Udio、Suno：人工智能生成的音乐已在争夺低附加值订单
Posted: Sat Feb 22, 2025 3:48 am
像Udio和Suno这样的初创公司提供用于自动生成歌曲和其他音乐的 AI 工具，它们在 TikTok 和 Instagram 上风靡一时：Udio 的用户每秒已经可以制作 10 首曲目。“结果非常惊人，但它们并不容易进行微调，因为这些系统并不真正知道它们是如何获得这些结果的，” Spotify 创作者技术研究实验室现任主任、前索尼计算机科学实验室负责人François Pachet解释道。 “Udio 现在可以生成听起来非常高质量的弦乐管弦乐，这将改变图像音乐的游戏规则[编者注：用于广告、电影等]，但它不一定会在艺术领域产生影响。”
而且我毫不怀疑，我们很快就会看到高质量的生成器，它对提示的响应方式就像音乐家对广告简报的响应方式一样。
Benoit Carré又名 Skygge，是一位专门探索人工智能的艺术家，他解释道：“这些工具的商业模式旨在取代艺术家，并使其能够满足普通音乐的低附加值订单。我毫不怀疑，我们很快就会看到高质量的生成器，它们对提示的响应方式与音乐家对广告简报的响应方式相同。”然而，对于 Carré 来说，艺术家应该担心失去创造力和独特性的想法 波段数据 是错误的信息：“我采访过的艺术家只看到了冰山一角。像我这样对人工智能感兴趣的人会寻找教程和链接，并将人工智能融入到他们创作过程的各个阶段。”简而言之，艺术家更担心音乐流媒体服务支付的低版税。
对作曲家没什么用
人工智能工具正在主流音乐制作中逐渐确立地位。2023 年 11 月，保罗·麦卡特尼 (Paul McCartney) 宣布在人工智能的帮助下发行了一首新的披头士歌曲《 Now and Then》：约翰·列侬的声音是根据他在 1980 年被谋杀前两年录制的试听带重现的。 “现在，来自各种来源的音频生成和合成人声效果非常好，可用于分离音轨的源分离也很好，”弗朗索瓦·帕切特 (François Pachet) 指出。
“人工智能模型擅长处理样本，但并不擅长解决问题。我们仍然面临着需要解决的组合问题，因为它们使音乐创作变得困难。”对于研究人员来说，创作出比已经创作的更好的曲目是唯一值得关注的活动。“大型语言模型也是如此：它们可以做很多事情，但创作出真正有趣的文本又是另一回事。”
除了复杂的数学挑战之外，人工智能音乐创作还面临着另一个问题，即缺乏合法的训练数据。目前，唯一的人工智能辅助音乐创作协作应用程序是Flow Machines，这是 Sony-CSL 在 2015 年至 2017 年间开发的一款工具。Benoit Carré 和 François Pachet 参与了该程序的设计，后者补充道：“事实上，没有一个来源可以让你找到所有歌曲的乐谱，而且鉴于欧洲议会最近通过的法规，你不再被允许建立这种数据库。”特别是，《人工智能法案》要求生成式人工智能系统遵守有关透明度和尊重知识产权和艺术财产的法规。
聆听音乐的新方式
关于音乐水平普遍下降的担忧，帕切特认为，用户仍应受益于新 AI 工具的普及。“从表面上看，对内容的控制将非常困难。我们有一个绝佳的机会让几乎任何人都能创作音乐，而大量低质量的内容是我们为此必须付出的代价的一部分。”
Benoît Carré 表示，人工智能生成的音乐在电影和广告中具有潜在用途，也可能出现在元宇宙中。“使用 Suno 生成的音乐就像我们有了海报（即音乐结果），但没有周围的风景，这意味着它既没有灵魂也没有实质。这是一种改变我们的看法和与音乐作品关系的背景。”知道其出处的观众真的会想听人工智能生成的曲目吗？ “我认为这将成为一个新的音乐类别，有时我们可能想听一些有点乏味的人工智能生成的音乐。但我不确定它会有什么用途。”
而且我毫不怀疑，我们很快就会看到高质量的生成器，它对提示的响应方式就像音乐家对广告简报的响应方式一样。
Benoit Carré又名 Skygge，是一位专门探索人工智能的艺术家，他解释道：“这些工具的商业模式旨在取代艺术家，并使其能够满足普通音乐的低附加值订单。我毫不怀疑，我们很快就会看到高质量的生成器，它们对提示的响应方式与音乐家对广告简报的响应方式相同。”然而，对于 Carré 来说，艺术家应该担心失去创造力和独特性的想法 波段数据 是错误的信息：“我采访过的艺术家只看到了冰山一角。像我这样对人工智能感兴趣的人会寻找教程和链接，并将人工智能融入到他们创作过程的各个阶段。”简而言之，艺术家更担心音乐流媒体服务支付的低版税。
对作曲家没什么用
人工智能工具正在主流音乐制作中逐渐确立地位。2023 年 11 月，保罗·麦卡特尼 (Paul McCartney) 宣布在人工智能的帮助下发行了一首新的披头士歌曲《 Now and Then》：约翰·列侬的声音是根据他在 1980 年被谋杀前两年录制的试听带重现的。 “现在，来自各种来源的音频生成和合成人声效果非常好，可用于分离音轨的源分离也很好，”弗朗索瓦·帕切特 (François Pachet) 指出。
“人工智能模型擅长处理样本，但并不擅长解决问题。我们仍然面临着需要解决的组合问题，因为它们使音乐创作变得困难。”对于研究人员来说，创作出比已经创作的更好的曲目是唯一值得关注的活动。“大型语言模型也是如此：它们可以做很多事情，但创作出真正有趣的文本又是另一回事。”
除了复杂的数学挑战之外，人工智能音乐创作还面临着另一个问题，即缺乏合法的训练数据。目前，唯一的人工智能辅助音乐创作协作应用程序是Flow Machines，这是 Sony-CSL 在 2015 年至 2017 年间开发的一款工具。Benoit Carré 和 François Pachet 参与了该程序的设计，后者补充道：“事实上，没有一个来源可以让你找到所有歌曲的乐谱，而且鉴于欧洲议会最近通过的法规，你不再被允许建立这种数据库。”特别是，《人工智能法案》要求生成式人工智能系统遵守有关透明度和尊重知识产权和艺术财产的法规。
聆听音乐的新方式
关于音乐水平普遍下降的担忧，帕切特认为，用户仍应受益于新 AI 工具的普及。“从表面上看，对内容的控制将非常困难。我们有一个绝佳的机会让几乎任何人都能创作音乐，而大量低质量的内容是我们为此必须付出的代价的一部分。”
Benoît Carré 表示，人工智能生成的音乐在电影和广告中具有潜在用途，也可能出现在元宇宙中。“使用 Suno 生成的音乐就像我们有了海报（即音乐结果），但没有周围的风景，这意味着它既没有灵魂也没有实质。这是一种改变我们的看法和与音乐作品关系的背景。”知道其出处的观众真的会想听人工智能生成的曲目吗？ “我认为这将成为一个新的音乐类别，有时我们可能想听一些有点乏味的人工智能生成的音乐。但我不确定它会有什么用途。”