一册在手——人工智能與音樂上（理論篇）
一、導言
人工智能（AI）是一个快速发展的领域，有望为一系列行业带来创新和效率。人工智能近年来开始取得重大进展的一个领域是音乐。从作曲和制作到表演和发行，人工智能系统已经开始改变音乐产业的格局。然而，虽然人工智能有可能彻底改变音乐，但它也提出了关于创造力和人类独创性在音乐过程中的作用的重要问题。這里将探讨人工智能在音乐中的潜在未来，并考虑该技术在未来几年可能如何发展。
1、作曲：
人工智能已经展示了它创造原创音乐的能力。其中一个例子是AIVA（人工智能虚拟艺术家），这是一个使用深度学习算法创建原创作品的系统。该系统被赋予特定的标准，如音乐风格或情绪，然后生成一段符合这些标准的音乐。其他类似的系统包括索尼的CSL Music Group和Amper Music。这样的系统提供了一种新的作曲方法，可能会对音乐产业产生深远的影响。
当然，人工智能作曲的想法提出了艺术创造力的问题。机器真的能有创造力吗？还是只是简单地复制现有的模式和结构？一种观点认为，虽然人工智能系统可能无法创造出像人类一样具有情感深度或复杂性的音乐，但它们仍然可以为创作过程做出贡献。例如，作曲家可以使用人工智能生成的素材作为自己作品的起点，或者他们可以将人工智能生成的声音和纹理融入他们的作品中。其结果可能是人工智能和人类创造力之间的合作关系，而不是取代人工智能。
2、音樂表現力
人工智能系统并不局限于作曲；它们也可以用来增强音乐表现。例如，初创公司Jukedeck开发了一个系统，该系统利用人工智能来创建独特的音乐曲目，可用于视频内容。该系统可以实时生成音乐，对视频中的变化做出反应，甚至允许用户在飞行中调整音乐的节奏和情绪。同样，Melodrive公司也创建了一个系统，利用人工智能生成音乐，在游戏或虚拟现体验中，音乐会随着用户的动作而动态变化。
再一次，人工智能在性能上的应用引发了人们对人类创造力的作用的质疑。虽然像Jukedeck和Melodrive这样的系统可以提供独特而引人入胜的音乐体验，但它们也有取代现场表演的自发性和人性化的风险。人类音乐家和表演者可能会因人工智能在音乐领域的崛起而感到威胁，也可能将其视为合作和探索新音乐可能性的机会。
3、音樂制作：
最后，AI开始在音乐制作中扮演重要角色。例如，母带制作过程涉及微调录音的电平和均衡器，以创建平滑的、专业的声音，现在可以使用人工智能系统部分自动化。LANDR公司在这方面走在了前面，他们的系统使用人工智能来分析和完善音频记录。类似地，WaveAI公司创建了一个系统，可以根据用户的输入生成歌曲的歌词。
在音乐制作中使用人工智能有可能大大简化流程，让音乐家和制作人专注于音乐的创意方面。然而，这也提出了一个录音的独特性和个性的问题。如果一个人工智能系统可以自动完善录音的声音，这会让所有的录音听起来都一样吗？再次，人工智能和人类创造力之间的合作潜力可能是释放这些系统全部潜力的关键。
总而言之，人工智能已经在音乐行业掀起了波澜，其未来的潜力是巨大的。从作曲和表演到制作和发行，人工智能正在改变音乐创作和体验的方式。然而，与任何新技术一样，人们也担心它对人类创造力和艺术表现力的影响。最有前途的方法可能是合作和伙伴关系，让人工智能补充和增强人类的创造力，而不是取代它。随着人工智能在音乐领域的成熟，看看这种关系如何发展，会有什么新的音乐可能性被解锁，这将是一件有趣的事情。
二、音乐技术史
音乐是人类文化中必不可少的一部分，已经存在了几千年。从开天辟地以来，人类一直在创作和聆听各种形式的音乐。但随着音乐技术的发展，我们生产、消费甚至体验音乐的方式都发生了巨大的变化。
音乐技术是指用于创作、录制和分发音乐的工具、技术和发明。音乐技术的演变可以追溯到远古时代，那时人们使用基本乐器，如鼓、长笛和弦乐器。
在中世纪，音乐记谱法出现了，这使得作曲家可以写下他们的音乐，并因此传给后代。印刷机彻底改变了这一点，因为它使大规模印刷乐谱成为可能。这使得音乐思想和作品得以广泛传播。
在18世纪和19世纪，钢琴、小提琴和其他乐器的发明为更复杂和管弦乐的发展铺平了道路。工业革命在19世纪给音乐技术带来了重大变化。这一时期出现了机械音乐装置，如音乐盒和管风琴。
但直到1877年爱迪生发明留声机，音乐技术才有了重大的飞跃。留声机是第一个能够记录和播放声音的装置。有了这一点，才有可能大规模地录制和销售音乐。
20世纪初，无线电广播开始流行，现在可以通过电波传播音乐了。这导致了无线电网络的创建，这是用来由唱片公司，以促进他们的最新和最伟大的命中。1925年，第一个商业电台在美国开播。
