人工智能是怎样影响着音乐行业的
人工智能已帮助上百万位音乐创作者制作了上千万份音乐母带，并将给音乐产业带来更大的改变。
当一首歌曲在收音机中播放时，有超出歌曲谱曲、演奏和制作这些创作范围的无形力量在发挥作用。其中一个不可言喻的特质就是音频母带制作，此过程可以对歌曲进行润色并优化歌曲在任何设备上的聆听体验。现在，人工智能算法开始尝试进入这一工作领域。
“母带制作有点像是魔法，”澳大利亚伍伦贡大学（university of wollongong）的研究人员托马斯·伯奇内尔（thomas birtchnell）解释道。“尽管母带制作所发挥的作用并不总是十分明确，但经过母带制作这一流程的音乐会更好听。”伯奇内尔本人也是一名音乐家，当他听说像landr这样基于人工智能的母带制作服务能够提供低成本的母带制作服务，也被激起了兴趣。许多年轻艺术家和新人艺术家使用landr来对其要发布的曲目进行母带制作，以期启动自己的事业（此类服务提供月付套餐，四首曲目的母带制作费用为9美元）。他决定研究人工智能在基于算法的音频母带制作中的使用情况和趋势，并在2018年11月发表的一篇新论文中公布了相关结果。
传统音频母带制作方法通常需要一间拥有专业音响的房间，并需要一位可以听出音乐中的缺陷（例如频谱范围问题或立体声平衡问题）的专家，以及消除噪声、爆裂声和噼啪声。“这相当于质量控制，”伯奇内尔解释道。母带制作还会增加响度，即让声音听起来更饱满。它明显不同于音量，他指出，“包含更多的存在感和力量。”
landr于2014年推出，其最近宣布已有超过200万名音乐家使用其音乐创作平台来对1000万首歌曲进行母带制作。
几年前，卡内基·梅隆大学（carnegie mellon）的计算机科学家罗杰·丹嫩贝格（roger dannenberg）听说已有100万首歌曲通过在线系统进行了母带制作，这让其感到震惊：“这实在是一个非常大的数字。”
丹嫩贝格说道，对于一些艺术家而言，转为使用算法进行母带制作是有意义的。
“在音乐创作领域，我认为母带制作是相对而言比较容易形式化且相对而言比较枯燥无味的活动之一。”母带制作仍然具有创造性，并且人类可以听出程序无法听出的内容。但母带制作的某些方面，例如均衡唱片上不同歌曲的响度等级或尝试匹配低声频和高声频的频谱内容等，这些方面都比谱曲或进行音乐制作要容易自动化得多。
“这也许指明了人工智能在创造性实践中发挥作用的一些方向，而且我真的这样认为，但我认为人工智能距离从事创造性工作还有很长的路要走，尽管可能存在创造性方面，”丹嫩贝格说道。
几年前，美国田纳西州纳什维尔音乐制作人兼作曲家瑞恩·彼得森（ryan petersen）曾使用过landr，并最终放弃使用该服务，回归与人类同事共事。他表示，虽然该算法在技术方面令人印象深刻，但由于在专门用于创造性学习的软件部分缺乏品味算法，它显得有点功亏一篑。“基本而言，他们表示其引擎通过观察上传到其中的歌曲来不断进行学习，但这意味着该算法总是着眼于过去，”他说道。“它永远不会展望未来，也不会想着如何创造下一个很酷的玩意儿。”
伯奇内尔表示，基于人工智能的音频母带制作可能取代了一些人类的工作，但很难知道具体数字。在大多数情况下，使用这些服务的用户实际上也不会雇佣别人来对其曲目进行母带制作。但这可能会让新学徒得到的机会变少。“长期以来，业内人士并不是真正在担心自己的工作，但由于行业萎缩，他们不会接受新的学徒，”伯奇内尔说道。
计算机很快就会开始产生影响的一个领域是作曲领域，即谱写一首流行曲调或创作一个和弦进行（chord progression），丹嫩贝格说道。“它们在这类事情上变得相当厉害，而且实际上能够与人类进行竞争，”他表示，并补充道，其创造的一些程序可以生成吸引人的曲调。
但人工智能和音乐在现阶段存在最大弱点的领域是制作领域，即人们在录制音乐后对音乐进行处理并对录音做出混音和编曲等决定的领域。这是一个非常具有创造性的实践，受到的约束也更少，同时还是创意团队仍然非常需要人类参与的领域。“一台计算机可以写出流行曲调，”丹嫩贝格说道，“但除非有人类演奏者和制作人，否则你无法对该曲调进行演奏和编曲。”
当然，这可以被视为对人工智能和机器学习技术进行更多研究和更多应用的机会。“我不认为存在任何绝对的障碍，”他说道。“我不是一个相信创造力天生属于人类的人。”
