部文件被曝光，其中顯示地平線世界的月度活躍用戶數量不足20萬，遠未達到原本50萬的預期，且興趣時長僅僅一個月。

說來好笑，作為一個虛擬世界，元宇宙最缺的卻是人，最難的是打造一片好的土壤來吸引人共同創作。

相比較來說，國內另一個元宇宙案例則更為務實，今年7月16日，騰訊音樂旗下的虛擬音樂嘉年華TMELAND聯合百事可樂打造了一場沉浸式虛擬3D演出。這場虛擬化音樂演出為元宇宙實驗提供了內容和主題，而這次商業合作，也給未來虛擬場景營銷提供了“標準模板”。這可能是國內AIGC領域第一個大商業客戶買單的案例。諸多品牌主加持到元宇宙的內容共建中，也將豐富生態，形成有一個有生命力的營銷場景。

縱觀音樂產業，從早期的1.0唱片時代音樂內容的輸出集中在少數有資源的專業人士手中；進入到2.0流媒體時代，更多音樂從業者參與進來，推薦和分發機制讓他們得到了展示機會；隨着3.0的到來， AIGC甚至讓音樂消費者也擁有反向輸出和參與共創的能力。持續加強對AI的投入，音樂平台的未來或許是一塊比想象中更肥沃的土壤。

足夠多的高粘性用戶、人對音樂永不厭倦的欣賞、已經培養成型的付費習慣、逐步推進的共創工具（不直接介入創作甚至還能夠避免版權紛爭）、多元化的場景碰撞，誰說音樂平台不是一塊比遊戲化的元宇宙更佳的土壤呢？

“元宇宙從來都不是一蹴而就的事情，我們可以利用我們已經成熟的技術，去實現一個基礎的版本，然後不斷的去提升各項技術，去完善元宇宙體驗。”針對音樂+AI的更多可能性，天琴實驗室計算機視覺負責人董治說到：“我們在AI驅動上的核心能力，它們都有一個共同點，就是通過音樂，用AI的方式，去生成虛擬世界的各項基礎元素。“

關於AI藝術的一些后話

從AI寫稿，到AI作畫，再到AI音樂與視頻，AIGC始終面臨一些爭議：如果生成的內容不夠好，那它存在的意義是什麼？如果它生成的內容足夠好（且這可能是未來的必然），那它會激起新一輪職業替代恐慌嗎？人類的精神娛樂生活會被AI接手嗎？

這也許是一系列糾纏恆久的話題。技術樂觀主義者經常會說，工具的好壞取決於使用者的目的。

實際上，互聯網一直在做的，就是讓更多人更方便地享受到科技提升帶來的樂趣，音樂領域也如是。如果我們在國內把凌音引擎、Music XR Maker等工具開放給所有有需要的音樂人、製作機構或者內容公司，再通過音樂元宇宙和AIGC幫助聽眾儘快進入到虛實結合的音樂體驗中，未來甚至成為全民在音樂領域共創的得力工具，讓每個人能按照自己的想象去製作音樂，享受音樂，那也許是個更值得期待的未來。

References：

[1] Generative AI: A Creative New World 2022.9.9 https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/

[2] Predicts 2021: Artificial Intelligence and Its Impact on People and Society  https://www.gartner.com/en/documents/3995104

[3] What’s New in Artificial Intelligence from the 2022 Gartner Hype Cycle https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2022-gartner-hype-cycle

[4] How Bad Is Your Streaming Music? https://pudding.cool/2020/12/judge-my-spotify/

[5] Science：How Google is making music with artificial intelligence https://www.science.org/content/article/how-google-making-music-artificial-intelligence  doi: 10.1126/science.aan7216