什么是 AI 生成的音乐？声音的未来完整指南
你是否曾经在浏览社交媒体、观看 YouTube 视频或玩独立游戏时，听到一首与当下情景完美契合的曲子，感觉就像是专门为那个场景创作的一样？然后你试图找到它——却发现它在其他任何地方都不存在。那是因为它不是由人类创作的，而是由人工智能在几秒钟内生成的。欢迎来到音乐的新领域。
在本指南中，我们将分解 AI 生成的音乐到底是什么——并深入到基础之外。我们将剖析它的工作原理，聚焦于塑造这场创意革命的工具，并探讨它引发的关于艺术、作者身份和人类创造力本质的重大问题。
AI 音乐到底是什么？
让我们抛开那些流行语，深入了解它的核心。AI 生成的音乐是一个广泛的术语，涵盖了从简单的辅助到完全自主的音乐创作。
从代码到创作：AI 如何制作音乐
从本质上讲，AI 生成的音乐指的是由人工智能创作或辅助创作的作品。这些系统经过大量音乐数据的训练——有时是数百万首曲目——使它们能够“学习”旋律、节奏、和声和结构中的模式。
可以这样想：想象一台阅读过所有书籍的机器。它不仅仅是记住台词——它还理解主题、节奏和角色发展。然后，当被要求写一个新故事时，它会利用这些知识来创造一些原创的东西。AI 音乐系统也做同样的事情，只不过是用声音。
AI 在音乐中的三个层次
AI 在音乐中并不是一个万能的概念。它存在着一个参与程度的范围：
- 辅助型 AI：这些工具帮助音乐家做出更好的决策——比如建议母带处理设置或寻找和弦。艺术家仍然完全掌控一切。
- 协同创作型 AI：在这里，AI 成为合作者。音乐家可能会使用 AI 来集思广益旋律或节奏，然后围绕最佳想法构建完整的曲目。
- 生成型 AI：这是 AI 占据主导地位的地方。给它一个提示——“一段适合学习的柔和 lo-fi 节拍”——它会处理剩下的事情：旋律、编排，甚至人声。
AI 实际上是如何创作音乐的
用 AI 创作音乐的过程不是魔法。这是一个建立在数据、算法和人类指导之上的循序渐进的系统。
步骤 1：训练模型
它从数据开始——大量的数据。为了学习音乐是如何运作的，AI 模型接受以下方面的训练：
- MIDI 文件：详细描述音符和时值等音乐元素的符号数据。
- 音频文件：大量的歌曲库，通常从 YouTube 或 SoundCloud 等平台抓取。
- 文本数据：歌词、评论和音乐评论，帮助模型将情感或主题（“快乐”、“忧郁”、“电影感”）与声音特征联系起来。
这个阶段也是争议开始的地方，因为许多数据集都包含受版权保护的内容——引发了严重的法律和伦理问题。
步骤 2：生成音乐
一旦经过训练，AI 就会使用以下模型：
- Transformers：这些模型将音乐视为一种语言，分析音符序列，以预测接下来会发生什么，以一种自然、音乐的方式。
- 扩散模型：这些模型从随机噪声开始，并逐渐将其细化为音乐作品——就像从一块石头中雕刻一座雕像。
步骤 3：人类指导
即使是最好的 AI 也需要指导。今天的工具让用户能够以创造性的方式微调输出：
- 提示词构建：编写一个好的提示词本身就是一门艺术。“轻松的电子乐曲”会给你一个结果。“一首怀旧的合成器浪潮曲，带有空灵的人声和 Duran Duran 风格的贝斯线”会给你更具体的东西。
- 图像修复和外绘：这些功能让用户可以重写曲目的部分内容或扩展它，从而提供更多的控制和迭代。
你可以尝试的流行 AI 音乐工具
AI 音乐领域充满了强大且易于访问的平台，可以满足从业余爱好者到专业人士的各种需求。