20世纪40年代，随着磁带录音机的发明，音乐技术发生了重大变化。这项技术允许艺术家录制多首曲目，并创建分层组合。它还使编辑和混合更容易获得，允许创建复杂的工作室制作。
20世纪60年代开发出第一台电子合成器，彻底改变了音乐制作。这种乐器使作曲家能够创造出传统乐器无法产生的声音。这导致了新流派的产生，如电子音乐和实验音乐。
20世纪70年代出现了随身听，这是第一个便携式音乐播放器。有了随身听，人们无论走到哪里都可以听音乐。它成为个人音乐体验的一个标志，并为iPod和后来的智能手机铺平了道路。
音乐技术的数字化时代始于20世纪80年代，伴随着CD的发展。这种新的格式允许更好的音质，更长的播放时间和更持久的比黑胶唱片。在九十年代后期，数字音乐文件，如MP3，变得突出，使人们能够下载和存储音乐在他们的计算机上。
21世纪之交，Spotify和Apple Music等流媒体音乐服务兴起。有了这些服务，人们就可以在线播放歌曲，而无需拥有专辑的实体拷贝。这导致了音乐消费方式的转变，它允许更多的音乐在世界范围内提供。
近年来，音乐技术已经扩展到包括虚拟现实和增强现实体验。音乐节和音乐会可以在世界任何地方体验，这要归功于360度的现场直播。其他技术，如人工智能驱动的音乐制作工具和机器学习算法正在被用于创作音乐，写歌词，甚至谱写交响乐。
总之，自从几千年前第一个鼓和长笛被创造出来以来，音乐技术已经走过了很长的路。技术的进步允许创造新的声音，新的流派，和新的方式来体验音乐。随着音乐技术的不断发展，想想在音乐的世界里还有什么是可能的，这是令人兴奋的。
三、A.I历史
人工智能（AI）在过去的几十年里发展迅速。“人工智能”一词指的是机器能够执行通常需要人类智能的任务，如决策、模式识别和语言理解。人工智能的进化可以追溯到20世纪中期，计算机科学家开始探索机器智能的可能性。在这篇文章中，我们将讨论人工智能的演变，已经取得的突破，正在开发的应用，以及围绕人工智能崛起的担忧。
人工智能的起源
人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代，当时第一台电子计算机正在开发。当时，计算机科学家认为，机器可以通过编程来模仿人类的智能。人工智能最早的实验集中在开发可以解决数学问题或下棋等游戏的程序上。早期的人工智能程序受限于这样一个事实：与现代计算机相比，计算机仍然相对原始。尽管如此，研究人员仍然能够开发出一些早期的人工智能程序，能够在人类水平下国际象棋。
人工智能早期的另一个突破是感知器的发明，这是一种神经网络。感知器是由在康奈尔航空实验室工作的弗兰克·罗森布拉特开发的。感知器被设计用来识别不同形状和物体的图像。这项发明是现代深度学习算法的先驱，这些算法在今天的人工智能中普遍使用。
人工智能的早期
人工智能的早期成功让人们对它所能取得的成就抱有很高的期望。然而，在上世纪六七十年代，早期的人工智能研究人员发现人工智能比他们最初想象的要困难得多。他们发现很难编写程序来解决那些对人类来说很容易而对计算机来说很难的问题。这一挑战导致了新技术的发展，可以帮助计算机自己学习，而不是给明确的指令。
在这个时代开发的技术之一被称为专家系统。专家系统是可以通过使用一组预定义的规则来解决问题的程序。例如，一个专家系统可以根据一组已知的症状来诊断疾病。然而，专家系统有局限性，因为他们无法处理意外或新的问题。这导致了被称为机器学习的更复杂的人工智能技术的发展。
机器学习的兴起
机器学习的发展始于20世纪80年代，它代表了人工智能方法的重大转变。机器学习不是写明确的指令让机器遵循，而是教会机器自己学习。这是通过开发能够自动识别大型数据库中的模式的算法实现的。这些模式可以用来学习如何解决问题或做出预测。
机器学习最早的突破之一是20世纪80年代反向传播算法的发展。反向传播允许神经网络通过调整连接的权重从数据中学习。这使得训练神经网络来识别图像或语音等数据中的复杂模式成为可能。
机器学习的另一个重大突破是在20世纪90年代，随着支持向量机（SVM）算法的发展。支持向量机能够识别数据中的复杂模式，并根据这些模式进行预测。该算法在金融等需要快速分析大型数据集的领域特别有用。
人工智能的现在
21世纪初，在机器学习、深度学习和大数据的推动下，人们对人工智能的兴趣激增。这些发展使得开发人工智能算法成为可能，这些算法可以执行以前被认为超出计算机能力的任务。例如，深度学习算法已被用于开发语音识别系统、图像识别系统，甚至自动驾驶汽车。
近年来，人工智能领域最重大的突破之一是生成式对抗网络（GAN）的发展。GANs是一种神经网络，它可以通过从现有数据中学习来生成新数据。这一突破导致了图像和视频生成等领域的进步，其中GAN已被用于创建逼真的图像和视频。
