音乐领域的 AI：应用与 MusicBrainz Picard 等工具

人工智能 (AI) 旨在让机器重现人类智能。人类身份的重要组成部分是我们与艺术的联系，尤其是音乐。音乐深刻影响着我们的 文化 和情感。得益于 AI 的发展，如今机器可以创作出听起来像人类谱写的音乐。AI 音乐为人类与 AI 之间的创新合作开辟了新的可能，也改变了我们体验和互动音乐的方式。

在本文中，我们将探讨 AI 如何用于创作音乐。我们还将讨论 AI 与 MusicBrainz Picard 等音乐标记工具之间的联系，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#

AI 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，是不同强度的波频随时间变化的组合。与图像或时间序列数据一样，音频数据可以转换为 AI 系统能够处理和分析的格式。声波可以转换为数值数据，供 AI 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，展示声音的不同频率如何随时间变化。AI 模型可以将频谱图视为图像，应用 图像识别 技术来分析和解读音频数据。AI 可以识别声音中的模式和特征，就像处理视觉数据一样。

图 1. AI 对声音进行分类的示例。

使用 AI 分析、处理和生成音频数据，可以创造一系列应用。以下是一些示例：

• 音乐生成与作曲： 从现有作品中学习，创作新音乐，并协助音乐家处理旋律、和声和节奏。
• 音频增强与降噪： 通过减少背景噪声来改善 呼叫中心、助听器和音频编辑中的音频质量。
• 播客摘要： 为播客节目生成简洁摘要，让内容更易于消费。
• 从语音中检测情绪： 在客户服务、心理 健康监测 和用户体验研究中检测语音所表达的情绪。

了解 AI 歌曲生成器的工作原理#

AI 歌曲生成器通过分析和学习现有音乐来工作，原理类似于 图像生成。了解使用 AI 理解音乐与使用 AI 生成音乐之间的区别非常重要。理解音乐涉及分析和识别模式，而生成音乐则是基于所学习的模式创作新的作品。

图 2. 使用 AI 理解音乐与 AI 音乐生成的对比。

AI 音乐生成过程始于收集包含各种流派和风格的大型音乐数据集。然后，数据集会被拆分为音符、和弦和节奏等较小组成部分，并转换为 AI 可以处理的数值数据。

有许多不同的 生成式 AI 模型 可以训练用于生成音乐。例如，Transformer 和变分自编码器 (VAEs) 等 AI 模型可以 协同工作 来生成音乐。VAEs 可以将输入声音压缩到潜在空间中，把相似的音乐片段归拢在一起，从而捕捉音乐的多样性和丰富性。随后，Transformer 利用这个潜在空间理解模式，并关注序列中的重要音符，以生成新音乐。

AI 模型经过这些数据的训练后，可以根据所学内容预测下一个音符或和弦，从而生成新音乐。它可以将这些预测串联起来，创作完整的作品。生成的音乐还可以进行微调，以匹配特定的风格或偏好。

我们开始看到越来越多使用这项技术的音乐生成器。以下是一些示例：

• Google 的 MusicLM： 根据文本提示生成音乐，用户可以指定流派、情绪、乐器和整体感觉。
• Meta 的 MusicGen： 根据文本描述或现有旋律创作音乐，并使用名为 EnCodec 的工具处理音频数据。
• Stability AI 的 Stable Audio 2.0： 根据文本和音频输入生成高质量音轨和音效，能够创作完整音轨，并根据提示转换音频样本。

AI 对音乐行业的影响#

AI 创新正在为音乐家、听众和制作人创造 新的机遇，同时也带来挑战，导致他们面临过去可能未曾经历过的情况。观察每个群体如何适应这些进步、使用新工具，以及应对原创性和伦理方面的担忧，是很有意思的。除了生成音乐，AI 在音乐行业还有其他令人期待的潜力，例如增强现场演出、改进音乐发现，以及协助制作流程。下面让我们进一步了解 AI 如何影响音乐行业中的音乐家、听众和制作人。

图 3. 生成式 AI 对音乐行业的影响。

对音乐家的影响#

AI 正在改变音乐家的创作方式。集成生成式 AI 的工具可以帮助生成新的旋律、和弦进行和歌词，让音乐家更容易突破创作瓶颈。AI 还被用于完成未完成的作品，例如 The Beatles 的新歌《Now And Then》，这首歌使用了 John Lennon 老演示录音中的人声。不过，模仿知名艺术家风格的 AI 生成音乐日益增多，也引发了人们对原创性的担忧。例如，Bad Bunny 等艺术家担心 AI 未经许可复制他们的声音和风格。

