誰能想到有一天音樂圈的頂流歌手會變成個AI呢？最近一段時間，AI孫燕姿出盡風頭，AI孫燕姿演唱的《發如雪》《愛在西元前》等周杰倫代表作在B站已破百萬播放，網友為AI孫燕姿的歌聲傾倒，以至于孫燕姿本人都知道了這件事。AI孫燕姿走紅后，B站一位翻唱UP主連連感嘆“自己要失業了”。

　　除了AI孫燕姿等一系列AI歌手，AI已經在音樂行業多點開花，譜曲填詞再到演唱，都有AI參與的身影，在以秒計算的AI生產力面前，人類要如何與之共存？音樂消費新時代的大門已經要打開了嗎？國內AI音樂研發公司靈動音科技（Deep Music）的CEO助理祝健接受了記者的采訪。

　　策劃：馮秋紅 撰稿：沈昭

　　你聽過AI歌手的歌嗎

　　在B站音樂區的翻唱板塊，AI歌手們已經占據了一片小小的天地，除了“頂流歌后”AI孫燕姿，變身AI歌手的還有陳奕迅、周杰倫等著名歌手。AI歌手跨越了年齡、性別、職業、國別甚至是生死，科技領域的雷軍變成AI歌手來上一首《發如雪》聽著也還不錯，AI李健也能把王菲的《紅豆》唱得情長動人，AI蔡徐坤演唱英文歌曲《加州旅館》倒也相當自然，韓國歌手邊伯賢成了AI邊伯賢后用中文演唱了一曲《背對背擁抱》。

　　如果說AI歌手是娛樂大眾，那么AI復活歌手則讓人從科技中找到了溫暖的人文情懷。AI還讓已經去世的歌手數字復活，姚貝娜的歌迷們通過AI姚貝娜聽見了姚貝娜從未唱過的新歌，AI張國榮在B站視頻中唱著陳奕迅、張學友的歌。一位網友在AI張國榮的演唱視頻中留下評論，AI音樂技術讓這些已經離世的歌手以另一種方式出了“新歌”，對粉絲們而言未嘗不是心理慰藉。

　　AI歌手的走紅讓我們看到AI在音樂領域的無限可能，也不禁讓人產生疑問，除了制造AI歌手娛樂大眾，AI在音樂領域做過了什么，還能做些什么？

　　AI音樂怎么用？

　　Deep Music是國內較早一批開始專門從事開發研究AICG音樂的公司，成立于2018年，這家公司的創始團隊基本都來自清華大學，與大多純技術出身的團隊不同，這家公司的創始人們大學期間參加了各種音樂社團，CEO劉曉光還曾制作過個人專輯。當前公司里既有技術出身業余愛好音樂的理工男，也有音樂專業出身且能進行音樂教學的專業人士。

　　“AI音樂相關的有幾個技術方向。”祝健介紹道，最近很火的AI孫燕姿是AI歌聲合成技術的一種，屬于開源算法，技術本身已經較為成熟，將孫燕姿的人聲素材使用AI開源算法訓練成模型后，將原唱的音色替換成孫燕姿的音色就可以，“原理比較簡單，有點像AI換臉。”AI歌聲合成技術還有另一條路徑是從樂譜直接生成，“比如AI洛天依，她不需要依靠原唱音頻，輸入音高和歌詞就可以實現。”

　　AI音樂技術距離我們其實并不遙遠，當前已經有幾個技術實現了比較成熟的落地實踐，“比如音軌分離和MIR。”祝健介紹道，音軌分離是通過AI技術將歌曲中特定的音軌分離出來，便于使用者使用，“比如鼓手想要練這首歌里的鼓的部分，就可以把原曲的鼓給分離出去。”MIR技術即音樂信息檢索技術，在計算機音樂學中應用廣泛，通過音頻來提取節拍、速度、和弦等信息，在商業實踐中也比較成熟了，“此前我們和全民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種不同風格的伴奏，這就是通過MIR提取原曲中的信息，結合我們自研的AI編曲算法實現的。”此外，Deep Music自己也開發了生成式音樂配樂服務BGMCAT以及AI創作工具口袋樂隊，“在BGMCAT里面輸入文字，直接就可以生成視頻配樂。”祝健表示，“而在口袋樂隊中，已經可以讓完全不懂音樂的人通過極其簡單的操作就可以創作自己的歌曲，這件事已經實現了。”

