无论你对人工智能的看法是什么——无论你认为它是一种增强创新的工具，还是认为人工智能正在摧毁创造力——大型语言模型（LLM）和基于扩散的生成模型都将继续存在。它们每天都在发展和扩展，以各种方式用于创作音乐、歌词、节拍、曲调，甚至带有人声和音乐视频的完整歌曲，所有这些都由 AI 创建。在本指南中，我们将了解人工智能如何改变音乐行业，包括语音克隆和曲调创作等技术，以及 Stability AI 的新音频创作工具 Stable Audio 等。
人工智能在创作新歌、生成歌词和制作旋律方面的作用改变了游戏规则，重塑了音乐创作和表演的格局。然而，这场技术革命并非没有争议和辩论，特别是围绕潜在的“音乐死亡”、对音乐家收入的影响以及对艺术表达的影响。
Stable Audio
Stability AI 的 Stable Audio 音乐生成产品的使命是为创作者提供有助于音乐创造力的工具。如果您是 Pro 用户，任何人都可以为商业项目创作原创音乐，如果您是 Basic 层用户，则允许任何人为您的非商业项目创作原创音乐。
人工智能对音乐创作的影响是深远的，用于歌词的 ChatGPT 和用于旋律创作的 Google MusicLM 等工具正受到音乐家的欢迎。这些工具有可能通过缩小“差距”或创意与有形创作之间的差异来彻底改变音乐创作过程。使用 AI 语音克隆在几秒钟内生成新歌曲、歌词和旋律的能力为创造力开辟了新的途径。然而，这也引发了对真实性的质疑，以及可能误导粉丝的“虚假合作”的可能性。
人工智能如何改变音乐产业
观看下面的视频，了解更多关于人工智能如何改变音乐行业的信息。这是好事还是坏事？我认为只有时间才能证明一切，因为人工智能工具和技术仍在开发中，每天都有新的创新发布。
谷歌音乐LM
谷歌通过其MusicLM技术在人工智能与音乐的融合方面取得了重大进展。MusicLM 特别引人入胜，因为它带来了从基于文本的描述中生成高保真音乐的能力。想象一下，一个文本输入，如“平静的小提琴旋律，由扭曲的吉他即兴演奏支持”，MusicLM可以将这种描述变成一个真实的、可听的音乐作品。
它作为分层序列到序列模型运行，能够以令人印象深刻的 24 kHz 生成音乐，并在长时间内保持一致的音乐环境。该技术在音频质量和对文本描述的忠实度方面都优于以前的系统，标志着有条件音乐生成方面的显着进步。
MusicLM 增加了另一层多功能性，不仅限于文本;它还可以根据文本和旋律调节其音乐输出。这意味着可以转换哼唱或吹口哨的曲调，以与文本标题中描述的风格或情绪保持一致。
这样的功能为个性化的音乐创作开辟了无限的可能性，无论是希望充实音乐创意的专业音乐家，还是只想尝试的爱好者。为了促进这一领域的持续研究，谷歌还公开发布了MusicCaps，这是一个由5.5k音乐文本对组成的数据集，并附有由人类专家策划的深入文本描述。
人工智能会成为音乐的死亡吗？
围绕人工智能导致“音乐之死”的争论是有争议的。一些业内人士，包括艺术家Grimes和Spotify的首席执行官，将人工智能视为一种可以增强创造力和发现未知音乐人才的工具。他们认为，人工智能可以帮助音乐创作民主化，使其更容易被更广泛的观众所接受。另一方面，批评者认为，人工智能的普及可能会影响人类音乐家赚取和创作艺术的方式，导致艺术表达机会减少。
这场辩论延伸到围绕人工智能音乐的争议方面，如语音克隆。虽然一些艺术家正在接受这项技术，但另一些艺术家则对它的使用表示担忧，担心它可能导致音乐失去个性和原创性。人工智能创作的音乐版权的复杂性使问题进一步复杂化。如果 AI 接受过音乐训练，艺术家应该得到报酬吗？这个问题构成了许多法律纠纷和诉讼的症结所在，因为侵犯版权和获取灵感之间的界限变得越来越模糊。
AI音乐创作作为工具
关于人工智能作为艺术家的存在主义问题是另一个争论点。能够自主创作大量音乐的人工智能可以被视为艺术家吗？或者它只是人类艺术家的工具，达到目的的手段？这个问题挑战了我们对艺术作为人类表达形式的传统理解，答案远非直截了当。
就目前而言，音乐行业在努力解决这些问题时面临着未来潜在的变化。随着人工智能不断突破音乐创作的界限，音乐作为人类表达的信念正在受到考验。围绕人工智能创作音乐支付的复杂性、版权问题以及人工智能作为艺术家的角色，这些都是该行业必须应对的挑战。
人工智能对音乐产业的转型是一个复杂而多方面的问题。虽然人工智能为音乐创作和发现提供了令人兴奋的可能性，但它也引发了重大的道德和法律问题。该行业的未来可能会取决于如何回答这些问题，以及如何保持技术创新和尊重艺术完整性之间的平衡。
