为什么每个音乐家都应该拥抱AI技术

介绍

在现在这种数字化时代吧，技术几乎已经成了每个行业的关键东西了，音乐圈当然也不例外。现在，面向音乐家的AI技术不再只是一个听起来很炫的概念，而是真的已经在用了，而且还带来了很多很多好处。

人工智能（AI）已经慢慢渗透进音乐制作的根部，改变了以前那些比较传统的做法，也给创意打开了新的路子。从简化音乐混合过程，到自动生成音乐，AI提供了一些以前感觉根本不可能实现的能力。它可以复现各种乐器或者声音，还能给歌曲创作提建议，甚至可以直接从零开始创建整首曲子。

• 在音乐制作中好好拥抱AI技术，其实可以给音乐家带来挺多实在的好处。它能提高工作效率，打开新的创作可能性，还能让音乐家把更多精力放在艺术表达上，而不是总被各种技术细节拖住。
• 虽然大家对AI会不会取代人类创造力还是有点担心吧，但其实很重要的一点是要记住，AI本质上就是一种工具。它一开始被设计出来，就是为了辅助和增强人类的能力，而不是要去把人替换掉。
• 只要能比较聪明地、有效地利用好AI技术，音乐家就可以继续把自己的创造力边界往外推，创作出以前根本没想过的、还能和观众产生共鸣的音乐作品。
• 音乐的未来，其实就卡在人类创造力和技术创新交汇的那个地方。

AI如何改变音乐

现在很多音乐家都在慢慢 embrace 数字时代，说实话也挺自然的，他们开始找到各种新奇的方式去创造、编辑还有制作音乐。有点像以前的工作流程被打散又重新拼起来。其中影响最大、讨论也最多的技术，就是人工智能（AI）。下面就简单说说，AI如何改变音乐：

使用AI简化音乐混音/编辑过程

现在音乐混音和编辑，其实已经不再是那种特别烦人、要对每个小细节都死抠的活儿了。AI极大地简化了这件事情。像LANDR AI Mastering这样的工具，会用AI算法来自动平衡音频水平、消除噪音，还能把整个混音过程弄得更顺一点。最后出来的效果是什么呢？就是那种听起来很干净、很抛光、而且能和听众产生共鸣的专业级声音。

有了AI，艺术家们现在不用非得学一大堆很深的音频工程知识，也可以得到挺专业的混音效果。它不只是帮你省事，更像是把人的能力往上提了一截。音乐家们就能把更多精力放在创作本身上，而那些琐碎又技术性的细节，就交给AI去处理就好。

由AI生成的音乐及其对行业的影响

AI不只是跑到音乐制作的技术层面里转一圈，它其实也已经伸手到更有创意的那块了，嗯，就是音乐生成。这些生成算法可以自己去创造旋律和节奏，自动拼出一些独特又挺吸引人的音乐，有时候听起来还挺出乎意料。

比如说，像Boomy这种平台，就是利用这些算法，在预设好的流派里生成各种各样的音乐。AI不会像人一样带着偏见去想，什么才叫“好”音乐，也没有那种先入为主的标准，所以从某种程度上来说，它把音乐的视野拉得更开了。

这项技术可以给流媒体服务提供很强的支持，因为它能给听众源源不断地提供各种风格、各种偏好都能对上的歌曲，几乎听不完。当然啦，它同时也带来了不少争议，比方说关于音乐的真实性和价值这些问题，这些内容我们会在本文后面再慢慢聊。

使用AI复制乐器和声音

想象一下，有点神奇哦，你不用真的去摸一件乐器，也不用站在麦克风前面，就可以随时用到任何乐器或声音。现在这种可以通过AI准确复制声音的能力，已经不再是科幻小说，而是真的做得到的事情了。

