哎,记者、设计师、作曲家……你们的饭碗还稳吗?

文/崔粲 亿欧智库分析师

最近，亿欧智库发布了《2017 人工智能+内容生产研究报告》，报告中分析了AI在文本、音频、图像、视频、互动内容五大类内容领域的应用情况。5类内容各领域中，新闻、设计和音频是目前AI实际应用进展最领先的领域。在亿欧智库看来，AI可能很适合用在音乐领域应用，前景比很多人想象的要好。 

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音频、音乐领域很宽，目前AI涉及到的，主要是伴奏乐曲制作、歌曲制作及人声合成等环节。

伴奏乐曲方面，目前AI应用的最多。电影、电视节目、APP、游戏、视频等，很多都需要无人声的背景音乐，针对这项需求，市面也形成了高低档不同的产业链。高端市场，如大制作影视制作，有这方面预算，专门邀请音乐公司定制背景音乐。低端市场，如小工作室做视频，基本上网上下载免费或盗版的。中档市场可能会比较尴尬，预算不足够多做定制，却也需要有版权的合适音乐。

AI作曲，或许刚好能够满足一部分中、低档背景音乐的需求。目前的几家AI作曲公司，可以通过设定乐曲类型、情绪、乐器、时长等，自动生成一段音乐，不满意的情况下，还可以再次重新生成一次，比人效率高了很多。AI生成的乐曲还可以在线进一步修改和编辑。创业公司Amper Music的AI Amper，Jukedeck都输入这种。Google和多伦多大学，则分别进行了基于弹奏任意旋律和图片生成乐曲的研究。

AI作曲中，还有一类面向更专业的古典音乐作曲的公司。加州大学圣克鲁兹分校的David Cope教授，通过研究巴赫、贝多芬、肖邦等大师谱曲的特点，花了7年编写了专门模仿大师风格谱曲的程序EMI。短时间内就创作了几千首类似风格作品。Cope教授研发EMI时，深度神经网络还没发展起来，如今通过深度神经网络，这一过程可能要快的多。卢森堡的创业公司Aiva也使用AI生产古典音乐曲谱，再由人演奏录制成专业乐曲，已经给为卢森堡国庆日开幕式、英伟达GPU大会等活动创作了乐曲，还通过了法国和卢森堡作者权利协会（SACEM）的注册，享有和人类一样的署名版权。

专业歌手歌曲的制作过程中，AI也已经有应用，AI参与到题材选择、作曲、编曲及人声合成等环节。

歌手Alexa在创作新作品前，使用AI分析了过往各题材作品的用户反馈情况，最后在AI帮助下选择了“心碎”作为他单曲《Not Easy》的主题。单曲发布后不久，在iTunes热门歌曲排行榜上冲到第四位。

索尼CSL实验室研发的FlowMachine，则是同时具备多项功能，可以自动作曲、交互作曲、配和声、变奏、渲染等。FlowMachine能够模仿特定名人的音乐风格。由AI负责作曲和编曲，真人和声和填词，FlowMachine发布了两首分別是披头士风格的歌曲《Daddy’s Car》和爵士乐风格的歌曲《Mister Shadow》。Amper的AI Amper则是参与了歌手Taryn Southern新专辑《I AM AI》中的歌曲《Break Free》的编曲等环节。

中国创业公司班砖网络研发的AI，则能够根据给出的歌词自动作出旋律，再由人完成其余合成工作。

目前的语音合成技术还不能完全模拟人声，但如微软小冰等AI，已经可以学习一段人的声音，之后合成出模拟人声的歌声。这一方式比之前虚拟偶像领域使用VOCALOID进行合成效率高了很多。Adobe之前也展示过人声合成修改软件Project Voco，不过软件还没正式发布。

之所以AI能够在音乐领域得到很多应用，跟音乐本身两个特点有关：

一是评价标准非常主观。音乐好听不好听，没有清晰评价标准，评价结果因人而异，所以对结果没有硬性要求，对技术上的要求也就相对低些。

二是音乐本身逻辑性差。目前的AI还不具备推理能力，所以难以处理需要前后逻辑严密的内容，如小说。但是音乐本身就跳动性非常强，前后音符间可以没有逻辑关系，技术角度也就更容易做出来。从乐理角度，旋律可以进行分节，节之间有一些知识性规律，这些规律也可以写入程序中，增强AI的作曲能力。

随着技术的进步，AI在音乐领域能够完成任务、作曲的质量肯定还能提高。未来比音乐人更便宜和高效的AI，可能还会扩展应用范围。在高端领域，AI还不能替代音乐家，但也不排除AI未来具备模仿音乐家的能力。除了替代人，未来更多的情况下，AI可能被嵌入各种专业音乐软件中，从而提高整个行业工作效率。

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