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編輯導(dǎo)讀：你有沒(méi)有想過(guò)，也許有一天，我們聽(tīng)的音樂(lè)都是AI作曲作詞演唱的。隨著AI人工智能的發(fā)展，它在各行各樣的應(yīng)用也越來(lái)越深度。在未來(lái)，AI在音樂(lè)類的產(chǎn)品會(huì)有怎樣的應(yīng)用場(chǎng)景呢？本文將從四個(gè)方面展開(kāi)分析，希望對(duì)你有幫助。

自動(dòng)標(biāo)注、平滑過(guò)渡、音樂(lè)鑒權(quán)、AI創(chuàng)作，當(dāng)AI技術(shù)應(yīng)用于音樂(lè)行業(yè)為人類的精神文化與娛樂(lè)生活帶來(lái)便利和更多選擇時(shí)，也是一件讓人激動(dòng)不已的事情。

隨著深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)、大數(shù)據(jù)和5G技術(shù)的成熟，AI人工智能已逐漸融入我們的生產(chǎn)生活中，在教育、醫(yī)療、政務(wù)辦公、城市管理等多個(gè)方面發(fā)揮作用。

隨著AI技術(shù)在音樂(lè)行業(yè)研究及應(yīng)用的深入，音樂(lè)人工智能已經(jīng)不新鮮，很多新的應(yīng)用和產(chǎn)品已經(jīng)驚艷亮相。

基于對(duì)于音樂(lè)技術(shù)及產(chǎn)品的了解，簡(jiǎn)單梳理一下目前AI技術(shù)在音樂(lè)類產(chǎn)品的各類應(yīng)用場(chǎng)景。

一、自動(dòng)標(biāo)注

當(dāng)平臺(tái)曲庫(kù)量達(dá)到?定量級(jí)時(shí)，如果再依賴傳統(tǒng)的?為打標(biāo)簽?zāi)Ｊ骄蜁?huì)花費(fèi)?量成本且受到主觀影響較?。?頻?動(dòng)標(biāo)注相關(guān)技術(shù)就受到?泛關(guān)注，?動(dòng)標(biāo)注的作?不僅僅只是能替代??標(biāo)注以達(dá)到節(jié)省成本，同時(shí)可以客觀評(píng)價(jià)?樂(lè)內(nèi)容，因此還可以拓展到流媒體播放的?樂(lè)推薦??。

例如：Spodify、KKBOX都有利?深度學(xué)習(xí)做推薦，其中KKBOX采??頻?件、歌詞以及?戶相關(guān)標(biāo)注和評(píng)論等數(shù)據(jù)作為輸?從曲?、場(chǎng)景及情緒等多個(gè)維度來(lái)判斷?樂(lè)是否滿?推薦的條件。?般的?動(dòng)標(biāo)注功能也和KKBOX的推薦維度類似，從曲?、應(yīng)?場(chǎng)景、器樂(lè)和情緒等維度來(lái)進(jìn)?標(biāo)注。

（示例：筆者所在公司旗下平臺(tái)，關(guān)于音樂(lè)標(biāo)注的標(biāo)簽）

對(duì)于?動(dòng)標(biāo)注，筆者也在?上聽(tīng)到過(guò)一些不太專業(yè)的吐槽，比如之前有看到說(shuō)音頻自動(dòng)標(biāo)注可能會(huì)出現(xiàn)將一首歌曲的情緒同時(shí)標(biāo)注為“歡樂(lè)”和“悲傷”兩種情緒。

在解釋這?原因之前，可以簡(jiǎn)單普及?下機(jī)器學(xué)習(xí)中分類器、單標(biāo)簽多分類任務(wù)和多標(biāo)簽多分類任務(wù)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，分類器就是利?已知的輸?和輸出數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，然后該分類器就會(huì)對(duì)未知的輸?數(shù)據(jù)進(jìn)?分類或輸出?個(gè)值。對(duì)于?個(gè)分類器模型，它預(yù)測(cè)的結(jié)果是2個(gè)或?于2個(gè)以上的（結(jié)果只有1個(gè)代表結(jié)果確定就不需要分類模型了）。如果可能的結(jié)果數(shù)為2稱之為?分類任務(wù)?于2就是多分類任務(wù)；對(duì)于情緒可能有：?亢、歡快、安靜、悲傷等多個(gè)結(jié)果，因此情緒分類是?個(gè)多分類任務(wù)。

如果認(rèn)為情緒模型是?個(gè)單標(biāo)簽多分類任務(wù)，那么絕對(duì)是不可能出現(xiàn)”歡樂(lè)“和”悲傷”同時(shí)出現(xiàn)的情況。如果同時(shí)出現(xiàn)“歡樂(lè)”和“悲傷”，則只能存在于多標(biāo)簽多分類任務(wù)。