通过一种叫做音色转换算法的机器学习模型，AI可以把很普通的乐器声音，或者一段人声轨道，变成完全不一样的声音。举个例子，你可以把一段吉他旋律，变成长笛旋律，甚至直接变成一个人的声音。听起来有点夸张，但创造力的潜力真的几乎是无限的。

人工智能对音乐的影响，其实不只是把技术过程变简单，或者帮你创作新音乐、再现各种声音这么单一。它还给了音乐人一个前所未有的实验空间和创造力的机会，慢慢改变音乐家的工作方式，也改变观众听音乐、理解音乐的方式。不过呢，它也带来了不少问题，比如说原创性到底算什么、作品的真实性怎么判断，还有在人越来越依赖自动化的音乐行业里，人类音乐家未来到底会走向哪儿，这些都还在被讨论。

为音乐家使用AI写作工具

AI写作工具现在在音乐家里面真的越来越火了，主要是因为，它们能给创作带来挺多帮助。像是你要生成歌词、写博客文章，或者做音乐营销和推广之类的，有时候特别麻烦的那些活，AI写作工具都能帮你省不少事，还能给一些挺有用的点子。

简单说就是，音乐家可以用这些工具来让自己的创作过程更顺一点，效率也高一点。不过呢，用的时候也不是完全没坑，还是会遇到一些限制和小问题的。下面我们就慢慢看看，音乐家具体可以怎么用这些工具，还有他们可能会碰到哪些不足的地方。

使用AI生成歌词

AI写作工具对歌词生成影响特别大的一个方面，其实就是歌词生成本身啦。现在很多音乐家可以直接依靠AI算法，帮他们为歌曲创作一些独特又挺 catchy 的歌词。一般这些工具会去分析大量已经存在的歌曲数据，然后用机器学习技术，生成跟你想要的风格或者情绪比较贴合的新歌词。这样不光是省时间，而且还会给音乐家带来一些自己可能之前完全没想到的新点子，有时候挺能激发创造力的。

不过呢，也挺重要的一点就是要记住，虽然AI可以帮忙生成歌词，但它还是没办法真正取代那种来自真实人类经验的情感深度，还有那种个人的小小触感。音乐家更适合把AI生成的歌词当成一个起点，然后再慢慢把自己的情感和经历放进去，这样做出来的歌词才更容易真正 resonates with 他们的听众。

使用AI撰写博客文章

音乐家其实可以通过博客写作这种方式，从AI写作工具里得到很多帮助。因为嘛，音乐家通常都要在网上保持一点存在感，要跟粉丝保持联系，还要分享自己的音乐之旅、一些小想法什么的。AI驱动的写作工具就能帮他们比较快、比较高效地写出有吸引力的博客文章，不用自己一个字一个字慢慢憋。

AI写作工具在博客写作中的帮助

这些工具会用自然语言处理算法，去分析音乐家之前写过的博客文章、各种文章，还有访谈内容。然后呢，它们会根据这些分析结果，自动生成一些内容建议，像参考提纲那样，帮音乐家写出能够 resonates 与目标听众、而且信息比较丰富、也挺吸引人的博客文章。

在博客写作中保持真实性

不过虽然AI可以在生成思路、构思内容方面给很多灵感，但音乐家自己加上独特的声音和观点，来保持真实性，这点还是特别重要的。音乐家应该把这些AI写作工具当成一个很有用的助手，就像一个聪明的搭档，而不是完全只依靠它们来做内容创作。

使用AI写作工具进行营销和推广

AI写作工具在音乐营销和推广这块，现在其实挺重要的。像是写一些有吸引力的社交媒体帖子啊，或者起草新闻稿之类的，这些东西它都能帮忙。对音乐人来说，就是多了一种可以更有效跟观众沟通、曝光自己的方式。

使用AI写作工具创建个性化营销内容

AI驱动的工具可以去分析很多来源的数据，比如粉丝互动、音乐趋势，还有一些行业新闻什么的。然后基于这些分析，它们就能生成比较 resonates 目标听众的个性化营销内容。这样一来，音乐家就能省下不少时间和精力，而且还能保证自己的宣传材料既有趣，又比较有影响力。

