AI 在音乐中的应用：MusicBrainz Picard 等应用程序和工具

人工智能 (AI) 的核心在于机器中重塑人类智能。作为人类，一个重要的部分是我们与艺术，特别是音乐的联系。音乐深刻地影响着我们的文化和情感。得益于人工智能的进步，机器现在可以创作听起来像是人类创作的音乐。AI 音乐为人类与 AI 之间的创新合作开辟了新的可能性，并改变了我们体验和互动音乐的方式。

在本文中，我们将探讨人工智能如何用于创作音乐。我们还将讨论人工智能与 MusicBrainz Picard 等音乐标签工具之间的联系，以及它们对艺术家、制作人和整个娱乐行业的影响。

声音AI及其重要性

人工智能可以处理各种类型的数据，包括声音。声音数据（通常称为音频数据）是不同强度下随时间变化的波频率的混合。与图像或时间序列数据一样，音频数据可以转换为人工智能系统可以处理和分析的格式。声波可以转换为数字数据，供人工智能模型分析。

另一种有趣的方法是使用傅里叶变换，将声波转换为频谱图。频谱图是一种可视化表示，显示不同频率的声音随时间的变化。AI 模型可以通过将此频谱图视为图像，应用图像识别技术来分析和解释音频数据。AI 可以识别声音中的模式和特征，就像处理视觉数据一样。

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使用人工智能分析、处理和生成音频数据可以创造各种应用。以下是一些例子：

• 音乐生成和创作： 通过学习现有作品来创作新音乐，并协助音乐家创作旋律、和声和节奏。
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• 音频增强和降噪：通过降低背景噪音来提高呼叫中心、助听器和音频编辑的音频质量。
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• 播客总结： 生成播客剧集的简明摘要，以便更轻松地消费内容。
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• 语音情绪检测： 检测语音中的情绪，用于客户服务、心理健康监测和用户体验研究。

理解 AI 歌曲生成器的工作原理

人工智能歌曲生成器的工作原理是通过分析和学习现有的音乐，类似于图像生成。重要的是要理解使用人工智能来理解音乐和使用人工智能来生成音乐之间的区别。理解音乐涉及分析和识别模式，而生成音乐涉及基于所学习的模式创建新的作品。

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AI 音乐生成过程首先收集大量的音乐数据集，其中包括各种流派和风格。然后，将数据集分解为较小的组成部分，如音符、和弦和节奏，这些组成部分被转换为 AI 可以处理的数字数据。

有许多不同的 生成式 AI 模型 可以被训练来生成音乐。例如，像 Transformers 和 Variational Autoencoders (VAEs) 这样的 AI 模型可以协同工作来生成音乐。VAEs 可以通过将相似的音乐片段紧密地组合在一起来将输入声音压缩到潜在空间中，从而捕捉音乐的多样性和丰富性。然后，Transformers 通过理解模式并专注于序列中的重要音符来使用这个潜在空间来生成新的音乐。

一旦 AI 模型在此数据上完成训练，AI 就可以通过预测下一个音符或和弦来生成新的音乐。它可以通过将这些预测串在一起来创作完整的乐曲。生成的音乐可以进行微调，以匹配特定的风格或偏好。

我们开始看到越来越多的音乐生成器使用这项技术。以下是一些例子：

• Google 的 MusicLM： 根据文本提示生成音乐，允许用户指定流派、情绪、乐器和整体感觉。
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• Meta 的 MusicGen： 使用名为 EnCodec 的工具处理音频数据，从而根据文本描述或现有旋律创作音乐。
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• Stability AI 的 Stable Audio 2.0： 从文本和音频输入生成高质量的音轨和声音效果，能够创建完整的曲目并根据提示转换音频样本。

人工智能对音乐产业的影响

人工智能创新正在为音乐家、听众和制作人创造新的机遇和挑战，从而导致他们可能以前没有经历过的情况。 看看每个群体如何适应这些进步、使用新工具以及应对对原创性和伦理的担忧，这很有趣。 除了生成音乐外，人工智能在音乐行业还具有其他令人兴奋的潜力，例如增强现场表演、改进音乐发现以及协助制作过程。 让我们仔细看看人工智能如何影响音乐行业的音乐家、听众和制作人。

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对音乐家的影响

人工智能正在改变音乐家创作音乐的方式。 与生成式人工智能集成的工具可以帮助生成新的旋律、和弦进行和歌词，从而使音乐家更容易克服创作障碍。 人工智能还被用于完成未完成的作品，例如披头士乐队的新歌“Now And Then”，该歌曲是使用约翰·列侬从旧演示中提取的人声创作的。 然而，模仿已成名艺术家的风格的人工智能生成音乐的兴起引起了人们对原创性的担忧。 例如，像 Bad Bunny 这样的艺术家担心人工智能未经同意复制他们的声音和风格。