人工智能的另一个重大发展是大数据的兴起。大数据是指由互联网、社交媒体和其他来源产生的大量数据。这些数据可以用来训练人工智能算法，开发新的应用。例如，谷歌和Facebook等公司利用大数据开发推荐系统，向用户推荐产品或内容。
人工智能的应用
人工智能的应用是广泛而多样的。人工智能已经在医疗、金融、制造业和交通等领域得到应用。在医疗保健领域，人工智能正被用于开发新药、诊断疾病和改善患者预后。在金融领域，人工智能正被用来制定投资策略和管理风险。在制造业，人工智能正在被用来提高工厂车间的效率和安全性。而在交通领域，人工智能正被用于开发自动驾驶汽车和优化交通流。
人工智能也被用于消费类应用，如聊天机器人、智能家居设备和虚拟助手。这些应用程序旨在通过自动化任务和提供个性化的帮助来使我们的生活更轻松。例如，像苹果的Siri和亚马逊的Alexa这样的虚拟助手可以回答问题、打电话和播放音乐。聊天机器人正在被公司用来提供客户服务，并与客户进行实时互动。而像Nest这样的智能家居设备可以控制我们家的温度、照明和安全。
围绕人工智能的担忧
尽管人工智能有很多好处，但也有人担心它对社会的潜在影响。一个担忧是，随着机器越来越有能力完成以前由人类完成的任务，人工智能可能会导致工作被取代。这可能导致失业增加和社会动荡。
另一个担忧是，人工智能可能被用来开发新武器或其他形式的破坏性技术。人工智能算法可以用来开发自主武器，这些武器可以在没有人为干预的情况下决定杀死谁。这可能导致新的军备竞赛，并对全球安全构成威胁。
也有人担心人工智能算法可能被滥用。如果人工智能算法是在有偏见的数据上训练的，或者如果算法是为了支持某些结果而设计的，那么它们可能是有偏见的。这可能会导致歧视性做法，例如使用人工智能算法基于种族或性别等因素拒绝人们的贷款或工作。
结论
人工智能已经走过了漫长的道路，因为早期的实验国际象棋程序和专家系统。如今，人工智能是一项强大的技术，有可能彻底改变我们生活的许多方面。然而，也有人担心人工智能的潜在风险和意想不到的后果。重要的是，要确保人工智能以负责任和合乎道德的方式开发和使用，使整个社会受益。随着人工智能的不断发展，我们必须仔细平衡这项技术的好处与它所带来的风险和挑战。
四、人工智能運用與音樂的发展
人工智能（AI）已经在医疗、交通和金融等各个领域掀起了波澜，但它对艺术，尤其是音乐的影响是一个有趣的现象。人工智能已经成功地生成了既精通又美观的音乐，表现出了非凡的成就，扩大了音乐行业的创作可能性。本文将提供一个简短的历史，人工智能在音乐，从音乐创作的第一个实验到今天。
音乐创作的早期实验
人工智能应用于音乐创作的最初步骤发生在20世纪50年代末和60年代初。当时，对机器生成音乐的关注主要是出于对现代计算机能力的好奇心。这个时代出现了一些使用基本算法的著名音乐作品。最早应用这种方法的作曲家之一是美国作曲家莱亚伦·希勒，他在伊利诺伊大学工作。在20世纪50年代末，希勒与同一所大学计算机科学项目的科学家伦纳德·艾萨克森（Leonard Issacson）合作，开发了一个可以生成音乐的程序。他们一起创建了一个名为“Illiac Suite”的计算机程序，其中包含了十首不同的音乐，这些音乐是在运算法则的帮助下创作的。这些作品的作曲风格相当前卫，但他们在使用人工智能生成音乐方面具有开创性。
20世纪60年代，英国数学家克里斯托弗·斯特雷奇（Christopher Strachey）用他的程序“Music-O-Graph”解决了让计算机谱出完整旋律的难题。该系统利用基于传统和声、音阶和和弦进行的规则，通过分析各种音乐主题来生成音乐。Music-O-Graph能够创作出相对简单但令人印象深刻的作品，这些作品随着时间的推移变得越来越复杂。与此同时，人工智能领域的著名先驱之一马文·明斯基（Marvin Minsky）开发了一个名为“缪斯”的系统，可以生成对位音乐。缪斯能够从现有的乐谱中分析作曲技术，并利用它们来创作新的作品。
计算机生成的音乐在1977年进入了一个新的阶段，发行了唐娜·萨默的热门单曲“I Feel Love”。与此同时，音乐产业也注意到了电子迪斯科和电脑音乐的力量。它证明了电子声音不仅仅是噱头，被传统训练的音乐家和作曲家认真对待。
20世纪90年代人工智能音乐的诞生
直到20世纪90年代，人工智能和音乐创作才真正引起了技术专家和音乐界的关注。一些人工智能和计算机科学界的大腕深入研究了音乐领域，其中包括加州大学圣克鲁兹分校计算机科学教授、作曲家大卫·科普。他为人工智能音乐的一个流派奠定了基础，刻意模仿各种成熟的作曲家。计算机在世界范围内的发展导致了一些复杂算法的发展，即遗传算法和神经网络，可以产生与人类作曲高度相似的音乐。
