AI如何變革音樂產業？

與其它行業一樣，在音樂行業，AI技術能夠實現服務自動化、發現大量數據集中的模式與見解、並提高執行效率。

AI推動音樂產業的迅猛發展

企業正逐步被技術重塑，音樂行業同樣不例外。麥肯錫報告顯示，到2030年，將有70%的公司至少採用一種AI技術。AI可以用作補充並增強人類的工作能力、業務效率。利用AI帶來的見解與支持，我們將能夠更高效地做出更好的選擇，並藉此推動增長與創新。在AI技術的影響之下，創作流程可能也將發生變化。

Scott Cohen是音樂行業的一位意見領袖，他看到了技術對於音樂行業未來前景的潛在影響。他對數字音樂時代下發行廠商的運營構思，最終發展成為The Orchard公司——2015年被索尼以2億美元收購。在Eurosonic Nooderslag大會的主題演講當中，他表示「每過十年，都會出現一些給音樂行業帶來深遠影響的事物。了解到這一點，我們還有理由對科技界的動向漠不關心嗎？」

他解釋稱，目前每天有2萬首新曲目被上傳至Spotify，AI技術則能夠快速對這些曲目進行分類，並根據聽眾以往的喜好為其提供推薦內容。在Cohen看來，AI與大數據的出現令「音樂風格」變得不再適用；因為AI所生成的播放列表不再基於風格流派，而更關注音樂本身的質量。此外，他還提到，我們當前擁有無限選擇空間的模式將被打破，並推薦了一個新的可信推薦模型。區塊鏈等技術能夠讓人們不再需要通過中間商與音樂作品建立聯繫。音樂演出行業也應該考慮如何將增強與虛擬現實融入音樂會體驗當中。

AI創作音樂

早在1951年，英國計算機科學家阿蘭·圖靈就已經開始利用幾乎塞滿整層樓的機器記錄計算機生成的音樂。近年來，紐西蘭研究人員在65年之後重新恢復了這些錄音。如今，AI或者利用AI技術創作音樂的嘗試仍在繼續。AI在創作音樂作品之前，首先會分析來自不同作品的數據。通過強化學習，演算法能夠學習到哪些特徵與模式更能創造出令人愉快或者朗朗上口的音樂旋律。AI模型還能夠以獨特的方式將各種元素組合起來，從而組合成創新的音樂數字。

科技企業正在投資未來，希望利用AI技術創作或協助音樂家創作音樂。谷歌的Magenta項目是一套開源平台，AI與索尼藉此共同編寫出的Flow Machines系統已經發行了第一首AI原創作品「Daddy』s Car」。

音樂行業的音樂家以及專業人士也需要儘快掌握技術技能，以充分利用AI工具的力量幫助他們更好地完成工作。

Jukedeck 以及 Amper Music等其它AI服務也在幫助業餘音樂家在AI技術的支持下編寫自己的音樂作品。

利用AI進行音頻控制

音頻母帶製作過程當中，AI也能夠針對任意設備進行聆聽體驗優化。基於AI技術的母帶製作服務（例如LANDR）為音樂家們提供了一種成本遠低於人類母帶製作服務的替代性方案。截至目前，已經有超過200萬音樂家利用它製作出超過1000萬首歌曲。雖然音頻母帶製作仍然涉及一些創意性元素，也有不少人更傾向於選擇人類合作者，但AI技術確實幫助更多不具備音頻調整技能的藝術家們解決了這個大難題。

AI、音樂營銷與發現下一位大明星

聽眾們將如何發掘出新的藝術家，消費者又該如何判斷試聽誰的作品？在這方面，AI技術同樣能夠幫上大忙。根據BuzzAngle Music發布的2018年年終報告，單在這一年當中美國的音頻流點擊量就高達5346億次。幫助新藝術家們進行自我營銷無疑會帶來高昂的成本，而如果無法有效完成營銷，大量才華橫溢的藝術家都有可能遭到埋沒。AI技術能夠幫助確定哪些粉絲會喜歡上哪些藝術家的作品。同樣，以Spotify的Discovery Weekly為代表的AI支持型功能可以為每位聽眾提供精選作品鋪，幫助粉絲們對音樂資源進行快速分類，以找到能夠真正吸引他們的新作品。

人工智慧還通過A&R（藝術家與曲目）發現給音樂行業帶來巨大助力。以往，梳理音樂作品並尋找有潛力的未簽約藝術家一直是項極為困難的工作；在如今這個流媒體音樂泛濫的時代下，問題的嚴重性又更上一層樓。華納音樂集團去年就收購了一家科技初創企業，該公司利用演算法審查社交、流媒體與巡演數據，用以尋找有前途的人才。蘋果公司也收購了一家專門從事音樂分析的初創企業，負責支持其A&R流程。

總而言之，AI技術正在幕後悄悄改變著我們聆聽音樂的方式。

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