伯奇内尔认为人工智最终会在未来接手创造性领域。“随着算法的改进，存在开始影响专业开发人员的余地，”他说道。“因此，我们可能会在未来看到人工智能与人类不相上下的临界点，就像外科医生这样的白领工作被机器人取代，或无人驾驶汽车在道路上行驶一样。似乎总是很快就会到达这一临界点，但我们尚不知晓它何时会到来。”
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“母带制作有点像是魔法，”澳大利亚伍伦贡大学（university of wollongong）的研究人员托马斯·伯奇内尔（thomas birtchnell）解释道。“尽管母带制作所发挥的作用并不总是十分明确，但经过母带制作这一流程的音乐会更好听。”伯奇内尔本人也是一名音乐家，当他听说像landr这样基于人工智能的母带制作服务能够提供低成本的母带制作服务，也被激起了兴趣。许多年轻艺术家和新人艺术家使用landr来对其要发布的曲目进行母带制作，以期启动自己的事业（此类服务提供月付套餐，四首曲目的母带制作费用为9美元）。他决定研究人工智能在基于算法的音频母带制作中的使用情况和趋势，并在2018年11月发表的一篇新论文中公布了相关结果。
传统音频母带制作方法通常需要一间拥有专业音响的房间，并需要一位可以听出音乐中的缺陷（例如频谱范围问题或立体声平衡问题）的专家，以及消除噪声、爆裂声和噼啪声。“这相当于质量控制，”伯奇内尔解释道。母带制作还会增加响度，即让声音听起来更饱满。它明显不同于音量，他指出，“包含更多的存在感和力量。”
landr于2014年推出，其最近宣布已有超过200万名音乐家使用其音乐创作平台来对1000万首歌曲进行母带制作。
几年前，卡内基·梅隆大学（carnegie mellon）的计算机科学家罗杰·丹嫩贝格（roger dannenberg）听说已有100万首歌曲通过在线系统进行了母带制作，这让其感到震惊：“这实在是一个非常大的数字。”
丹嫩贝格说道，对于一些艺术家而言，转为使用算法进行母带制作是有意义的。
“在音乐创作领域，我认为母带制作是相对而言比较容易形式化且相对而言比较枯燥无味的活动之一。”母带制作仍然具有创造性，并且人类可以听出程序无法听出的内容。但母带制作的某些方面，例如均衡唱片上不同歌曲的响度等级或尝试匹配低声频和高声频的频谱内容等，这些方面都比谱曲或进行音乐制作要容易自动化得多。
“这也许指明了人工智能在创造性实践中发挥作用的一些方向，而且我真的这样认为，但我认为人工智能距离从事创造性工作还有很长的路要走，尽管可能存在创造性方面，”丹嫩贝格说道。
几年前，美国田纳西州纳什维尔音乐制作人兼作曲家瑞恩·彼得森（ryan petersen）曾使用过landr，并最终放弃使用该服务，回归与人类同事共事。他表示，虽然该算法在技术方面令人印象深刻，但由于在专门用于创造性学习的软件部分缺乏品味算法，它显得有点功亏一篑。“基本而言，他们表示其引擎通过观察上传到其中的歌曲来不断进行学习，但这意味着该算法总是着眼于过去，”他说道。“它永远不会展望未来，也不会想着如何创造下一个很酷的玩意儿。”
伯奇内尔表示，基于人工智能的音频母带制作可能取代了一些人类的工作，但很难知道具体数字。在大多数情况下，使用这些服务的用户实际上也不会雇佣别人来对其曲目进行母带制作。但这可能会让新学徒得到的机会变少。“长期以来，业内人士并不是真正在担心自己的工作，但由于行业萎缩，他们不会接受新的学徒，”伯奇内尔说道。
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但人工智能和音乐在现阶段存在最大弱点的领域是制作领域，即人们在录制音乐后对音乐进行处理并对录音做出混音和编曲等决定的领域。这是一个非常具有创造性的实践，受到的约束也更少，同时还是创意团队仍然非常需要人类参与的领域。“一台计算机可以写出流行曲调，”丹嫩贝格说道，“但除非有人类演奏者和制作人，否则你无法对该曲调进行演奏和编曲。”
当然，这可以被视为对人工智能和机器学习技术进行更多研究和更多应用的机会。“我不认为存在任何绝对的障碍，”他说道。“我不是一个相信创造力天生属于人类的人。”
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