最早的人工智能系统之一是由Cope开发的“音乐智能实验”（EMI）程序。EMI使用一种名为“重组”的系统，该系统通过音乐乐句和主题的数据库运行。然后，它识别音乐数据库中的模式，并将它们重新排列成新的片段。科普选择使用约翰·塞巴斯蒂安·巴赫和路德维希·范·贝多芬的现有音乐作为他的人工智能实验的基础，认为他们是测试人工智能在音乐中的极限的理想候选人。
另一位名叫Francois Pachet的研究人员采取了不同的方法。帕谢将人工智能算法应用到他在索尼的工作中，在那里，他将技术主要用于新音乐的概念。机器学习技术的融合被纳入了广受赞誉的“Flow Machines”项目，该项目涉及在人类编码的基础结构上创作新的旋律，有时从特定风格或流派的输入开始。
现在的AI music
当前人工智能生成音乐的时代的标志是更先进和更复杂的神经网络算法的发展。IBM的Watson，使用了一个叫做“Deep Believe”的神经网络，已经被用于多个音乐应用程序；从帮助创造新的、吸引人的音乐到开发一个可以根据用户的心情推荐音乐、个性化音乐的工具。人工智能生成的音乐为音乐家和艺术家打造优美的商业级音乐提供了一个平台。
2019年，谷歌专门从事自动音乐和艺术创作的Magenta项目推出了涂鸦“Radarr”，它使用人工智能音频引擎来帮助用户产生自己的视觉节拍。人工智能支持的电影配乐也已成为现实，可以根据以前作品的算法生成整个配乐。
新的创业公司也出现了，比如瑞典公司Amper Music。Amper Music采用人工智能音乐作曲家技术，其输出可与一流的音乐制作曲目作曲家相媲美。该软件已经被用于商业广告歌曲，背景音乐，甚至主题音乐。OpenAI还推出了Jukebox，这是一个神经网络，可以在一系列流派中创作原创歌曲，从而使人工智能生成的音乐成为主流。
结论
总而言之，音乐创作一直是人类表达和唤起情感的一种方式，所以当谈到使用人工智能来创作音乐的可能性时，关于它是否有资格成为“真实”艺术的争论从未远离。然而，人工智能在改变音乐产业方面取得了飞跃性的进展，提供了一种高效的人机混合。人工智能在音乐制作和音响工程中的发展令人震惊，为一个不断寻求新鲜和引人注目的东西的行业创造了新的可能性。人工智能已经彻底改变了音乐领域，从早期的音乐创作实验到现在，我们只是站在风口浪尖上。
附錄
AI音乐里程碑
1. 人工智能音乐创作的第一个实验
人工智能作曲最早的试验可以追溯到20世纪50年代，早期的计算机使用数学算法生成简单的旋律。最早尝试人工智能生成音乐的作品之一是《伊利亚克组曲》，由莱杰伦·希勒和伦纳德·艾萨克森于1957年创作。这篇作文是用一个计算机程序完成的，该程序使用概率论来生成一系列的笔记。
2. 以规则为基础的音乐体系的出现
人工智能音乐生成的下一个里程碑是20世纪60年代基于规则的音乐系统的开发。像MUSICOMP和HARMONETics这样的程序允许作曲家自定义音乐规则来创作独特的音乐作品。这些系统使用基于规则的算法，通过指定特定的音乐模式来生成音乐，这些模式将在作曲的不同点重复。
3. 卷积神经网络（CNN）模型
20世纪80年代人工智能音乐技术的兴起导致了更复杂系统的发展，如卷积神经网络（CNN）模型。这种类型的模型被用来通过机器学习生成复杂的音乐片段。该系统由大卫·科普（David Cope）开发，从现有的音乐作品中学习，并能够创作出听起来像它所学习的作品的新音乐作品。
4. 音乐信息检索（MIR）系统
在20世纪90年代，研究人员把他们的注意力转移到音乐信息检索（MIR）系统的发展。这些系统专注于分析音乐数据，如音符、和弦和节奏。该系统能够识别不同风格的音乐的特点，并在这些风格的音乐创作。MIR系统的一个例子是Francois Pachet开发的Continuator。这个系统依赖于用户即兴创作旋律，然后它继续播放，直到用户停止或采取不同的方向旋律。
5. 深度学习技术
近年来，深度学习技术的发展极大地提高了人工智能音乐系统的能力。深度学习网络（如循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN））现在用于生成比早期人工智能生成的音乐更逼真、更专业的音乐。Amper Music、AIVA和Jukedeck等人工智能音乐系统正在利用深度学习为商业市场创作歌曲。
6. 流体机械的揭幕仪式
也许迄今为止最具革命性的人工智能音乐技术是Francois Pachet开发的Flow Machines。这项技术使用深度学习算法来创作音乐，与人类作曲家创作的作品没有区别。2016年，Flow Machines制作了第一张由人工智能生成的流行音乐专辑《Hello World》，该专辑由超过15,000首歌曲组成。
