AI 音乐生成器让您感觉像大师一样。他们是这样工作的

生成式人工智能凭借其根据用户查询生成图像和文本块的能力席卷了互联网。尽管人们普遍歇斯底里地认为人工智能将使我们的大部分工作变得无关紧要，但它实际上可以简化包括音乐制作在内的许多职业的工作流程。

我们选择了一些我们最喜欢的工具来简化音乐制作，并对它们进行测试，展示了一个现实世界的场景，在这个场景中，这项技术可以用来做善事，而不是作恶。现在是我们拥抱这项新技术作为帮助之手的时候了，而不是否认它是一种末日设备，我们希望本指南能帮助您入门。

人工智能音乐生成器有什么用？

值得注意的是，其中一些程序可以生成音乐，但我们还远远无法按下按钮来制作出一击奇迹。我们测试的人工智能音乐生成器是合法的工具，不像你可能见过的可以让任何人听起来像德雷克的变声器。 （纽约时报 最近记录了 AI Drake 的热门歌曲，该歌曲在被从流媒体服务中删除之前曾短暂走红，并且剧透警报，他是 不是 快乐的。）

在 Riffusion 上闲逛后，没过多久我们就意识到，没有任何音乐是开箱即用的，我想拥有一点音乐天赋也会有所帮助。然而，这个基本想法让我意识到这些程序有助于歌曲创作的构思，而不一定是“作弊”并完成音乐家的全部工作。这些工具中的大多数比 ChatGPT、Midjourney 和我们之前写过的其他一些模型使用起来要简单得多。

✅ 人工智能音乐生成器如何工作？ 与人工智能图像生成器和基于文本的人工智能工具非常相似，人工智能音乐生成器依赖深度学习（一种机器学习方法，计算机以模仿人类思维的方式处理数据）来创建输出。具体来说，软件必须输入大量训练数据（此处为音乐示例）并进行处理。但如果你只用披头士乐队的热门歌曲来教系统，那么人工智能音乐生成器在训练期后产生的任何旋律听起来都非常像……披头士乐队。这就是为什么来自不同来源的庞大训练数据库是这一过程的关键。

扩散

这个超轻量级的网络应用程序是我开始使用的第一个人工智能音乐模型之一。使用稳定扩散（是的，与创建图像相同的平台），Riffusion 能够创建图像，然后将其合成以创建“音乐”。我很少使用那里的引文，因为它提出的许多想法不仅保真度低，而且非常基础。然而，它绝对可以为音乐家提供可以在工作中使用的很酷的即兴重复或节拍。

您在屏幕左侧看到的白色平板是 Riffusion 合成的图像。该应用程序分析波峰和波谷，然后将物理形式转化为音乐，就像电唱机解释黑胶唱片脊部的声音一样。除了提示（参见上面的照片示例）之外，我还可以控制旋律模式、创造力、节奏，仅此而已。

没什么特别的，但足以让创意源源不断。

聊天GPT

尽管我要求 ChatGPT 做一些愚蠢的事情，但我很快就意识到，对于寻找样本甚至歌词的音乐家来说，它实际上可能是另一个非常有用的工具。当然，它的大部分训练数据都来自 2021 年及更早的时间，但这并不是一个大问题，因为甚至在 21 世纪之前就有大量精彩的音乐可供选择。正如您将在下面看到的，我要求它提供五个与蒂华纳黄铜具有相似氛围的样本。

除了查找样本之外，它也是编写歌词的好工具。它们并不完美，但经过一点人为干预，下面的歌词是编写一首有关一级方程式乡村歌曲的绝佳跳板。

样本.io

虽然 ChatGPT 是寻找新音乐的一个很好的起点，但 Samplette IO 可以让您更好地控制结果。该应用程序不会漫无目的地筛选 YouTube，而是为您提供八个过滤器来调整您的搜索结果（流派、风格、国家/地区、基调、节奏、声音、观看次数和年份）并找到 确切地 你想要什么。它还包括一个关键字部分，以进一步缩小您的发现范围。

Samplette 也是寻找新音乐的超级有用工具。我也从来不需要在听音乐时跳过广告——你可以随意利用这些信息。不要告诉 Spotify，但我发现 Samplette 的算法更适合寻找新鲜音乐。我通常在工作时将其随机播放。

这不是侵犯版权吗？

人工智能 任何事物 知识产权方面变得更加复杂，尤其是在音乐方面。 （这篇文章提供了对音乐版权看似无穷无尽的灰色区域的更深入的背景，以及我们应该如何进入人工智能辅助音乐生成可能会持续下去的时代。）

生成式人工智能模型（包括音乐生成器）必须使用现有材料进行训练。这通常与窃取内容混为一谈，但这些程序确实没有其他方法来生成音乐。这与人类在没有先听音乐的情况下无法创作音乐没有什么不同。你不一定是抄袭它，而是抄袭其他作品。

这类似于音乐行业中的样本（从其他歌曲中提取音符和旋律来美化别人的作品）的表现。鉴于艺术家需要明确的许可才能使用他人的作品，有关样本的版权法听起来非常简单。

然而，这实际上是事情变得异常复杂的地方。您可以对和弦进行进行版权保护吗？一首歌必须有多相似才会引发危险信号？谁决定两者的相似程度 实际上 是？例如，今年早些时候，艾德·希兰被指控其原创歌曲《Thinking Out Loud》与马文·盖伊的《Let’s Get It On》过于接近，因此被澄清没有任何不当行为。

就人工智能音乐而言，这种情况仍在持续。话虽这么说，使用受版权保护的音乐来训练这些模型是目前大多数音乐家面临的最大障碍。

其他应用

虽然人工智能音乐目前主要是一个噱头，但我们认为它很快就会彻底改变小型电影制作人的制作过程——以及许多其他用例。这些团体通常没有足够的预算来创作配乐来补充他们的电影。

在我使用这些程序的几周时间里，很明显，在好莱坞的配乐作曲家不得不开始担心他们的工作保障之前，人工智能音乐制作还有很长的路要走。人工智能工具可以给你一个相当好的产品，但我使用的大多数程序给我对成品的控制有限；您无法更改单个音符和和弦进行，而是可以调整情绪、动态和歌词。

向前走

就像我们写过的其他人工智能工具一样，音乐生成器没有什么值得恐慌的。它们非常适合闲逛，并且可以给你带来好的结果，但它们仍然无法与人类创作歌曲或演奏乐器的创造力和复杂性竞争。我确实想知道艺术家和作曲家是否可以在不久的将来开始使用这些工具来获取灵感。请在下面告诉我们您的想法。