歌手、作曲家和星探都能做 人工智能似乎要攻占音乐圈了

大家都在关注会下棋的人工智能,其实一大拨会写歌的也来了。

人工智能在任何一个产业推广时都会引发同一个问题:它会不会让人失业?音乐产业也是一样,只不过受威胁的成了音乐家。

人们通常认为,人工智能虽然已经在为我们生活的各个方面做决定,但音乐创作这种创意类的任务或许可以免疫,但这个结论现在看来似乎下得太早了。

早在1981年,加州大学桑塔•克鲁兹校区大学教授DavidCope就已经开始实验通过算法来谱曲。“当我还年轻的时候,我就认为用算法来帮助创作就是一件合情合理的事,这样做的目的并不是取代人类作曲家,而是让他们能更快更便利的尝试一些新的创意。”Cope在2015年接受采访时说。

在Cope之后,有很多人开始了关于人工智能作曲的研究,比如,同样来自加州大学桑塔•克鲁兹校区的一名名叫Daniel Brown的学生在2012年开发了一款叫做Mezzo的人工智能系统,它能实时为游戏创作背景音乐,并且根据游戏角色的行为实时调整,其理论基础是古典和浪漫主义音乐中的音乐表达和符号学。

2015年到2016年间,这些原本在大学实验室里的研究项目陆续开始商业化开发。英国创业公司Jukedeck把客户定位于独立的视频创作人,只需选择一种情绪、音乐风格、节拍和长度,人工智能便能立即生成出一段配乐。用户一个月可以免费获得5段配乐,之后每首配乐的费用为7美元,如要获得独家版权,每首还需支付150美元。Jukedeck目前已经获得了260万美元融资。“音乐创作至今还只有一小部分的人可以完成,我们希望所有人都能有一个自己的作曲家。”Jukedeck的创始人Ed Rex说。

另一家同样来自英国的创业公司Melodrive则为游戏开发者服务,该公司表示,其用户在几秒内就能创作出一段配乐,配乐成本相比过去能降低90%。人工智能的游戏配乐,除了在成本方面能吸引独立的游戏开发公司,大公司也能借此推出一种全新的实时即兴配乐。索尼今年推出的一款畅销游戏No Man’s Sky邀请英国乐队65 days of static录制了一个巨大的旋律库,用作游戏配乐的音频“组织”,人们在玩游戏的时候,会根据他们当前的环境,或是是否处于危险之中,自动基于音频“组织”创作旋律。

索尼的研发实验室在巴黎也在尝试用AI谱曲,这个项目被命名为Flow Machines。去年9月,索尼表示这个软件已经学会了各种音乐风格,通过跨界组合和优化技术,可以创作出任何形式的音乐作品。索尼希望2017年能推出第一张AI流行音乐专辑。“我们离创作出像甲壳虫乐队那样的优美流行音乐旋律的目标已经非常接近了。”索尼计算机科学实验室主管Francois Pachet说。

其他技术大公司也没有忽略人工智能在音乐领域的探索。百度开发了一项名为百度AI的谱曲技术,采用图像识别软件以及神经网络技术,看图写歌。它通过识别物品的颜色、环境中的各种元素,将之归类为不同的情绪,并为之匹配音乐曲谱数据库中对应的音乐单元,这个系统能将不同的视觉元素组合成一系列的音符。

IBM的沃森也有自己的音乐创作App——Watson Beat。你在乐器上弹几段旋律,它便能以此为灵感创作出一首新曲子;你也可以告诉它你想要什么风格的曲子,是爵士乐还是更动感的。这个App一般需要20秒左右的旋律作为灵感,已在2016年年底正式推出。

AI不光能作曲,还能拍摄音乐录影带。2016年,创意工作室DentsuLab Tokyo就利用人工智能为Brain Eno的《The Ship》制作了一支音乐录影带。它利用新闻事件和图片让电脑形成对人类的记忆,再根据当前的事件让机器重新解读这些记忆,从而形成图像。

2016年10月,伦敦的VortexJazz俱乐部组织了一场关于“中世纪颂歌、巴洛克合唱、爵士和流行音乐”的表演,它们都是利用AI技术谱写出来的。“我不会认为它完全是由电脑创作的曲子,而是由电脑协助创作完成的。因为那些编程的人,设定曲风的人,已经为最后音乐的成型设定了关键的元素,而音乐表演的呈现也带有音乐家的主观理解。”爵士吉他演奏家Pat Metheny说。

就连未来歌手的发现和开发也可以依赖人工智能。唱片公司一直把星探这项工作视为艺术,而非科学,星探很多时候也都是凭自己的直觉看人挖掘明日之星。资深音乐人LyorCohen所在的独立唱片公司300 Entertainment把2014年定为“Twitter年”——Twitter成为音乐界next big thing的巨大金矿,之后他还把注意力转向了YouTube。英国公司Instrumental通过收集YouTube上面海量艺人的信息,以及他们的粉丝互动和增长情况,来判断哪些人值得深入挖掘,然后和挑选出来的艺人签署开发协议,华纳音乐通过投资Instrumental表现了对这个模式的兴趣。

但并不是所有人都看好这一模式,比如独立唱片公司Beggars Group的数字主管Simon Wheeler。“我们的工作就是要发现那些与众不同的艺人,也许人们在第一次听到他们的时候会觉得比较陌生,但他们仍有潜力吸引更广泛的听众。我们就是要发现那些人们不知道他们是否会喜欢的艺人,数据不擅长做这些。”不过Wheeler也强调,一旦他们签了一个歌手,数据在帮助他们寻找听众的过程中依旧扮演着不可忽视的角色。

“一些人担心这是否意味着人类自古以来的谱曲创作将会被人工智能摧毁,我认为尽管这会对一些低价值的背景音乐应用造成一定的冲击,但技术只有得到音乐家们的接纳,才会起到更有创意性的作用。人工智能是否能创作出影响人们情绪的作品,与人们的灵魂产生互动,仍是一个有趣的问题。”英国唱片协会首席执行Geoff Taylor对《第一财经周刊》说。

大多数时候,我们还在思考“AI是否能作曲”,而不是“AI作曲是否能比人类更好”,但现在科学家已经证实第一个问题的答案是肯定的。第二个问题目前还很少有人讨论。不过,至少在2016年,我们还没有看到哪个人工智能唱的歌比Adele更好,或者写的词能比拿诺贝尔文学奖的鲍勃•迪伦更好。

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