導(dǎo)讀:關(guān)于人工智能(AI)是否會影響音樂產(chǎn)業(yè)的爭論已經(jīng)結(jié)束。畢竟,AI已經(jīng)在許多方面得到了應(yīng)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!
關(guān)于人工智能(AI)是否會影響音樂產(chǎn)業(yè)的爭論已經(jīng)結(jié)束。畢竟,AI已經(jīng)在許多方面得到了應(yīng)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(lǐng)域,AI也在幫助服務(wù)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(wù)做好準(zhǔn)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(gòu)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(shù)。AI的前景是,它將補充和增強我們?nèi)祟惖哪芰?。由于AI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(zhuǎn)變。
斯科特·科恩(Scott Cohen)是音樂行業(yè)的思想領(lǐng)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(xì)審視科技行業(yè)?!?/p>
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(jìn)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(guān)重要??贫髡J(rèn)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(biāo)準(zhǔn)。
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(shù)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(yīng)該考慮如何將增強現(xiàn)實(AR)和虛擬現(xiàn)實(VR)結(jié)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(xué)家艾倫·圖靈(Alan Turing)就曾使用機器錄制計算機生成的音樂,當(dāng)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(fù)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(xué)習(xí),相關(guān)算法可以學(xué)習(xí)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(shù)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(wù),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(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化?;贏I的音頻母帶服務(wù),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(shù)家可以使用這些服務(wù)。
AI、音樂營銷和尋找未來明星
聽眾如何發(fā)現(xiàn)新的藝術(shù)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(dá)到了5346億次。如果不借助有效的方式,幫助新藝術(shù)家出人頭地的代價更為高昂。
AI技術(shù)可以幫助確定哪些粉絲會喜歡某位藝術(shù)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(jìn)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(shù)家和曲目。梳理音樂并找到那些尚未簽約的有前途的藝術(shù)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(tuán)(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(shù)家和曲目的流程。
綜上所述,AI實際上已經(jīng)在幕后以許多方式影響著我們創(chuàng)作和傾聽音樂的方式。(選自:forbes 作者:Bernard Marr 編譯:網(wǎng)易智能 參與:小小)