淺析人工智能與音樂產業

摘 要：本文通過闡釋目前音樂行業中研究人工智能與音樂相結合的公司，分析這個領域目前所面臨的障礙，最終指出了人工智能在音樂行業的應用前景。

關鍵詞：人工智能;音樂產業

長久以來，音樂界有一種恐懼，那便是人工智能會取代音樂人并終結我們的創造力。2017年12月，一首由人工智能組成的歌曲在音樂流媒體Spotify的“星期五新音樂”播放列表上熱度不減地播放了數星期。這在一定程度上折射出了人工智能譜曲生態系統的逐漸完善。

其實，在音樂史上，人工智能制作音樂并不是什么新鮮事。早在20世紀50年代，實驗性作曲家就使用隨機統計模型編寫音樂。二十年后，英國音樂人大衛？鮑伊與前環球音樂集團首席技術官蒂？羅伯茨合作建立了Verbasizer。這是一個能讓鮑伊將25個句子和詞組輸入到一系列窗口中，并通過重新排序，隨機生成新組合的程序。鮑伊1970年代后期標志性的柏林三部曲專輯中，就有不少音樂作品的歌詞是通過Verbasizer程序生成的。

因此，我們應清楚地認識到，人工智能并不是近幾年才有的新技術，而是由于市場的狂熱追捧而呈現出來的“新技術”假象。唱片公司、流媒體服務公司、風險投資公司和其他利益相關者正在往這個領域投入越來越多的資金，試圖為大眾構建具有話題性的人工智能音樂產品。

在本文中，我將先敘述目前音樂行業中研究人工智能與音樂相結合的公司，接著分析這個領域目前所面臨的障礙，最后簡要闡述一下人工智能在未來的應用場景。

一、國內外致力于發展人工智能與音樂的公司

近年來，國內外涌現出不少研究人工智能與音樂創造的機構。國外市場中，以索尼、谷歌、微軟為代表的公司正在積極地搶占人工智能音樂創作的市場高地。2016年9月，索尼計算機科學實驗室（CSL）創建了一個名為Flow Machines的人工智能機器，該機器與歌曲作者Beno？t Carré合作編寫一首披頭士樂隊風格的歌，大獲好評。

谷歌也通過其內部的Magenta項目開發人工智能生成歌曲的算法。其最受歡迎的音樂項目之一Performance RNN使用神經網絡來提供富有表現力的，擬人化的時序和動態，從而源源不斷地使機器生成MIDI文件。所有Magenta的工具都是開源的，一些音樂人已經在使用這些工具來編寫他們自己的歌曲了。

微軟公司另辟蹊徑，開發了一款人工智能伴侶虛擬機器人——微軟小冰。微軟小冰與用戶在社交媒體上交流，可以與用戶進行超越簡單問答的自然交互。小冰會和用戶一起探討對于一首歌曲的理解，并可以同時把用戶提及的歌曲通過音樂播放器直接推送到聊天界面上。用戶可以和小冰邊聽邊聊，產生一種音樂理解上的共鳴。

除了互聯網巨頭公司，國外也涌現了一批圍繞人工智能譜曲的初創型公司。像Splice和Amadeus Code這樣的公司正在為歌曲作者和制作人建立類似人工智能的助理。而Amper，Popgun和Second Brain，也已經圍繞人工智能生成的音樂構建了他們的核心產品。

反觀中國，雖然其音樂產業的發展與歐美國家相比還不夠成熟，但隨著用戶的版權和付費意識逐漸增強，中國音樂產業體量也逐漸增大。在人工智能領域，雖然中國尚未涌現出像國外那般擁有成熟技術的公司，但有不少初創企業正在往這個方向努力。位于上海的鏈聲是一家將人工智能與音樂相結合的創業公司，它的誕生是為了解決目前人工智能在音樂市場發展存在的兩點問題：一，大部分的應用無法解決音樂的多樣性問題;二，人工智能的曲庫學習缺少對整個音樂的理解。基于這兩個問題，鏈聲開發了兩套系統YAME和GALAXY音樂銀河庫。這兩套系統將通過更人性化的底層設計和音樂神經的輸入，解決音樂多樣性問題，讓人工智能創造的音樂更動聽。