在营销中平衡创造力和真实性

不过呢，音乐家在做营销活动的时候，也不能太过度依赖AI生成的内容。还是很重要的一点，就是要把自己的创造力和个人风格放进去，这样才能保持真实性，跟粉丝在更深层次上建立那种真正的联系。

AI写作工具已经从根本上改变了音乐家处理歌词创作、博客写作和营销这些任务的方式。它们带来了很多方便，也让效率更高，还能提供一些创作灵感。

但同时，对音乐家来说，很关键的一点是，在利用AI技术的同时，也要把自己的情感和经历融进去，这样创作出来的音乐，才更有可能真的跟听众产生共鸣。

AI生成的音乐带来的好处和挑战

AI生成的音乐：流媒体服务的福音

AI生成的音乐出现以后，说实话，给流媒体服务带来的好处还挺多的。其中一个特别重要的点，就是它可以给听众提供几乎无限的、而且是很独特的那种定制音乐。AI算法会去分析用户的听音习惯和偏好，慢慢记录你都爱听什么，然后根据这些东西来生成播放列表，甚至还会专门按照这些口味去创作新歌。

从商业角度来看，这种技术真的能大幅降低从艺术家和唱片公司那里获取音乐许可的成本。平台如果用AI生成的曲目，就有可能完全不用支付那么多版税，或者至少可以谈到更低的费率。例如，Spotify的Soundtrap就是一个在线工作室，用户可以在AI的帮助下自己创作音乐，这样平台就能不断推出新鲜内容，而且基本不需要额外去支付许可费用，成本压力就小很多。

另一面：艺术家对AI生成的音乐的担忧

虽然流媒体服务从AI生成的音乐中获益很多，但其实挺多艺术家都对这种影响感到不安。最大的问题，就是大家担心AI可能会慢慢取代人类的创造力，说难听点，就是从长远来看会把音乐家变得有点“多余”。而且嘛，随着AI一直在进步，这些算法在复杂性啊、情感共鸣这些方面，可能真的能做出跟人类艺术家差不多，甚至好像还能媲美的音乐作品。

还有一个很现实的问题，就是AI生成的音乐背后的经济模式，其实是在威胁艺术家的生计。如果流媒体服务更愿意选那些成本更低的AI创作曲目，而不是去买音乐家创作的、有版权许可的音乐，那艺术家们就会失去一大块很重要的收入来源。慢慢的，这种转变可能会从根本上改变艺术家赚钱的方式，让新兴音乐家更难去建立一个真正能养活自己的、还比较可持续的职业生涯。

版权侵权和对人类音乐家的威胁

AI生成的音乐越来越多，也顺带把版权侵权的问题搞得特别严重。就是说，当AI根据现有作品创作一首音乐的时候，这首歌到底是谁的？谁拥有那首歌的权利？现在的版权法其实根本搞不定这种情况，因为当初立法的人完全没想到，会有一个不是人类的东西来创作艺术。

有一个挺受关注的案例，Spotify在被唱片公司指控“未经授权使用”之后，一口气下架了大概7%的AI生成的歌曲。然后环球音乐集团还呼吁要制定全国性的政策，来保护创作者不被AI版权侵权伤害。这个事其实也说明了，这一块真的特别需要更清晰、明确的法律规定，不然大家都很迷茫。

另外，还有声音克隆这个潜在威胁也挺吓人的。AI现在已经厉害到可以复制几乎任何乐器或者声音。听起来很酷对吧，但问题是，这种技术可能在没有艺术家本人同意的情况下，就被拿去创作新的作品。这样其实严重威胁到音乐家对自己形象和作品的控制权，感觉有点被“偷用”的意思。

