谁能想到有一天音乐圈的顶流歌手会变成个AI呢？最近一段时间，AI孙燕姿出尽风头，AI孙燕姿演唱的《发如雪》《爱在西元前》等周杰伦代表作在B站已破百万播放，网友为AI孙燕姿的歌声倾倒，以至于孙燕姿本人都知道了这件事。AI孙燕姿走红后，B站一位翻唱UP主连连感叹“自己要失业了”。

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除了AI孙燕姿等一系列AI歌手，AI已经在音乐行业多点开花，谱曲填词再到演唱，都有AI参与的身影，在以秒计算的AI生产力面前，人类要如何与之共存？音乐消费新时代的大门已经要打开了吗？国内AI音乐研发公司灵动音科技(Deep Music)的CEO助理祝健接受了记者的采访。

你听过AI歌手的歌吗

在B站音乐区的翻唱板块，AI歌手们已经占据了一片小小的天地，除了“顶流歌后”AI孙燕姿，变身AI歌手的还有陈奕迅、周杰伦等著名歌手。AI歌手跨越了年龄、性别、职业、国别甚至是生死，科技领域的雷军变成AI歌手来上一首《发如雪》听着也还不错，AI李健也能把王菲的《红豆》唱得情长动人，AI蔡徐坤演唱英文歌曲《加州旅馆》倒也相当自然，韩国歌手边伯贤成了AI边伯贤后用中文演唱了一曲《背对背拥抱》。

如果说AI歌手是娱乐大众，那么AI复活歌手则让人从科技中找到了温暖的人文情怀。AI还让已经去世的歌手数字复活，姚贝娜的歌迷们通过AI姚贝娜听见了姚贝娜从未唱过的新歌，AI张国荣在B站视频中唱着陈奕迅、张学友的歌。一位网友在AI张国荣的演唱视频中留下评论，AI音乐技术让这些已经离世的歌手以另一种方式出了“新歌”，对粉丝们而言未尝不是心理慰藉。

AI歌手的走红让我们看到AI在音乐领域的无限可能，也不禁让人产生疑问，除了制造AI歌手娱乐大众，AI在音乐领域做过了什么，还能做些什么？

AI音乐怎么用？

Deep Music是国内较早一批开始专门从事开发研究AICG音乐的公司，成立于2018年，这家公司的创始团队基本都来自清华大学，与大多纯技术出身的团队不同，这家公司的创始人们大学期间参加了各种音乐社团，CEO刘晓光还曾制作过个人专辑。当前公司里既有技术出身业余爱好音乐的理工男，也有音乐专业出身且能进行音乐教学的专业人士。

“AI音乐相关的有几个技术方向。”祝健介绍道，最近很火的AI孙燕姿是AI歌声合成技术的一种，属于开源算法，技术本身已经较为成熟，将孙燕姿的人声素材使用AI开源算法训练成模型后，将原唱的音色替换成孙燕姿的音色就可以，“原理比较简单，有点像AI换脸。”AI歌声合成技术还有另一条路径是从乐谱直接生成，“比如AI洛天依，她不需要依靠原唱音频，输入音高和歌词就可以实现。”

AI音乐技术距离我们其实并不遥远，当前已经有几个技术实现了比较成熟的落地实践，“比如音轨分离和MIR。”祝健介绍道，音轨分离是通过AI技术将歌曲中特定的音轨分离出来，便于使用者使用，“比如鼓手想要练这首歌里的鼓的部分，就可以把原曲的鼓给分离出去。”MIR技术即音乐信息检索技术，在计算机音乐学中应用广泛，通过音频来提取节拍、速度、和弦等信息，在商业实践中也比较成熟了，“此前我们和全民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种不同风格的伴奏，这就是通过MIR提取原曲中的信息，结合我们自研的AI编曲算法实现的。”此外，Deep Music自己也开发了生成式音乐配乐服务BGMCAT以及AI创作工具口袋乐队，“在BGMCAT里面输入文字，直接就可以生成视频配乐。”祝健表示，“而在口袋乐队中，已经可以让完全不懂音乐的人通过极其简单的操作就可以创作自己的歌曲，这件事已经实现了。”

AI音乐有什么用？

“按照音乐的使用场景，我习惯于将音乐分为两类，一种是功能性音乐，一种是艺术性音乐。”祝健解释道，平日我们给短视频、广告配乐，餐厅、商店里放的背景乐都可以归属为功能性音乐，这些音乐虽然在消费场景中，但是并不是消费者主要的消费对象，而是作为消费品的一种配衬，“这类音乐本身并不需要多么动人，能完成特定场景的任务就可以，对于AI来说这就是很有利的应用场景。”

AI音乐的特点在于生产的效率极高，能够快速满足功能性音乐应用场景的需求，成为一种高效能工具。“与此相对，在艺术性音乐的场景，AI或许可以成为灵感的来源。”AI很有可能嵌入音乐创作者的工作流中，通过AI生成的一些旋律或许可以辅助创作者的创作，“我们很希望最终是人和AI共创，AI作为音乐创作者的一种工具使用。”

还有一种AI音乐的应用场景目前来看也颇有发展潜力，那就是音乐演艺领域，“我们最开始手动标注了一万多首歌曲的旋律、节拍等等，然后训练AI学习音乐信息，AI就知道了大部分歌曲的和弦进行，以及旋律要怎么写会好听。”这种模型一方面可能会为用户提供音乐消费场景下的检索提供便利，根据旋律模型从上万首歌曲中精准选择用户最心动的那个，另一方面也为演出、直播、短视频等演艺领域提供可能。

是机遇不是危机 人类和AI共生进步

“AI音乐和音乐行业都面临着一个共同的问题。”祝健认为，整个音乐行业的大问题在于供大于求，每年有数百万首新歌发布，真正被消费者消费的歌曲大约只有几万首，大部分音乐商业价值都不高。“每年能火的歌就那么几首，大部分根本没人听，为什么还有人源源不断地创作？因为人对创作音乐表达情感还是有着非常强的需求。”

在Deep Music的产品口袋乐队中，有一个名为“哼唱”的功能，用户随意哼几句，AI可以根据这几句旋律谱曲，这个功能的活跃度颇高，“能看出还是有很多人特别愿意尝试自己创作音乐的，可现在很多人会觉得创作音乐离自己太远了，自己乐理乐器都不懂，AI就成为创作自己内容的绝佳方式。”

祝健同样认为，AI并不会对音乐审美和音乐原创带来巨大冲击，而是有更大的潜力来帮助更多人为音乐赋能，活化音乐市场，让音乐服务于更多人，他以Deep Music的产品和弦派为例，“和弦派与专业音乐制作人和乐手合作，AI向他们学习创作与制作的经验与灵感，通过算法不仅将音乐人的知识和能力云化，更为广大音乐爱好者降低了音乐学习和创作的门槛。在这个过程中，AI为音乐教育、创作和整个音乐的行业发展提供了全方位的赋能。”

“我觉得从人工智能诞生起，人类就和人工智能是共生进步的关系，AI创造出来不是为了打败人类的。”祝健说道，从市场的角度看，即便是AI扑进了市场，那些具有高商业价值的歌曲市场也不会被抢占，“AI可能会让低价值音乐市场新陈代谢，但同时也给处于低价值音乐市场的人提供一个踩着上去的机会，让更多音乐人摆脱机械重复的劳动，把更多的精力集中到表达上来。”

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