二、人工智能音樂產業的障礙

盡管人工智能與音樂結合的產品在資本市場備受青睞，其目前的發展仍面臨許多障礙，特別是來自音樂人的阻力和唱片公司的阻力。音樂人和唱片公司主要靠版權盈利，而一旦機器能寫出動聽的音樂，音樂人的價值將被大大貶低，音樂人與唱片公司的利益也將受損。

另一個障礙來自唱片公司和流媒體服務公司的矛盾。唱片公司想繼續從版權中賺錢，但流媒體服務公司卻希望停止向版權方繳納授權費。2018年初，Spotify發言人表示Spotify將更多地投資于人工智能音樂產業，以使得未來版權支付成本大幅下降。因此，一旦人工智能音樂發展起來，雙方將陷入一個相互矛盾的戰局之中。

除了在音樂圈本身所遇到的障礙，人工智能音樂還面臨著法律上的阻攔。如今，各國對于知識產權與音樂所有權的關系都理得不是很清楚，即使在版權意識較強的歐美國家，如何去給人工智能寫出的音樂賦權也是一個大問題。截至目前，美國法律不允許人工智能擁有版權。因此，通過音樂算法而生成的音樂不適用于美國版權的保護。當前，法律的復雜性在于究竟是使用人工智能工具的人類藝術家是作品的作者，還是人工智能自身是作者，而人類藝術家只是人工智能工具背后的程序員？這個問題如果不先理清，將會為后續的發展帶來很多麻煩。

三、人工智能在音樂領域的應用前景

上文提到人工智能將為流媒體服務公司提供技術迭代。目前，瑞典一家專做背景音樂服務的公司Epidemic Sound已經成功開發了一個強大的音樂智能分銷網絡系統。該系統能將YouTube上的歌曲根據心情分類，并同步到Spotify的播放列表中。這再一次證明了人工智能浪潮能夠促進音樂流媒體生態系統再一次更新迭代。

對于唱片公司而言，雖然它們會因為“機器譜曲”而受到一定沖擊，但如果能夠將人工智能應用在該應用的地方，人工智能也能為他們帶來福音。專注于人工智能譜曲的公司Amper Music就在功能性音樂這個方向做了嘗試。Amper Music首席執行官西爾弗斯坦提出了“藝術音樂”與“功能性音樂”的區別，并指出人工智能有助于創作“功能性音樂”。Amper的主要產品是“功能性音樂”，這種音樂能應用于電影，廣告，游戲和其他相鄰行業，具有巨大的銷售市場。且聆聽”功能性音樂”的用戶沒有那么在乎音樂本身的藝術價值，因此人工智能在其中大行其道。

四、結語

在任何的創意生產中，最大的痛點只有兩個：時間和成本。人工智能在世界上只能使用一套有限的預定規則，而沒有創造力的記憶或體驗。人類終究是音樂的最終創造者，除非有一天人類可以通過人工智能來講述自己的故事，音樂公司能舒服地宣傳人工智能音樂。因此，對于音樂行業而言，今天的人工智能模型不過是一個用于減少制定決策所需時間和成本的工具。至少在短期內，人工智能雖會重塑整個行業，但不會消滅整個行業。反而，人工智能會將音樂創作民主化和簡易化。

西弗西斯坦表示：“作為作曲家，人工智能不僅能讓我們做得更多，而且能將整個音樂創作開放給更多的人。”總之，人工智能對音樂產業的影響不是消極的，而是積極的，它能提高整個行業獲取資源、智能提升的效率。期待人工智能成熟應用于音樂行業的那一天早日到來。

參考文獻：

[1] 曾奕凡等， 人工智能在數字音樂中的應用[J]. 科技資訊， 2015， 13（18）：43-44.

[2] Cheire Hu， How Music Generated by Artificial Intelligence Is Reshaping， Not Destroying， The Industry， Billboard， 2018.

作者簡介：

吳冰雯，出生年月： 1995年2月，性別： 女，民族：漢族，籍貫（精確到市）： 廣東省潮州，當前職務：學生，學歷：碩士研究生，研究方向：新媒體與文化產業.