7. 第一部由人工智能作曲的电影配乐
2019年，人工智能音乐技术达到了一个新的里程碑，它被用于为一部故事片作曲。中国动画电影《莱卡》的配乐是由微软开发的人工智能系统小冰创作的。该系统使用深度学习创建了一段音乐，补充了电影的视觉效果和叙事。
五、人工智能運用與音樂的現狀
人工智能（AI）在音乐创作领域已经成为越来越先进和重要的技术。人工智能在音乐创作、制作和表演中的使用是一个日益增长的趋势，新的技术不断被开发和完善。以下是一些关键的人工智能音乐创作技巧：
1. 神经网络：
在音乐创作中最流行的人工智能技术之一是神经网络。它们本质上是计算机算法，具有从数据中学习的能力，并根据这些数据做出预测。以音乐为例，神经网络可以在现有音乐的大数据集上进行训练，然后根据学习到的模式和结构生成新的音乐。
神经网络音乐生成已经有了很多成功的实验。例如，谷歌的Magenta项目已经开发了几个用于音乐生成的神经网络模型，其中包括一个名为NSynth的模型，它可以通过使用深度神经网络将多个现有的声音组合起来来创建新的声音。另一个例子是Flow Machines，它使用神经网络来分析音乐的大数据集，以便生成新的旋律和和声。
2. 机器学习：
机器学习是人工智能技术的一个更广泛的范畴，包括神经网络。一般来说，机器学习算法被设计用来学习数据中的模式，并使用这些模式进行预测或生成新数据。在音乐方面，机器学习技术可用于一系列任务，包括音乐转录（将音频记录转换为活页乐谱）、音乐推荐（根据用户的收听历史推荐新歌）和音乐创作。
机器学习音乐创作的一个例子是Amper，这是一个允许用户使用人工智能创建自己的自定义音乐的平台。用户可以选择一个流派，情绪和节奏，然后Amper生成一个完整的歌曲基于这些参数。Amper的算法会根据用户的反馈不断学习和适应，这意味着它生成的音乐可以随着时间的推移变得更加个性化。
3. 基于规则的系统：
基于规则的系统是一种更传统的人工智能音乐创作方法。这些系统使用一套规则和算法来生成基于预定义参数的音乐。例如，一个基于规则的系统可能会被编程为生成一个基于特定和弦进行的简单旋律。
虽然基于规则的系统没有神经网络或机器学习算法那么复杂，但对于某些类型的音乐创作来说，它们仍然是有效的。例如，一些作曲家使用基于规则的系统来为视频游戏或其他媒体生成背景音乐，其中的音乐需要重复和易于循环。
4. 进化算法：
进化算法是一种人工智能技术，它模拟自然选择的过程，以产生新的音乐。在这些系统中，一群“音乐有机体”被创造出来，每一个都有自己独特的属性（如节奏、旋律和和声）。然后，这些生物体相互变异和繁殖，最成功的存活下来，并把它们的遗传特征传给下一代。
进化算法音乐系统的一个例子是EMI（进化音乐智能），它是由作曲家David Cope开发的。EMI使用遗传算法生成新的音乐基于一组预定义的规则和标准。该系统已被用来创建各种不同类型的音乐，包括古典音乐，爵士乐，和摇滚乐。
人工智能正在改变音乐创作的方式，一系列技术被用于生成新的音乐内容。神经网络、机器学习、基于规则的系统和进化算法都是强大的工具，可以用来以新的和创新的方式创作音乐。随着人工智能技术的不断发展，我们可以期待在人工智能音乐创作领域看到更加激动人心的进步。下面是幾個人工智能應用最廣泛的平台。
1、AIVA（人工智能虚拟艺术家）是一个基于云的平台，旨在产生人工智能生成的音乐。该平台易于使用，并根据用户提供的标准实时生成音乐。AIVA集成了各种音乐创作工具，如Ableton Live、Logic、Sibelius等，可以轻松创作出优秀的作品。AIVA提供了两个许可证选项；第一个使用免版税的音乐，第二个选项允许用户声明所创作音乐的所有权。AIVA的定价是每月199美元，它提供各种订阅级别，每月29美元起。
2、Amper Music是一个基于云的平台，允许用户用他们的人工智能技术来创作专业的音乐。它提供了一个简单的界面和一个巨大的声音库。其中一个主要特点的安培音乐是它能够创造独特的作品风格的基础上，用户的选择。该平台提供了不同的选项来操作音乐以满足用户的需求，例如更改速度、调整音量等。Amper Music的商业许可证定价为每月35美元，它提供了从每月9.99美元起的各种订阅级别。
3、Jukedeck是一个AI驱动的音乐创作平台，允许用户轻松创作原创作品。它提供了一个用户友好的界面，用户输入歌曲的标准，如长度，情绪，乐器，流派等。Jukedeck使用先进的算法来创建一个独特的组合，在几秒钟内匹配用户的要求。Jukedeck提供了几种价格选择，以满足不同的需求，从0美元的非商业用途到999美元的商业订阅。
