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人工智能如何改变音乐产业?

通过让机器自己学习,可以使计算机执行复杂的任务,有时甚至超越人类。这项革命性的技术正在撼动从医疗健康到网络安全再到零售的许多领域。


人工智能正在各个领域出现,音乐行业也不例外。接下来我们将探索人工智能是如何逐步改变音乐创作方式的...



人工智能如何改变音乐家的软件工具?



面向音乐家和音频专业人员的软件编辑对人工智能进行了大量投资,以扩充他们的软件工具。举个例子,iZotope利用这项技术让它的NeuTron软件能在任何音轨中识别乐器,在这种分类的基础上,软件可以提出最优的参数来为混音做好准备。


同样,RX 7的Music Rebalance功能使您可以“解混”曲目。这样就可以分别处理组成混音的音轨。因此,人工智能和深度学习不仅可以分析音频内容,还可以对其进行处理。将来,iZotope计划使用这些技术来自动合成内容。



音乐行业的人工智能:优点和缺点是什么?



对于音乐产业来说,人工智能既有优点,也有缺点。这项技术解决了长期存在的问题。例如,它可以很容易地消除麦克风的噪音,这在以前是很难成功的。


然而,利用这些技术仍然是一项挑战。开发人工智能技术解决方案的主要障碍是需要数据来驱动算法。但是,在这一领域刚刚起步的音乐产业企业不一定具有访问此类信息的权限。


尽管神经元网络的训练变得更加容易,但它们可能很难调试,有时还需要高素质的Data Science的介入。它们还需要强大的计算能力,因此很难将它们用于像合成器或音频多维这样的实时应用程序中。



人工智能会损害人类的创造力吗?



在人工智能能够自动作曲的今天,人们不禁要问,人类的创造力是否受到了威胁?然而,如果Google Magenta致力于通过人工智能来创造艺术,其他人则更愿意仅仅用这个工具来帮助人类艺术家。


例如,一些公司开发的应用程序会自动为音乐家生成伴奏。因此,人工智能非但不能取代人类的创造力,反而可以扩大创造力。



人工智能最终会为我们作曲和混合音乐吗?



如果人工智能真的能够创作使人们感官愉悦,随之起舞的音乐,那么人类作曲家就不再是必需的了。虽然每个人都可以继续在自己的空间里创作音乐、演奏音乐来娱乐,但音乐行业最著名的作曲家可能会逐渐被机器所取代。


如今,人工智能已经在帮助人类音乐家了。例如,人工智能可以帮助歌手/歌曲作者在没有技术知识的情况下使用DAW。同样,人工智能也可以了解用户喜欢的效果和他们想要得到的信息,从而使他们能够专注于音乐。



音乐和人工智能结合的一些应用示例



人工智能已经在音乐行业中崭露头角。首先,Spotify或Apple Music等流媒体服务使用算法向用户提供推荐,并允许他们发现新的歌手。


因此,人工智能已经开始取代迄今为止编排播放列表的音乐编辑或DJ。根据Sun Microsystems联合创始人亿万富翁Vinod Khosla的预测,在十年内,AI甚至可以根据您的心情实时创作音乐...


事实上,机器已经开始制作自己的音乐了。早在20世纪80年代,大卫·科普(David Cope)就开始通过创建他的EMI项目来探索算法构成的线索。甚至在1958年前,人工智能就被用来按照巴赫的风格作曲。


1993年,Cope使用EMI创作了专辑《Bach by Design》。在2018年,Databots让神经元网络创建了一张重金属专辑。同年12月,由Benoît Carré和François Patchet领导的Skygge乐队与AI合作创建了专辑《Hello World》。


根据一组数据,人工智能通过产生新的曲调、乐器和其他音乐元素来创作流行音乐,这是世界上的第一次,但在未来几年里,人工智能辅助的组成很可能正在扩大…


2018年,Google Magenta还开发了音源软件NSynth Synth超级软件。这是一种基于NSynth算法的合成器,旨在通过学习现有声音的声学特征来创造完全独特的声音。另一方面,OpenAI的MusseNet程序允许单击音乐。


同样,Amper Music服务使用人工智能自动为不同的内容(例如广告或YouTube视频)创作音乐。用户可以选择一种风格或心情,而其余的则由AI完成。Taryn Southern使用此工具创作了一首完整的歌曲,并在YouTube上获得总计超过200万的播放量。


制作者和DJ还可以依靠Auddiamix Xtrax Stats 2,这是一种基于云计算和人工智能的工具,可以将一条混合的立体声跑道解构成三个子道:语音、打击乐和旋律,然后,这些元素可以用于混音。


如此可见,人工智能在音乐行业中变得越来越重要。无论是帮助音乐家,甚至为音乐家作曲,人工智能都是该领域特别重要的工具。但是,重要的是找到技术进步与人类创造力之间的平衡,否则,音乐可能会失去其本质和原始目的...


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