除了创作音乐外，AI 和计算机视觉还可以帮助音乐家创作更好的表演和音乐视频。音乐视频由许多不同的元素组成，其中一个元素是舞蹈。姿势估计模型（如 Ultralytics YOLOv8）可以理解图像和视频中的人体姿势，并在创建与音乐同步的编排舞蹈序列中发挥作用。

AI 如何用于编舞的另一个好例子是 NVIDIA 的“Dance to Music”项目。在这个项目中，他们使用 AI 和一个两步过程来生成新的舞蹈动作，这些动作是多样化的、风格一致的并且与节拍相匹配。首先，姿势估计和运动节拍检测器用于从大量的舞蹈视频中学习各种合拍的舞蹈动作。然后，使用生成式 AI 模型将这些舞蹈动作组织成与音乐节奏和风格相匹配的编舞。AI 编排的舞蹈动作为音乐视频添加了有趣的视觉元素，并帮助艺术家更具创造力。

对听众的影响

对于听众来说，AI 可以改善音乐发现和聆听体验。平台（如 Spotify 和 Apple Music）正在使用 AI 来策划个性化的播放列表，并根据用户的收听习惯推荐新音乐。当您在这些平台上发现新的艺术家和流派时，这就是 AI 的魔力。 

人工智能虚拟现实 (VR) 也在改善现场音乐会体验。例如，Travis Scott 使用 VR 来创造覆盖全球观众的虚拟表演。然而，TikTok 等平台上大量人工智能生成的音乐可能会使音乐发现变得难以承受。这可能会使新艺术家难以脱颖而出。

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对制作人的影响

制作人可以从人工智能中获得多方面的好处。辅助音高校正、混音和母带制作的人工智能工具简化了制作流程。像 IBM 的 Watson Beat 这样的人工智能虚拟乐器和合成器可以创造新的声音和纹理，从而扩展创作的可能性。 

人工智能在流媒体平台上的应用不仅使听众受益，还有助于制作人扩大受众群体。然而，正如音乐家所担心的那样，人工智能模仿已成名艺术家的风格的能力引发了关于利用艺术家独特声音和风格的道德和法律问题。这导致了法律纠纷，例如环球、索尼和华纳等主要音乐公司对 Suno 和 Udio 等人工智能初创公司提起的诉讼，指控其未经许可使用受版权保护的作品来训练其模型。

使用 AI 集成工具（如 MusicBrainz Picard）管理音乐库

我们已经通过了解 AI 对音乐行业不同利益相关者的影响，简要探讨了 AI 在音乐中的一些应用。现在，让我们了解 AI 在音乐中更具体的应用：AI 增强的音乐管理工具，例如 MusicBrainz Picard。这些工具对于组织和管理数字音乐库非常有用。 

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它们自动识别音乐文件并使用准确的元数据（例如艺术家姓名、专辑标题和曲目编号）对其进行标记。MusicBrainz Picard 使管理音乐收藏更加容易。集成到 MusicBrainz Picard 中的一项关键技术是 AcoustID 音频指纹。这些指纹根据音乐文件的实际音频内容识别音乐文件，即使文件缺少元数据。

为什么这如此重要？像 BBC、Google、Amazon、Spotify 和 Pandora 这样的大型组织依赖 MusicBrainz 数据来增强其音乐相关服务。像 MusicBrainz Picard 这样的工具创建的元数据对于构建音乐数据库、标签应用程序或其他音乐相关软件的开发人员至关重要。AI 的支柱是数据，如果没有像 Picard 这样的工具，将很难拥有分析和应用程序开发所需的干净、准确的数据。令人着迷的是，AI 增强的工具使用 AI 并帮助创建 AI 应用程序所需的数据，从而形成一个有益的改进和创新循环。

关于音乐领域 AI 的最终说明

我们已经讨论了 AI 在音乐领域掀起的热潮。围绕 AI 生成音乐的法律环境也在不断发展。当前的法规，例如 美国版权局 的法规规定，完全由 AI 生成的作品不能被授予版权，因为它们缺乏人类的创作​​。但是，如果人类对创作过程做出了重大贡献，则该作品可能有资格获得版权保护。随着 AI 继续融入音乐行业，持续的法律和伦理讨论对于应对这些挑战至关重要。展望未来，AI 在音乐方面具有巨大的潜力，它将技术与人类创造力相结合，从而扩展了音乐创作和制作的可能性。

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