除了创作音乐，AI 和计算机视觉还可以帮助音乐家打造更出色的演出和音乐视频。音乐视频由许多不同元素组成，其中之一就是舞蹈。姿态估计模型（如 Ultralytics YOLOv8）可以理解图像和视频中的人体姿态，并参与创作与音乐同步的编舞舞蹈序列。

NVIDIA 的“Dance to Music”项目是 AI 用于编舞的另一个很好例子。在这个项目中，他们使用 AI 和两步流程来生成多样、风格一致且符合节拍的新舞步。首先，他们使用姿态估计和运动学节拍检测器，从大量舞蹈视频中学习各种合拍舞蹈动作。然后，他们使用生成式 AI 模型将这些舞蹈动作编排成与音乐节奏和风格相匹配的舞蹈。AI 编排的舞步为音乐视频增添了有趣的视觉元素，也帮助艺术家发挥更大的创意。

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。Spotify 等 平台 和 Apple Music 正在利用 AI，根据用户的聆听习惯策划个性化播放列表并推荐新音乐。当你在这些平台上发现新的艺术家和流派时，这就是 AI 的魅力。

AI 驱动的虚拟现实 (VR) 也在改善现场音乐会体验。例如，Travis Scott 使用 VR 创造面向全球观众的虚拟演出。不过，TikTok 等平台上大量的 AI 生成音乐可能让音乐发现变得令人应接不暇，也可能让新艺术家难以脱颖而出。

图 4. AI 让虚拟现实 (VR) 音乐会体验成为可能。

对制作人的影响#

制作人可以从多个方面受益于 AI。协助音高修正、混音和母带处理的 AI 工具简化了制作流程。AI 驱动的虚拟乐器和合成器（如 IBM 的 Watson Beat）可以创造新的声音和音色，拓展创作可能性。

流媒体平台上的 AI 不仅惠及听众，也能通过扩大受众群体来帮助制作人。然而，正如音乐家所担心的那样，AI 模仿知名艺术家风格的能力引发了关于利用艺术家独特声音和风格的伦理与法律问题。这导致了 法律 纠纷，例如 Universal、Sony 和 Warner 等大型音乐公司对 Suno 和 Udio 等 AI 初创公司提起的 诉讼，指控后者未经许可使用受版权保护的作品训练模型。

使用 MusicBrainz Picard 等集成 AI 的工具管理音乐库#

我们通过了解 AI 对音乐行业不同利益相关者的影响，简要探讨了 AI 在音乐领域的一些应用。现在，让我们了解 AI 在音乐领域的一个更具体应用：MusicBrainz Picard 等 AI 增强型音乐管理工具。这些工具对于整理和管理数字音乐库非常有用。

图 5. 可以使用 AI 管理音乐库。

这些工具会自动识别音乐文件，并为其添加准确的元数据，例如艺术家姓名、专辑标题和音轨编号。MusicBrainz Picard 让音乐收藏更易于保持井然有序。MusicBrainz Picard 集成的关键技术之一是 AcoustID 音频指纹。这些指纹根据音乐文件的实际音频内容识别文件，即使文件缺少元数据也能实现。

为什么这如此重要？ 大型组织（如 BBC、Google、Amazon、Spotify 和 Pandora）依赖 MusicBrainz 数据来增强其音乐相关服务。MusicBrainz Picard 等工具创建的元数据对于构建音乐数据库、标记应用或其他音乐相关软件的开发者至关重要。数据是 AI 的基础；如果没有 Picard 等工具，就很难获得分析和应用开发所需的干净、准确的数据。令人着迷的是，AI 增强型工具既使用 AI，又帮助创建 AI 应用所需的数据，从而形成不断改进和创新的良性循环。

关于音乐领域 AI 的总结#

我们讨论了 AI 在音乐领域掀起的浪潮。围绕 AI 生成音乐的法律环境也在不断演变。根据 美国版权局 等机构制定的现行法规，完全由 AI 生成的作品由于缺乏人类作者身份，不能获得版权保护。然而，如果人类对创作过程作出了重大贡献，该作品可能符合版权保护条件。随着 AI 不断融入音乐行业，持续开展法律和伦理讨论对于应对这些挑战至关重要。展望未来，AI 在音乐领域拥有巨大潜力，可以将技术与人类创造力结合起来，拓展音乐创作和 制作 的可能性。

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