AI音樂家將在這四個方面掀起革新浪潮

關于人工智能（AI）是否會影響音樂產(chǎn)業(yè)的爭論已經(jīng)結束。畢竟，AI已經(jīng)在許多方面得到了應用，現(xiàn)在是考慮它將如何影響我們創(chuàng)造和傾聽音樂的時候了！

就像在其他行業(yè)一樣，在音樂領域，AI也在幫助服務自動化，在龐大的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式和洞見，并幫助提高創(chuàng)作效率。音樂行業(yè)的公司需要接受并為AI如何改變其業(yè)務做好準備，那些不愿意的公司將會被淘汰出局。

AI推動音樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展

科技正在重塑企業(yè)，音樂行業(yè)也不例外。知名咨詢機構麥肯錫（McKinsey）的報告顯示，到2030年，70%的企業(yè)將至少采用一種AI技術。AI的前景是，它將補充和增強我們?nèi)祟惖哪芰ΑＳ捎贏I提供的洞見和支持，我們可以做出更好的選擇，變得更加高效，從而推動增長和創(chuàng)新。由于AI的影響，創(chuàng)意過程可能會發(fā)生轉變。

斯科特·科恩（Scott Cohen）是音樂行業(yè)的思想領袖，他看到了科技對音樂行業(yè)未來的潛在影響趨勢。他對數(shù)字音樂時代發(fā)行公司的想法最終變成了流行音樂曲庫The Orchard，后者2015年被索尼斥資2億美元收購。在在歐洲音速協(xié)會努德斯拉格會議上的主題演講中，他說：“每隔十年，就會有些東西意圖顛覆音樂產(chǎn)業(yè)。如果你想了解它們，可以仔細審視科技行業(yè)。”

科恩解釋說，每天有2萬首新歌曲上傳到Spotify上，而AI對于幫助用戶對選項進行分類并根據(jù)他們過去聽過的歌曲向他們提供建議至關重要?？贫髡J為，AI和大數(shù)據(jù)讓“音樂類型”過時了，因為AI生成的播放列表不是基于音樂類型，而是取決于“好音樂”的標準。

此外，他還指出，我們目前的無限選擇范式已經(jīng)被打破，并推薦了一種新的可信推薦模型。像區(qū)塊鏈這樣的技術可以消除樂隊作為連接人們與音樂管道的需求。現(xiàn)場音樂表演行業(yè)也應該考慮如何將增強現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR）結合到音樂會體驗中。

AI創(chuàng)作音樂

早在1951年，英國計算機科學家艾倫·圖靈（Alan Turing）就曾使用機器錄制計算機生成的音樂，當時的計算機幾乎占滿整個實驗室。自那以來，由AI或使用AI創(chuàng)作的音樂延續(xù)到今天。最近幾年，新西蘭的研究人員在這段音樂被創(chuàng)作65年后重新恢復了它。

AI從分析不同樂曲創(chuàng)作時的數(shù)據(jù)開始。通過強化學習，相關算法可以學習哪些特征和模式能夠創(chuàng)造出令人愉快的音樂，或者模仿某種類型的音樂。AI模型還可以通過以獨特的方式組合元素來創(chuàng)作新的數(shù)字音樂。

科技公司正在投資于AI創(chuàng)造或協(xié)助音樂人創(chuàng)作音樂的未來。谷歌的Magenta項目就是這樣的開源平臺，它制作由AI編寫并演奏的歌曲。此外，索尼也開發(fā)了Flow Machines，這個AI系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)布了由AI創(chuàng)作的歌曲《爸爸的車》（Daddy’s Car）。

音樂人和音樂行業(yè)的專業(yè)人士將需要掌握這些新的技術技能，以便利用AI工具的力量，幫助他們更好地完成工作。其他的AI服務，如Jukedeck和Amper Music，則可以幫助業(yè)余音樂家在AI的幫助下開發(fā)自己的音樂作品。

AI音頻母帶

在被稱為音頻母帶（Audio Mastering）的過程中，聆聽體驗針對任何設備進行了優(yōu)化?；贏I的音頻母帶服務，如Landr，為音樂家提供了比基于人類控制更實惠的選擇。到目前為止，已有200多萬名音樂家使用它掌握了超過1000萬首歌曲。

雖然在音頻母帶中仍有創(chuàng)造性的部分，有些人更喜歡依靠人類來完成這項工作，但AI讓那些無法掌握自己歌曲的藝術家可以使用這些服務。

AI、音樂營銷和尋找未來明星

聽眾如何發(fā)現(xiàn)新的藝術家，消費者如何知道該聽誰的歌？AI有助于解決這些問題。根據(jù)BuzzAngle Music 2018年的年終報告，僅在2018年，美國的點播音樂流量就達到了5346億次。如果不借助有效的方式，幫助新藝術家出人頭地的代價更為高昂。

AI技術可以幫助確定哪些粉絲會喜歡某位藝術家的音樂。類似地，由AI支持的功能，比如Spotify的《發(fā)現(xiàn)周刊》（Discovery Weekly），可以為每位聽眾精心編排音樂列表，可以幫助粉絲在音樂流中進行分類，找到對他們有吸引力的新音樂。

AI也在幫助這個行業(yè)發(fā)現(xiàn)藝術家和曲目。梳理音樂并找到那些尚未簽約的有前途的藝術家始終是巨大的挑戰(zhàn)，但隨著如今流媒體音樂的泛濫，這一挑戰(zhàn)變得更加艱巨。

華納音樂集團（Warner Music Group）去年收購了一家科技初創(chuàng)企業(yè)，該公司使用算法來審查社交、流媒體和巡演數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)有前途的人才。蘋果也收購了一家專門從事音樂分析的初創(chuàng)公司，以支持其發(fā)現(xiàn)藝術家和曲目的流程。