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     人工智能技术飞速发展，从2010年初深度学习的问世，人工智能已经走向以多模态技术、预训练大模型为科技基础的生成式人工智能(AIGC)时代，AIGC (Artificial Intelligence Generated Content) 是指通过人工智能训练模型来生成全新的与训练数据相似的内容。这对于音乐产业链的各个环节都有着潜移默化的影响。

01 人工智能在音乐产业的应用

1、人工智能与音乐创作

2023年，AI音乐作品在国内引起广泛关注。AI翻唱依靠以歌声转换为基础的生成式人工智能技术，通过将“现存音色”与“目标歌曲干声”输入训练模型进行调教和音色转换，最后产出现存音色的声学作品。2023年3月22日，华语歌手陈珊妮发布由自身音色训练的“AI陈珊妮”演唱歌曲《叫我如何做你的爱人》。2023年还有“AI孙燕姿”的爆火出圈，据媒体报道其完成的演唱歌曲总数超过1000首，远超过歌手本人出道以来的作品总和，此类AI歌曲在视频网站上累积播放超过千万次。AI虚拟歌手的出现不仅增加音乐供给的多样性，还可以便于大众对音乐进行二次创作，为音乐增加新的生命力。

人工智能进行音乐创作时具有不可预测性，“音色转换模型是喜怒无常的，音质是不稳定的，它们对输入的反应是不可预测的。”这种特性能帮助音乐创作者在短时间内创作大量全新且多样化的音乐作品。人工智能可以胜任设置压缩器到混音等任务，不仅可以帮助专业创作者，还可以让每个人都能无需复杂的程序学习便可以运用软件获得想要的作品。

2、人工智能与音乐传播

人工智能促进音乐信息收集与分发的智能化。音乐流媒体平台利用算法，通过对用户偏好以及兴趣的分析，描绘用户画像，实现歌曲的针对性推送。比如，网易云音乐可以通过对于歌曲播放次数，收藏次数等对歌曲进行细分，然后分析歌曲听众的人口统计学特征，从而更精确地针对不同的听众推送其感兴趣的内容。

人工智能技术促使虚拟偶像的出现。虚拟偶像和上文提到的虚拟歌手有显著的区别，虚拟偶像时通过用歌声合成技术，采集人声音样本制成音源库，通过设定参数调用音源库中的声音，产出人类歌唱的效果，创作出新的声音。虚拟歌手则是通过歌声转换技术来转换音色。虚拟偶像在演唱会，直播活动等领域都有很大的发展潜力。

02 人工智能对音乐产业的挑战

1、对于内容生产者的冲击

AIGC的底层逻辑是输入数据库进行模仿和学习，最终生成人类口令规定出的内容。人工智能的创作成本更低，速度更快。人工智能介入音乐创作，会压缩音乐人才的生存空间。同时AIGC的便利以及低门槛，容易让人们对其产生依赖，这颠覆了传统的思维和创作过程，可能会导致产出的内容缺乏创意和创新。优秀的音乐人才流失以及好的音乐作品的流失，可能会让数据库缺乏新鲜内容流入，那么人工智能音乐的发展也会出现停滞。

2、版权问题

人工智能可以方便地对声音进行复制和转移，这可以视为新的采样形式，但声音本来的归属者没有因为合成后的作品而获得任何报酬。所以版权的归属是有待讨论的。同时人工智能生成物既没有归入我国已实施的现有法律著作权法，也没有明确条例将其作为对象进行保护。

03 结语

      人工智能和音乐产业结合是必然趋势。人工智能赋能音乐，其在丰富音乐创作路径、降低资金需求、提高创作效率，促进音乐传播等方面都有着突出贡献。人工智能应用于音乐让作曲家不再被烦琐的步骤困于如何“组织”声音，而是投入到“如何”组织声音中去。但同时对于内容生产者和版权纠纷等层面带来挑战。

      不管人工智能如何发展，都始终需要人类创作者去定义一个任务目标和终极的远景。未来的音乐产业工作者需要以更高的视角和以全局的心态来观察，学习使用人工智能的工具为自己提供更大的便利。历史大潮，浩浩汤汤，科技发展的齿轮不会停息，而避免被齿轮碾压的最好方式便是拥抱潮流，接纳时代。

参考文献：

【1】张丰艳,汤盛涵.机遇与风险：在人工智能与音乐产业之间[J].人民音乐,2023,(11):78-82.

【2】焦和平,梁龙坤.人工智能合成音乐的著作权风险及其化解[J].知识产权,2023,(11):103-125.

【3】程汇聪.人工智能在音乐创作中的应用[J].音乐探索,2023,(03):136-144.

【4】刘诗颖.人工智能影响下数字内容生产及其版权问题分析[J].新闻研究导刊,2023,14(22):69-72.

【5】卞墨清.人工智能音乐可版权性研究（上）[J].大众文艺,2023,(15):81-83.

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