用于完整歌曲创作
这些工具采用简单的提示词，并将其转化为带有歌声和编排的完整曲目：
- Suno & Udio：这些平台是该领域的领导者，可以在各种风格中制作出令人惊讶的完整歌曲。它们解释歌词和风格线索的能力令人印象深刻，即使结果有时会让人觉得奇怪。
- Mubert：以其连续的生成音频流而闻名——这要归功于其免版税模式，非常适合内容创作者和现场活动。
面向音乐家和制作人
这些工具旨在集成到现有的创意工作流程中：
- AIVA：专注于电影、氛围和古典音乐。AIVA 生成情感丰富的作品，并允许导出到 MIDI 以进行进一步的自定义。
- Orb Producer Suite：这套插件可以在你的 DAW 中运行，以生成和弦、旋律和贝斯线——非常适合激发新的想法。
- BandLab SongStarter：一种突破写作障碍的直观方式。向它提供几个单词、表情符号或一段简短的旋律，并获得一个可供使用的音乐草图。
更大的图景：AI 音乐对艺术家和行业意味着什么
AI 在音乐领域的兴起不仅仅是一个技术故事——它是一场具有实际后果的文化转变。
令人兴奋的原因
- 人人都能使用：你不再需要昂贵的设备或多年的培训才能创作音乐。任何拥有笔记本电脑和想法的人都可以开始创作。
- 打破创意障碍：AI 可以用你凭自己无法想到的想法来给你带来惊喜——帮助你成长为一名艺术家。
- 可扩展和个性化：从视频游戏中的自定义配乐到根据你的心情量身定制的动态播放列表，AI 释放了无尽的创意应用。
颠覆
但这并非都是好消息——尤其是对于在职音乐家而言：
- 削弱了同步授权：当你可以花 20 美元甚至更少的钱在几秒钟内获得 AI 生成的曲目时，为什么要为定制音乐支付 500-1000 美元？
- 整合风险：随着少数科技巨头主导该领域，我们可能会看到音乐生态系统的多样性降低——类似于流媒体平台如何改变电影和电视行业。
伦理雷区
AI 音乐革命伴随着棘手的伦理问题：
- 版权：未经许可在受版权保护的歌曲上训练模型是否公平或合法？这已经是重大诉讼的主题。
- 所有权：如果 AI 生成了一个曲目，那么谁拥有它？法律仍在追赶，尤其是在人机协作方面。
- 艺术灵魂：机器生成的歌曲能“有意义”吗？如果你不知道是谁——或者什么——创造了它，你还会感受到什么吗？这个问题触及了艺术真正意义的核心。
前进的道路：音乐的混合未来
展望未来，这不是 AI 取代艺术家的问题——而是艺术家学习如何将 AI 用作其创意工具包的一部分。
未来艺术家需要的技能
- 提示词构建：知道如何说 AI 的语言。
- 策划黄金：从 AI 生成的输出中挑选最好的部分并在此基础上进行构建。
- 增添人情味：AI 可以提供结构和声音，但情感、细微差别和创造性风险仍然来自人类。
迈向自适应音乐
最令人兴奋的前沿是什么？能够实时对你做出反应的音乐：
- 生物特征配乐：与你的心率、压力水平或锻炼节奏同步的音乐。
- 生活音频环境：游戏世界中的声音会根据你的动作、周围环境或情绪动态调整。
最后的思考
那么，AI 生成的音乐到底是什么？它是我们历史、我们的技术、我们的价值观和我们未来的反映。它迫使 हम重新考虑创造力、原创性和人性的意义。
这不是人类与机器之间的战斗。这是一个新的艺术形式的开始——机器智能与人类想象力相结合。那些蓬勃发展的人将是那些拥抱这种变化、掌握工具并用它们讲述仍然来自内心深处的故事的人。
音乐的未来已经在播放。问题是：你会成为其中的一部分吗？