　　AI音樂有什么用？

　　“按照音樂的使用場景，我習慣于將音樂分為兩類，一種是功能性音樂，一種是藝術性音樂。”祝健解釋道，平日我們給短視頻、廣告配樂，餐廳、商店里放的背景樂都可以歸屬為功能性音樂，這些音樂雖然在消費場景中，但是并不是消費者主要的消費對象，而是作為消費品的一種配襯，“這類音樂本身并不需要多么動人，能完成特定場景的任務就可以，對于AI來說這就是很有利的應用場景。”

　　AI音樂的特點在于生產的效率極高，能夠快速滿足功能性音樂應用場景的需求，成為一種高效能工具。“與此相對，在藝術性音樂的場景，AI或許可以成為靈感的來源。”AI很有可能嵌入音樂創作者的工作流中，通過AI生成的一些旋律或許可以輔助創作者的創作，“我們很希望最終是人和AI共創，AI作為音樂創作者的一種工具使用。”

　　還有一種AI音樂的應用場景目前來看也頗有發展潛力，那就是音樂演藝領域，“我們最開始手動標注了一萬多首歌曲的旋律、節拍等等，然后訓練AI學習音樂信息，AI就知道了大部分歌曲的和弦進行，以及旋律要怎么寫會好聽。”這種模型一方面可能會為用戶提供音樂消費場景下的檢索提供便利，根據旋律模型從上萬首歌曲中精準選擇用戶最心動的那個，另一方面也為演出、直播、短視頻等演藝領域提供可能。

　　是機遇不是危機 人類和AI共生進步

　　“AI音樂和音樂行業都面臨著一個共同的問題。”祝健認為，整個音樂行業的大問題在于供大于求，每年有數百萬首新歌發布，真正被消費者消費的歌曲大約只有幾萬首，大部分音樂商業價值都不高。“每年能火的歌就那么幾首，大部分根本沒人聽，為什么還有人源源不斷地創作？因為人對創作音樂表達情感還是有著非常強的需求。”

　　在Deep Music的產品口袋樂隊中，有一個名為“哼唱”的功能，用戶隨意哼幾句，AI可以根據這幾句旋律譜曲，這個功能的活躍度頗高，“能看出還是有很多人特別愿意嘗試自己創作音樂的，可現在很多人會覺得創作音樂離自己太遠了，自己樂理樂器都不懂，AI就成為創作自己內容的絕佳方式。”

　　祝健同樣認為，AI并不會對音樂審美和音樂原創帶來巨大沖擊，而是有更大的潛力來幫助更多人為音樂賦能，活化音樂市場，讓音樂服務于更多人，他以Deep Music的產品和弦派為例，“和弦派與專業音樂制作人和樂手合作，AI向他們學習創作與制作的經驗與靈感，通過算法不僅將音樂人的知識和能力云化，更為廣大音樂愛好者降低了音樂學習和創作的門檻。在這個過程中，AI為音樂教育、創作和整個音樂的行業發展提供了全方位的賦能。”

　　“我覺得從人工智能誕生起，人類就和人工智能是共生進步的關系，AI創造出來不是為了打敗人類的。”祝健說道，從市場的角度看，即便是AI撲進了市場，那些具有高商業價值的歌曲市場也不會被搶占，“AI可能會讓低價值音樂市場新陳代謝，但同時也給處于低價值音樂市場的人提供一個踩著上去的機會，讓更多音樂人擺脫機械重復的勞動，把更多的精力集中到表達上來。”