总之，AI在音乐制作中的使用越来越多，其实是又有机会又有挑战。一边是新的创作方式，一边也是一堆新问题。在我们继续把这些技术融入创作过程的时候，真的必须认真考虑一下，它们对艺术家、听众，还有整个音乐行业，会带来什么样的影响。

音乐制作中受欢迎的AI工具

AI技术已经慢慢改变了音乐家创作音乐的方式，现在大家有一堆工具和软件可以用，来帮他们提升创造力还有工作效率。在这一节里，我们会看看一些比较流行的音乐制作AI工具，大概聊一聊它们都有什么特点，能帮上什么忙。

音乐制作中受欢迎的AI工具概述

说到音乐制作的AI工具，其实现在有挺多不同类型可以选，用来配合创作过程里的各种环节。像，这些工具会用到比较先进的算法和机器学习技术，来帮音乐人做很多事，比如说写作曲旋律、生成鼓点模式，还有给作品添加各种效果什么的。下面我们就简单看看，这些受欢迎的AI工具里面，到底都有些啥：

1. Magenta Studio（V1.0）

Magenta Studio是Google开发的一款挺有意思的AI工具，说白了就是给音乐人用的强大音乐创作小帮手。它主要是作为Ableton Live的一个插件来用的，支持Windows和Mac这两种平台，所以大部分人电脑上都能跑。

Magenta Studio里面一共有五个程序，可以在音乐制作的不同时候帮上忙：

• **继续：**可以让艺术家在已经有的旋律或者和弦进行上继续扩展，去发展新的音乐想法，或者做一些变化和延伸，算是接着往下写。
• **Drumify：**会根据你输入的旋律或者节奏自动生成鼓点模式，让你更轻松做出比较吸引人的节拍，不想自己一点点编鼓的时候就很有用。
• **生成：**根据用户自己设定的一些参数，自动创建全新的旋律或者和声，所以在音乐探索上几乎是有很多很多可能性的，玩起来会挺上头。
• **Groove：**可以给节奏加一点摇摆感，或者把音符对齐得更贴合你想要的感觉，这样整体节奏会更有律动，不会那么机械。
• **插值：**在两个不同的音乐想法之间，自动生成中间过渡的步骤，让它们可以比较自然地连在一起，过渡会更平滑。

总的来说，Magenta Studio通过增强音乐人的创作过程，帮他们发现一些以前可能没想到的新音乐方向，让音乐人有更多发挥空间，也更有创作的动力。

2. WavTool

WavTool 是一个基于 Web 的 AI 程序，用来做音乐制作的，功能还挺多。它给音乐人提供了很多工具，比如音频处理、合成，还有各种效果处理之类的。WavTool 的界面挺友好，操作也不算难，用户可以很轻松地去编辑音频文件，而且还能实时尝试不同的效果，边听边调那种。这个 AI 工具对那些想要探索新声音可能性、想把自己音乐边界再往外推一推的制作人来说，真的挺有帮助的。

3. Boomy

Boomy是一个生成式音乐平台，说白了就是用AI算法来帮你做各种风格的音乐和混音。用Boomy的时候，音乐人可以先选一个预定义的流派当起点，然后去创作自己的原创曲目，或者把现有的歌曲拿来做混音也行。这个AI工具里面有超多声音、循环还有各种效果的库，用户可以按照自己喜欢的感觉去慢慢调、慢慢自定义。Boomy可以让艺术家很快就生成高质量的曲目，但同时又不会把创作权拿走，大家还是能牢牢掌控最后成品的创造力和风格。

4. AIVA

AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）是一款可以在很多不同音乐流派里，生成定制乐谱的AI作曲家。简单说，就是你想要什么风格，它基本都能帮你写。不过呢，不同用户有不同需求，所以这个多功能工具就通过好几种定价套餐来对应不同人群：