4、OpenAI Jukebox是一个开源的人工智能音乐生成平台，旨在制作与人类作曲家无法区分的音乐。该平台基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）技术，这是一种最先进的深度学习算法。OpenAI Jukebox是实验性的，但它提供了对各种音乐类型的访问，包括摇滚、古典、爵士等。该平台允许用户对生成的音乐进行操作，如改变节奏、添加乐器等。OpenAI Jukebox是免费的，但它需要一些专业的技术知识来操作。
5、AIX（AI Experience）是一个专为音乐制作、音乐教育和表演而设计的AI音乐平台。该平台使用机器学习，根据用户的输入实时创建和操作音乐。AIX提供了一个用户友好的界面和一个庞大的音乐库，用户可以在其中选择和定制适合自己喜好的音乐。AIX基本计划的价格为每月9.99美元，它提供各种订阅级别以满足用户的需求。
6、AI Music是一个人工智能驱动的平台，旨在为广告、电视和电影等各行各业提供独特的音乐。该平台使用先进的算法来创建与用户所需的情绪和色调相匹配的组合。AI Music允许用户对生成的音乐进行操作，例如改变节奏、长度、乐器等。该平台易于使用，生成的音乐可以以各种格式下载，如MP3、WAV和MIDI。AI Music根据项目提供各种定价选项，它还为新用户提供免费试用。
人工智能在音乐创作中的应用一直在上升，它让音乐的创作变得更加简单和高效。本文中讨论的平台只是众多AI生成的音乐工具中的一小部分。选择平台时，必须考虑客户支持的功能、定价和可用性。人工智能生成的音乐正变得越来越流行，它是必不可少的，以保持最新的领域的进步，以保持竞争力。
随着科技的进步和人工智能（AI）的兴起，音乐产业发生了重大转变。人工智能使音乐家、制作人和混音工程师在音乐制作和混音方面达到前所未有的创造力和创新水平成为可能。该技术已被注入到制作和混音过程的各个阶段，协助专业人士创造高品质的曲目和专辑，提高效率，并降低成本。本文将探讨人工智能如何用于辅助音乐制作和混音流程，并提供人工智能在音乐行业成功应用的例子。
音乐制作中的人工智能：
音乐制作过程涉及一系列的阶段，从写歌和作曲到录音、制作和母带。人工智能已被注入这些阶段，以各种方式协助专业人士，例如：
1. 歌曲创作和作曲：人工智能支持的歌曲创作和作曲工具使音乐家和制作人能够快速有效地创作音乐。这些工具使用算法和深度学习技术来分析数据，并根据预先存在的模式和风格生成旋律、和弦进行和歌词。人工智能支持的歌曲创作和作曲工具的例子包括AIVA、Amper Music和Jukedeck。
2. 音效设计：声音设计是在音乐制作中创造和操纵声音的过程。人工智能支持的声音设计工具使用机器学习算法来分析录音，并将其分类成各种类别。然后，这些工具可以实时操作声音，使用户能够创建复杂的音景和纹理。人工智能支持的声音设计工具包括Skoove、Melodrive和Oeksound。
3. 混音和母带制作：混音和母带制作是音乐制作过程中的关键阶段，涉及到平衡声级、音质和音轨或专辑的立体声图像。人工智能支持的混音和母带工具使用机器学习算法来分析音乐录制，并提出优化建议，以实现更好的混音。人工智能驱动的混音和母带工具的例子包括LANDR、同位素臭氧和最新版本的Logic Pro X中的Master Assistant。
4. 声音调音：声乐调律是指通过调节歌唱者的音高来达到所期望的声音的过程。人工智能驱动的声乐调音工具使用人工智能算法分析歌手声音的音高，并自动调整到所需的音高。人工智能供电的声乐调谐工具的例子包括心宿二自动调谐，波调，和Celemony Melodyne。
六、人工智能在音乐制作中的案例研究
人工智能已被证明是音乐行业的颠覆者，它彻底改变了专业人士的工作方式，为创造力创造了新的可能性。人工智能在音乐制作和混音方面的一些显著的成功应用包括：
1. 泰伦·南方：2018年，YouTube名人Taryn Southern发布了她的首张专辑《I AM AI》，该专辑完全使用人工智能技术作曲、制作和混音。这张专辑收录了《Break Free》（英语：Break Free）等歌曲，这首歌是使用AI驱动的作曲工具AIVA创作的。这是一个很好的例子，说明人工智能技术可以帮助艺术家创造创新和实验性的音乐。
2. Algoriddim的djay Pro AI：Algoriddim发布了其广受欢迎的DJ软件djay Pro AI的新版本，该软件使用人工智能技术来无缝地混音歌曲。该软件分析音乐曲目，并建议优化的过渡，匹配他们的速度和关键。它使DJ能够更有效地混音曲目，减少制作高质量曲目所需的时间。这是人工智能如何提高音乐制作和混音效率的一个极好的例子。
