人工智能已幫助上百萬(wàn)位音樂(lè)創(chuàng)作者制作了上千萬(wàn)份音樂(lè)母帶，并將給音樂(lè)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)更大的改變。

當(dāng)一首歌曲在收音機(jī)中播放時(shí)，有超出歌曲譜曲、演奏和制作這些創(chuàng)作范圍的無(wú)形力量在發(fā)揮作用。其中一個(gè)不可言喻的特質(zhì)就是音頻母帶制作，此過(guò)程可以對(duì)歌曲進(jìn)行潤(rùn)色并優(yōu)化歌曲在任何設(shè)備上的聆聽體驗(yàn)?，F(xiàn)在，人工智能算法開始嘗試進(jìn)入這一工作領(lǐng)域。

“母帶制作有點(diǎn)像是魔法，”澳大利亞伍倫貢大學(xué)（University of Wollongong）的研究人員托馬斯·伯奇內(nèi)爾（Thomas Birtchnell）解釋道?！氨M管母帶制作所發(fā)揮的作用并不總是十分明確，但經(jīng)過(guò)母帶制作這一流程的音樂(lè)會(huì)更好聽。”伯奇內(nèi)爾本人也是一名音樂(lè)家，當(dāng)他聽說(shuō)像LANDR這樣基于人工智能的母帶制作服務(wù)能夠提供低成本的母帶制作服務(wù)，也被激起了興趣。許多年輕藝術(shù)家和新人藝術(shù)家使用LANDR來(lái)對(duì)其要發(fā)布的曲目進(jìn)行母帶制作，以期啟動(dòng)自己的事業(yè)（此類服務(wù)提供月付套餐，四首曲目的母帶制作費(fèi)用為9美元）。他決定研究人工智能在基于算法的音頻母帶制作中的使用情況和趨勢(shì)，并在2018年11月發(fā)表的一篇新論文中公布了相關(guān)結(jié)果。

傳統(tǒng)音頻母帶制作方法通常需要一間擁有專業(yè)音響的房間，并需要一位可以聽出音樂(lè)中的缺陷（例如頻譜范圍問(wèn)題或立體聲平衡問(wèn)題）的專家，以及消除噪聲、爆裂聲和噼啪聲?！斑@相當(dāng)于質(zhì)量控制，”伯奇內(nèi)爾解釋道。母帶制作還會(huì)增加響度，即讓聲音聽起來(lái)更飽滿。它明顯不同于音量，他指出，“包含更多的存在感和力量?！?/p>

LANDR于2014年推出，其最近宣布已有超過(guò)200萬(wàn)名音樂(lè)家使用其音樂(lè)創(chuàng)作平臺(tái)來(lái)對(duì)1000萬(wàn)首歌曲進(jìn)行母帶制作。

幾年前，卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon）的計(jì)算機(jī)科學(xué)家羅杰·丹嫩貝格（Roger Dannenberg）聽說(shuō)已有100萬(wàn)首歌曲通過(guò)在線系統(tǒng)進(jìn)行了母帶制作，這讓其感到震驚：“這實(shí)在是一個(gè)非常大的數(shù)字?！?/p>

丹嫩貝格說(shuō)道，對(duì)于一些藝術(shù)家而言，轉(zhuǎn)為使用算法進(jìn)行母帶制作是有意義的。

“在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域，我認(rèn)為母帶制作是相對(duì)而言比較容易形式化且相對(duì)而言比較枯燥無(wú)味的活動(dòng)之一。”母帶制作仍然具有創(chuàng)造性，并且人類可以聽出程序無(wú)法聽出的內(nèi)容。但母帶制作的某些方面，例如均衡唱片上不同歌曲的響度等級(jí)或嘗試匹配低聲頻和高聲頻的頻譜內(nèi)容等，這些方面都比譜曲或進(jìn)行音樂(lè)制作要容易自動(dòng)化得多。