?“歡樂(lè)”和“悲傷”同時(shí)出現(xiàn)就?定是錯(cuò)誤的嗎？也不?定！

基于深度學(xué)習(xí)的?樂(lè)處理?式?般是分段處理，也就是將???樂(lè)劃分為多個(gè)?段然后對(duì)每?個(gè)?段進(jìn)?預(yù)測(cè)判斷它可能的標(biāo)簽。如果??歌曲情緒存在波動(dòng)，比如一首歌曲的情緒從開(kāi)始的“歡樂(lè)”轉(zhuǎn)向了“悲傷”，那么這種情況也是完全可能出現(xiàn)，現(xiàn)實(shí)?活中很多歌曲的確是存在多個(gè)情緒甚?互斥的標(biāo)簽存在的情況。

二、平滑過(guò)渡

平滑過(guò)渡功能是近?年新出現(xiàn)的“炫酷”功能。

簡(jiǎn)單理解，就是當(dāng)??歌曲快要播放完畢時(shí)下??歌曲可能?縫接?，這種歌曲間的平滑過(guò)渡，不會(huì)讓聽(tīng)眾覺(jué)得非常突兀。

這種功能的實(shí)現(xiàn)，也有依賴于基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)。

?致原理是將歌曲的末尾?段和可能平滑過(guò)渡的其他歌曲的頭部?段作為訓(xùn)練樣本。訓(xùn)練出來(lái)的模型可以預(yù)測(cè)當(dāng)前輸??段可以過(guò)渡的下?個(gè)?段，然后當(dāng)播放器播放?歌曲尾部?段的時(shí)候利?該模型得到可平滑過(guò)渡的下??歌曲。

三、音樂(lè)鑒權(quán)

互聯(lián)網(wǎng)上的音樂(lè)侵權(quán)一直存在，但音樂(lè)版權(quán)方要在互聯(lián)網(wǎng)上維護(hù)自己的權(quán)益，往往比較困難。

因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)具有海量的內(nèi)容，而且內(nèi)容形式具有復(fù)合性，比如音樂(lè)內(nèi)容僅僅作為視頻的背景音樂(lè)，靠人工去發(fā)現(xiàn)和識(shí)別，難度太大。

在這方面，AI技術(shù)的運(yùn)用，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻、直播或?播節(jié)?中是否有存 在歌曲的侵權(quán)情況。

其中的原理是，將版權(quán)?的曲庫(kù)中歌曲提取出關(guān)鍵特征保存在集群數(shù)據(jù)庫(kù)，然后提取待檢測(cè)的?頻特征，并通過(guò)?數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)?快速檢索數(shù)據(jù)庫(kù)中是否存在相似數(shù)據(jù)。

目前，擁有類似技術(shù)的公司，除了筆者所在公司外，ACRCloud也較具有代表性。

四、AI創(chuàng)作

當(dāng)AI進(jìn)入到音樂(lè)創(chuàng)作層面，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也已有不少AI音樂(lè)創(chuàng)作工具，Amper Music、AIVA、Jukedeck、Ecrett Music、Melodrive、等ORB Composer等。

公司層面，索尼、谷歌、百度以及人工智能非營(yíng)利組織OpenAI等均在AI作曲領(lǐng)域有所嘗試。

2016年，索尼公司使用一種名為“流機(jī)器”(Flow Machines)的軟件，創(chuàng)作了一首披頭士(Beatles)風(fēng)格的旋律，然后作曲家伯努瓦卡雷(Benoit Carre)將其制作成一首完整的流行歌曲《Daddy ‘s Car》(爸爸的車)。

2018年，微軟宣布第四代小冰加入到虛擬歌手市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)當(dāng)中，并“演唱”了一首《隱形的翅膀》。

AIVA科技開(kāi)發(fā)的AI作曲家“Aiva”創(chuàng)作搖滾樂(lè)曲《On the Edge》并與歌手Taryn Southern合作創(chuàng)作流行樂(lè)曲《Love Sick》；

在國(guó)內(nèi)，筆者所在公司的相關(guān)產(chǎn)品在AI智能創(chuàng)作上，能夠?qū)崿F(xiàn)識(shí)曲（識(shí)別音樂(lè)作品中的音樂(lè)元素）、作詞、作曲等功能，并已實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化授權(quán)和應(yīng)用。

在具體的AI智能音樂(lè)創(chuàng)作層面，AI作曲工具可輔助創(chuàng)意生成。

如英國(guó)音樂(lè)制作人Alexa Da Kid利用IBM沃森認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)中的機(jī)器學(xué)習(xí)音樂(lè)生成算法創(chuàng)作出單曲《Not Easy》、歌手Taryn Southern與AI作曲公司Amper Music開(kāi)發(fā)的工具共同創(chuàng)作出《Break Free》與Aiva合作創(chuàng)作流行樂(lè)曲《Love Sick》。這些作品都曾一度成為熱播曲目。

隨著越來(lái)越多AI音樂(lè)創(chuàng)作工具的誕生，充當(dāng)音樂(lè)人的輔助，協(xié)助創(chuàng)作出更多優(yōu)質(zhì)的作品，AI作曲家的音樂(lè)創(chuàng)作能力也在逐漸得到認(rèn)可。

五、結(jié)語(yǔ)

當(dāng)AI遇上音樂(lè)，音樂(lè)被注入了越加鮮活的生命力，智能化大潮來(lái)襲，AI+音樂(lè)，未來(lái)值得期待！

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