3. 格莱美获奖专辑“你好，幸福”: 查卡·汗的专辑《Hello,Happiness》使用人工智能混音软件同位素臭氧8进行混音，该软件根据对声级和频率的分析建议对混音进行更改。这张专辑获得了2020年格莱美最佳非古典工程专辑奖，展示了人工智能在音乐制作和混音方面可以帮助实现的高质量输出。
七、利弊分析
近年来，人工智能（AI）已经改变了几个行业，音乐行业也不例外。音乐产业的特点是其传统的过程，包括音乐的创作，发行和营销。然而，随着人工智能技术的出现，很多事情都发生了变化，这也带来了新的机遇。虽然人工智能仍然是一项新兴技术，但它与音乐产业的融合越来越明显。下面将探讨人工智能在音乐行业的潜在好处和缺点，并研究人工智能如何改变音乐业务，包括版权管理、分销和营销。
人工智能在音乐行业的潜在优势
1. 改进的音乐推荐和个性化
人工智能在音乐行业最显著的好处之一是它能够根据听众的收听历史和偏好向他们推荐音乐。这是可能的，因为人工智能系统可以分析一个听众的音乐消费数据，并做出个性化的音乐推荐。因此，听众可以发现新的音乐并生成播放列表，从而提高音乐消费和参与度。
2. 增强音乐作曲
人工智能还通过自动化音乐创作过程的某些方面来改进音乐创作。例如，人工智能系统可以生成和弦进行、鼓点和旋律线，这些可以作为音乐家的灵感来源。在音乐制作中使用人工智能也导致了新的音乐类型，将传统音乐作品与创新和未来主义的声音融合在一起。
3. 歌曲创作过程的优化
歌曲创作是一个创造性的过程，对音乐业务至关重要，但也可能耗时复杂。人工智能可以通过分析大量的歌词和音乐数据来优化这一过程，以识别模式和风格，可用于生成新的歌词。这种技术可以节省时间，并为词曲作者提供灵感，从而产生更高质量的歌词、旋律和和弦进行。
4. 改进的音乐分发
人工智能技术也正在改变音乐的分发方式。人工智能系统可以分析听音乐的行为和数据模式，了解人们在什么地方、什么时间听音乐。然后，可以使用这些信息在最合适的渠道和最佳时间分发音乐，以确保达到最大数量的听众。
5. 简化版税管理
版税管理是音乐产业中一个复杂而耗时的方面。然而，人工智能可以通过自动计算和分配版税来帮助简化这一流程。通过分析各种来源的数据，人工智能系统可以确保艺术家和音乐版权持有者能够准确高效地获得报酬。
人工智能在音乐行业的潜在弊端
1. 减少创造力
尽管人工智能可以改善音乐行业的流程，但也有人担心它可能会降低行业内的创造力。例如，如果人工智能系统生成的和弦进行和旋律线过于相似，它可能会导致重复和缺乏多样性的音乐。
2. 缺乏控制
人工智能在音乐创作和制作中的应用，也可能意味着人类对最终输出的控制力降低。虽然人工智能可以产生想法、调整和微调，但关于歌词和结构等音乐元素的最终决定可能仍然需要人类的输入。
3. 高昂的成本
人工智能开发和实施的相关成本对于一些较小的音乐产业参与者来说可能过高。为特定的音乐行业功能开发复杂的人工智能系统的成本可能是昂贵的，而且只有行业内的大玩家才能负担得起。
4. 隐私问题
个性化的音乐推荐依赖于人工智能分析用户数据，这引发了隐私问题。如果人工智能系统在未经用户同意的情况下分析用户数据，可能会引发法律和伦理问题。此外，人工智能技术仍处于发展阶段，很难确保其安全性和数据免受恶意活动的影响。
通过人工智能实现音乐业务转型
1. 权限管理
管理音乐版权可能是困难和耗时的。然而，人工智能正在通过自动化版税分配、监控音乐使用和检测版权侵权来改变音乐版权的管理方式。例如，人工智能驱动的音乐授权和版权管理平台Rightscale使用机器学习算法分析歌词、旋律和节奏，提供相关的元数据，如歌曲名称、艺术家姓名和版权信息。
2. 音乐发行
人工智能也正在改变音乐的分发方式。它允许唱片公司、艺术家和音乐流媒体平台了解消费者的行为和偏好，包括音乐选择和收听模式。这些数据使行业参与者能够根据特定的地区和人口统计来定制他们的音乐发行策略，确保他们能够接触到所需的目标受众。AI还允许内容创作者监控音乐分发并实时调整内容，以满足观众的动态偏好。
3. 音乐制作与作曲
人工智能正被用于通过自动化和弦进行、旋律和节奏等各个方面来增强音乐创作。Amper Music和AIVA（人工智能虚拟艺术家）等工具可以分析用户的音乐喜好、音乐风格，并生成音乐内容，用户可以修改和完善这些内容，以产生最终的输出。这增强了创造力，使艺术家能够快速高效地制作音乐内容。
4. 音乐营销与推广