“這也許指明了人工智能在創(chuàng)造性實(shí)踐中發(fā)揮作用的一些方向，而且我真的這樣認(rèn)為，但我認(rèn)為人工智能距離從事創(chuàng)造性工作還有很長(zhǎng)的路要走，盡管可能存在創(chuàng)造性方面，”丹嫩貝格說(shuō)道。

幾年前，美國(guó)田納西州納什維爾音樂(lè)制作人兼作曲家瑞恩·彼得森（Ryan Petersen）曾使用過(guò)LANDR，并最終放棄使用該服務(wù)，回歸與人類同事共事。他表示，雖然該算法在技術(shù)方面令人印象深刻，但由于在專門用于創(chuàng)造性學(xué)習(xí)的軟件部分缺乏品味算法，它顯得有點(diǎn)功虧一簣?！盎径?，他們表示其引擎通過(guò)觀察上傳到其中的歌曲來(lái)不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)，但這意味著該算法總是著眼于過(guò)去，”他說(shuō)道。“它永遠(yuǎn)不會(huì)展望未來(lái)，也不會(huì)想著如何創(chuàng)造下一個(gè)很酷的玩意兒?！?/p>

伯奇內(nèi)爾表示，基于人工智能的音頻母帶制作可能取代了一些人類的工作，但很難知道具體數(shù)字。在大多數(shù)情況下，使用這些服務(wù)的用戶實(shí)際上也不會(huì)雇傭別人來(lái)對(duì)其曲目進(jìn)行母帶制作。但這可能會(huì)讓新學(xué)徒得到的機(jī)會(huì)變少?！伴L(zhǎng)期以來(lái)，業(yè)內(nèi)人士并不是真正在擔(dān)心自己的工作，但由于行業(yè)萎縮，他們不會(huì)接受新的學(xué)徒，”伯奇內(nèi)爾說(shuō)道。

計(jì)算機(jī)很快就會(huì)開始產(chǎn)生影響的一個(gè)領(lǐng)域是作曲領(lǐng)域，即譜寫一首流行曲調(diào)或創(chuàng)作一個(gè)和弦進(jìn)行（chord progression），丹嫩貝格說(shuō)道。“它們?cè)谶@類事情上變得相當(dāng)厲害，而且實(shí)際上能夠與人類進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，”他表示，并補(bǔ)充道，其創(chuàng)造的一些程序可以生成吸引人的曲調(diào)。

但人工智能和音樂(lè)在現(xiàn)階段存在最大弱點(diǎn)的領(lǐng)域是制作領(lǐng)域，即人們?cè)阡浿埔魳?lè)后對(duì)音樂(lè)進(jìn)行處理并對(duì)錄音做出混音和編曲等決定的領(lǐng)域。這是一個(gè)非常具有創(chuàng)造性的實(shí)踐，受到的約束也更少，同時(shí)還是創(chuàng)意團(tuán)隊(duì)仍然非常需要人類參與的領(lǐng)域?！耙慌_(tái)計(jì)算機(jī)可以寫出流行曲調(diào)，”丹嫩貝格說(shuō)道，“但除非有人類演奏者和制作人，否則你無(wú)法對(duì)該曲調(diào)進(jìn)行演奏和編曲?！?/p>

當(dāng)然，這可以被視為對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行更多研究和更多應(yīng)用的機(jī)會(huì)?！拔也徽J(rèn)為存在任何絕對(duì)的障礙，”他說(shuō)道?！拔也皇且粋€(gè)相信創(chuàng)造力天生屬于人類的人?！?/p>

伯奇內(nèi)爾認(rèn)為人工智最終會(huì)在未來(lái)接手創(chuàng)造性領(lǐng)域?！半S著算法的改進(jìn)，存在開始影響專業(yè)開發(fā)人員的余地，”他說(shuō)道。“因此，我們可能會(huì)在未來(lái)看到人工智能與人類不相上下的臨界點(diǎn)，就像外科醫(yī)生這樣的白領(lǐng)工作被機(jī)器人取代，或無(wú)人駕駛汽車在道路上行駛一樣。似乎總是很快就會(huì)到達(dá)這一臨界點(diǎn)，但我們尚不知曉它何時(shí)會(huì)到來(lái)。”