• **免费计划：**让用户可以先试试看AIVA的基本作曲能力，不过功能会有点有限，就是体验一下为主。
• **专业计划：**适合比较专业的作曲家，想要对自己的作品有更多控制的人。会提供更高级的功能，还有更多自定义选项，可以慢慢调。
• **无限计划：**可以无限制访问AIVA的全部功能。特别适合那些特别依赖AI生成乐谱的作曲家，天天用那种，就不用再担心什么限制了。

AIVA通过提供很多音乐上的可能性，帮作曲家大大简化了作曲过程。不过它也不会把人类的部分完全取代，还是留了空间给作曲家加入自己的个人风格和想法。

5. Orb Producer 3

Orb Producer 3是另一个挺值得关注的AI辅助工具，可以帮音乐人做出高质量的音乐模式和循环。它的插件功能挺先进的，玩法也很多。Orb Producer 3提供了不少自定义选项，你基本可以把作品里每个细节都慢慢微调：

• **Orb Bass（球体低音）：**会根据歌曲的和声来推荐比较合适、比较有效的低音线。
• **Orb Arpeggio（球体琶音）：**可以通过调各种参数，生成比较独特的琶音效果。
• **Orb Synth（球体合成器）：**功能挺多的，包括混响、延迟、失真、振荡器、低频振荡器，还有放大器控制、包络塑形这些都能用。
• **Polyrhythms Engine（多重节奏引擎）：**通过组合多个不同的拍子，来生成比较复杂的节奏。
• **Lyrical Melodies（抒情旋律）：**可以给小节加上一些引导音，让旋律听起来更有表现力，更有情绪一点。

这些AI工具其实只是技术在音乐制作领域改变现状的几个小例子而已。现在的音乐人可以用到很多很强的工具，不但能激发创意，还能把工作流程变得更简单一点。就不管你是刚起步的有抱负的艺术家，还是已经很有经验的制作人，把AI工具融入到音乐制作过程中，都有机会打开新的可能性，帮助你把音乐整体提升到一个新的水平。

音乐行业中的AI道德考虑

拥抱AI带来了道德挑战，这些问题其实挺现实的，也是我们真的必须去面对和解决的。里面有个挺关键的点，就是AI数据训练中的偏见。简单说，就是当AI系统是在一些不太具有代表性、甚至有点偏斜的数据集上训练出来的时候，这种偏差就会出现。

结果呢，就很可能让某些刻板印象被不断重复，甚至越来越严重，还会无形中支持一些歧视性的做法。这种东西如果不管，它就会慢慢积累下去，最后影响到音乐行业里谁能被看见、谁被忽略之类的。

AI数据训练中的偏见问题

比如说吧，如果一个AI音乐生成器主要是用西方古典音乐来训练的，那它最后生成出来的音乐，很可能就大部分都偏这种风格。听起来都差不多。这样一来，其他音乐流派啊、不同文化的音乐，就可能被忽视甚至边缘化，久而久之，AI生成的音乐就会变得不太多样，挺单一的。

而且这个问题其实不只是在AI训练里面会出现，还会延伸到流媒体平台用的“推荐算法”上。要是这些算法比较偏爱某些特定类型的音乐，那来自少数流派或者小众文化的艺术家，他们的作品在平台上的可见性就会变得很低，很难被推荐出去，也就更难被人发现。

关于AI数据训练中偏见的主要关注点：

1. 可能会扩散潜在的刻板印象和一些带歧视性的做法。
2. AI生成的音乐有变得缺乏多样性的风险。
3. 会影响推荐算法，从而影响某些艺术家的可发现性。

强化学习对数据工作者的影响

还有一个很重要、但常常被忽略的伦理问题，其实是关于强化学习对数据工作者心理上的影响。强化学习这种方法，在开发音乐制作AI工具时特别常见，就是那种通过不断试错来训练AI系统的方式。

不过呢，这种方法会给那些负责不停调试系统、为了让它产出预期结果的数据工作者带来很大的压力。他们需要一遍一遍改，一遍一遍试，这是一个很耗人的过程，而且经常要长时间工作。久而久之，很容易造成压力过大、严重疲惫，甚至各种心理健康问题。