人工智能在音乐营销和推广中的应用正在改变音乐行业接近目标受众的方式。人工智能驱动的广告工具可以利用受众洞察和数据分析，以个性化的音乐促销和广告定位特定的消费者群体。社交媒体平台正在使用人工智能来分析用户行为，让音乐行业的玩家了解他们的目标受众的社交媒体活动和偏好，并制定适合不同人口和地区的策略。
5. 音乐消费
人工智能通过机器学习算法分析用户的音乐收听习惯，提供个性化的音乐推荐，从而提升音乐消费体验。该算法分析用户的收听历史和偏好，从而为他们提供一个定制的歌曲列表。
6、所有权与知识产权
在音乐创作中使用人工智能引发的最重要的伦理困境之一涉及所有权和知识产权。这是因为人工智能可以用来生成全新的音乐作品，这可能会在确定谁拥有这些作品的权利方面带来挑战。在传统音乐制作中，一段音乐的版权通常属于创作或制作它的个人或团体。然而，当人工智能被用于创作音乐时，谁拥有版权的问题就变得更加复杂。
解决这个问题的一种方法是考虑人类创造者在用人工智能生成音乐的过程中所扮演的角色。虽然技术本身可能能够创造全新的音乐作品，但通常情况下，人类会参与到这个过程的某些方面，例如输入初始数据或对最终产品做出决定。在某些情况下，人的参与可能有限，而在另一些情况下，人的参与可能更为重要。在任何一种情况下，人类创作者都有可能根据他们在创作过程中发挥了重要作用这一论点，对最终产生的音乐提出版权要求。
然而，这种方法引发了其他伦理问题，例如人类可能会将主要由人工智能产生的作品据为己有。这可能会导致人工智能生成的音乐被错误地归因于人类创作者，或者人工智能技术的贡献被忽视。此外，它可能会产生围绕所有权和知识产权的问题，特别是如果所涉及的人工作的公司或组织声称他们的工作的所有权。
对于人工智能生成的音乐的所有权和知识产权，另一种方法是将技术本身视为音乐的创作者。这种方法在某些情况下已经被采用，理由是人工智能系统能够生成完全原创的作品，而不是基于任何预先存在的音乐。在这种情况下，技术将拥有音乐的权利，由拥有或运营人工智能系统的公司或组织来决定如何使用或分发音乐。
然而，这种方法引发了自身的一系列伦理问题，特别是围绕人工智能是否真的可以像人类一样被视为创造者的问题。一些人认为，机器缺乏被认为是创造者所必需的意识和能动性，而另一些人则认为，承认机器是创造者可能会导致法律和社会对机器的态度发生更广泛的转变。此外，确定如何对技术的创造性产出进行补偿或信贷可能具有挑战性，因为目前没有关于这种所有权的既定法律框架。
为了解决这些问题，可能需要制定新的法律和伦理框架，明确解决人工智能产生的音乐的所有权和知识产权问题。这样的框架可以考虑到人类创造者在这个过程中的作用，以及人工智能系统所表现出的原创性和自主性水平。此外，可能需要重新评估为处理传统音乐制作而制定的现有版权法，以确保它们足以应对人工智能产生的音乐所带来的独特挑战。
文化偏见与不平等当涉及到人工智能生成的音乐时，另一个重要的伦理问题是这项技术有可能使音乐行业的文化偏见和不平等永久化。这可能以多种方式发生，例如通过用于生成音乐的算法，它可能偏向于某些流派或风格，或者通过用于训练人工智能系统的数据集，它可能反映出隐含的偏见或加强现有的文化刻板印象。
人工智能延续文化偏见的一种方式是通过使用旨在产生特定风格或流派音乐的算法。虽然这些算法可以在各种各样的音乐风格和输入上进行训练，但它们将不可避免地反映其开发者的偏见和偏好。这意味着他们可能更倾向于制作符合文化规范和创作者期望的音乐，而不是真正尝试创造全新的东西。
人工智能延续文化偏见的另一种方式是通过用于训练算法的数据集。这些数据集可能包含对某些群体或流派的偏见或不公平的表现，然后可以在人工智能生成的音乐中永久化。例如，如果用于训练人工智能系统的数据集严重偏向于西方古典音乐，那么它可能不太可能产生融合其他文化传统元素的音乐。
为了解决这些问题，可能有必要采取更具批判性和多样性的方法来开发人工智能生成的音乐。这可能涉及使用更广泛的数据集来训练算法，包括来自各种文化传统的音乐，并让不同的音乐家群体和其他创作者参与到开发过程中。此外，可能需要提高用于生成音乐的算法的透明度和问责制，以确保它们不会延续有害的偏见或助长文化不平等。
人工智能在音乐创作中的使用带来了许多重大影响，特别是在所有权和知识产权方面，以及潜在的文化偏见和音乐不平等。虽然人工智能有可能彻底改变音乐的创作、传播和欣赏方式，但我们必须以批判的眼光对待这项技术，并致力于确保其使用是合乎道德和负责任的。这可能需要新的法律和道德框架，以及在人工智能音乐发展中更加注重多样性和责任感。然而，最终的目标必须是确保人工智能被用来创造反映人类文化充分多样性的音乐，并且它不会延续有害的偏见或加剧音乐行业现有的不平等。