强化学习对数据工作者的主要影响：

1. 因为高强度的绩效和结果期望，产生非常高的压力。
2. 经常加班和长时间工作，导致倦怠风险明显增加。
3. 整体上可能对心理健康带来负面的影响。

在我们继续把AI整合进音乐制作领域的过程中，这些伦理层面的问题真的必须被认真对待。只有先承认这些影响，并且想办法去改善、去解决，我们才有可能在尊重人权、照顾心理健康的前提下，更负责任地使用技术，而不是只追求效率和效果。

AI在音乐中的未来

随着技术发展的速度越来越快，AI在音乐行业里的未来，说实话，真的有很大的潜力。嗯，可以说影响会挺深的。下面是一些比较重要、可以认真想一想的点：

AI在音乐行业的潜在进展和未来发展

• 基于AI的作曲：现在像 AIVA 和 Magenta Studio 这样的AI工具，其实已经能做到很多事情了。我们已经看到AI可以生成定制乐谱，还能在各种风格、各种流派里创作音乐。以后呢，很有可能会出现更复杂的AI算法，可以更细致地模仿不同的音乐风格，甚至写出那种几乎跟人类音乐家创作出来没法区分的作品。
• 实时表演增强：你可以想象一下，AI算法在你演奏的时候，实时分析你的表现，然后马上给出关于节奏、音准还有表现力之类的反馈。这种东西如果真的成熟了，可能会彻底改变音乐教育的方式，也能帮音乐家更高效地提升技巧。像 HookSounds 的 AI Studio 这样的工具，其实已经开始在尝试这个想法了，通过自动化的解决方案，给用户创建原创视频配乐，算是一个小小的开头吧。
• 增强的合作：随着AI不断发展，它真的有机会变成音乐家非常重要的一个合作伙伴。举个例子，AI算法可以分析来自不同艺术家和不同流派的大量歌曲，然后为新的作品提供灵感，或者给出一些音乐家原本根本没想到过的创意。人类创造力和AI创新如果这样结合起来，可能会碰撞出很多很新鲜、甚至有点意外的音乐可能性。

Berklee Online的ARIA计划：探索音乐教育中的AI工具

Berklee Online是Berklee音乐学院的线上延伸学校，可以算是他们的网课平台吧。他们推出了一个叫ARIA（音频人工智能）的计划，这个计划主要就是在研究怎么在音乐教育里面使用各种AI工具。目标也挺直接的，就是想帮音乐家们学会怎么运用AI，既有知识又有实际技能。

将AI融入音乐教育

在ARIA计划里，AI技术被真正放进了Berklee Online的课程里面。这样一来，学生就可以比较清楚地看到AI在音乐制作、作曲还有表演中的各种潜在应用。等于是边学音乐边摸索AI工具怎么用。通过把这些AI工具加入到学习过程中，学生在这个越来越被科技影响的音乐行业里，其实就多了一点竞争优势，会更有底气一点。

ARIA提供的课程

通过ARIA，Berklee Online提供了一些课程，大概会覆盖下面这些主题：

• 使用机器学习算法进行音频分析
• 利用AI进行音乐创作
• 了解在音乐中使用AI时的道德考虑

通过让音乐家更深入地理解AI，Berklee Online其实是在帮学生为未来做准备。因为在那个不远的将来，技术在音乐创作里很可能会变成一个特别核心的角色，而不是一个可有可无的小工具。

在教育中负责任地使用AI

在教育中负责任地使用AI，这一点挺关键的，它能确保音乐家们真的具备必要的技能和知识，可以更好地面对不断变化的行业环境。通过接受、甚至主动拥抱像Berklee Online的ARIA计划所提供的这些AI工具，音乐家们一方面可以好好利用技术的力量，另一方面又还能保留自己独特的艺术表达，这种平衡其实挺难得的。