Gen AI 用于音乐业

生成式人工智能在音乐创作与制作中的应用

生成式人工智能 (Generative AI) 正在改变音乐行业，为音乐家、制作人和词曲作者提供了创新工具，以增强创作过程、探索新的声音领域并提高制作质量。本章重点介绍音乐专业人士可以用来提高生产力和创造力的流行生成式 AI 工具和技术。

先进的 LLMs (例如 ChatGPT)：用于歌曲创作和歌词生成的 AI

大型语言模型 (Large Language Models, LLMs)，如 ChatGPT，可以帮助词曲作者构思歌词、探索主题、开发歌曲结构和完善歌词创意。它们通用的语言生成能力使音乐家能够尝试不同风格的歌词、押韵方式和叙事弧线，涵盖广泛的音乐流派。

优势

• 快速生成歌词、歌曲标题和主题概念的创意。
• 通过提供创意提示和替代措辞来帮助克服写作障碍 (writer’s block)。
• 协助保持歌词风格、语气和叙事结构的一致性。
• 适应各种音乐流派，并能生成特定艺术家风格的歌词（如果经过适当训练或有效提示）。

示例：歌词写作

根据特定主题、情绪或流派创作歌词。

提示：“为一首关于返回童年故居时怀旧情绪的独立民谣歌曲写一段主歌和副歌。基调应是忧郁而充满希望的，并带有与自然和时光流逝相关的意象。”

示例：歌曲主题开发

为歌曲或概念专辑开发主题和故事情节。

提示：“为一张探索城市环境中韧性与救赎故事的蓝调摇滚专辑，建议五个独特的歌曲主题。为每个主题提供一个简短的概念和一个潜在的歌曲标题。”

AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)：用于音乐创作的 AI

AIVA 是一个 AI 音乐创作助手，可以创作跨越古典、爵士、流行、电子和电影配乐等各种流派的原创音乐。用户可以利用 AIVA 为个人和专业项目生成配乐、和弦进行、旋律和完整的管弦乐编曲。

优势

• 生成不同风格和情绪的原创音乐作品。
• 为作曲家和制作人提供起点或灵感。
• 支持自定义乐器编配、速度 (tempo)、调性 (key) 和情感强度 (emotional valence)。
• 为内容创作者提供免版税音乐选项（取决于订阅计划）。

示例：背景配乐

为视频、播客或游戏创作环境音乐或主题配乐。

指令（在 AIVA 界面内）：“创作一段 2 分钟的电影管弦乐曲，具有冒险和奇妙感，适合奇幻游戏的探索场景。突出弦乐和铜管乐。”

示例：旋律生成

生成旋律，为您的作品进一步发展提供灵感，或作为主旋律。

指令（在 AIVA 界面内）：“生成一段 catchy、 upbeat 的合成器流行乐旋律，C 大调，BPM 120，用于主歌部分。旋律长度为 8 小节。”

AI 驱动的音乐创作平台（例如 Soundraw, Boomy）

Soundraw、Boomy 等平台使用 AI 使能用户根据特定需求生成独特的、免版税的音乐曲目。用户通常可以选择流派、情绪、乐器和歌曲长度，AI 会生成完整的曲目或可自定义的音轨 (stems)。这些平台非常适合需要快速获得定制音乐的内容创作者、电影制作人和营销人员。

优势

• 为各种媒体快速生成高质量的、免版税的音乐曲目。
• 允许用户自定义情绪、风格、流派、速度和乐器编配。
• 为视频、播客、游戏和广告中的背景音乐提供经济高效的解决方案。
• 通常提供编辑生成曲目或下载音轨以进行进一步处理的选项。

示例：用于播客或视频的音乐

生成自定义的片头/片尾音乐或背景音乐。

指令（这些平台的典型指令）：“创作一段 30 秒的企业风格励志音乐曲目，中速，包含钢琴、弦乐和轻柔的打击乐，适合商务演示片头。”

示例：广告音乐

为商业广告或社交媒体广告创作简短、有影响力的音乐曲目。

指令（这些平台的典型指令）：“为一款儿童教育应用生成一段活泼欢快的 15 秒 jingle，使用尤克里里和木琴。”

LANDR 及类似的 AI 母带处理服务：用于母带处理和制作的 AI

像 LANDR 这样的 AI 驱动的母带处理平台自动化了音乐母带处理过程。通过分析上传的曲目，这些服务会应用智能均衡 (EQ)、压缩、立体声展宽和响度归一化，以实现适合在流媒体平台和其他媒体上发布的精美、专业的声音。

优势

• 与传统母带处理工程师相比，提供快速、易于访问且经济实惠的母带处理解决方案。
• 确保专辑或 EP 中所有曲目具有一致的响度和音调平衡。
• 提供基于流派、期望响度和声音特性（例如，温暖、开放、集中）的自定义选项。
• 帮助艺术家在不具备深厚母带处理技术知识的情况下，获得专业级的声音。

示例：用于数字发行的母带处理

通过确保具有竞争力的响度和声音质量，为曲目在流媒体平台上的发布做好准备。

指令（在 LANDR 界面内上传曲目后）：“将这首电子舞曲进行母带处理以在 Spotify 发布。选择 ‘响亮有力’ 的母带处理风格和高强度。”

示例：快速完善演示样带

快速提升演示样带的声音质量，以便向唱片公司或合作者推介。

指令（在 LANDR 界面内）：“以 ‘温暖柔和’ 的风格，中等强度，对这首原声弹唱歌手演示样带进行母带处理，增强清晰度和亲切感，以供 A&R 审核。”

Endlesss 及类似的平台：AI 辅助的协作式音乐制作

像 Endlesss 这样的平台促进实时协作式音乐创作，通常整合 AI 元素用于循环生成、声音转换或算法伴奏。这些工具使音乐家能够与世界各地的其他人一起即兴演奏、共同创作和混音曲目，从而激发自发性创意。

优势

• 与世界任何地方的艺术家进行实时音乐协作。
• 提供即时反馈循环，激发自发、迭代的创意。
• 允许尝试各种循环、声音和效果，其中一些可能是由 AI 建议或生成的。
• 通过集体输入激发新的音乐创意和制作技巧。

示例：协作即兴演奏

与其他音乐家一起即兴演奏，创作独特的、自发的作品。

指令（在协作平台内）：“开始一个新的 lo-fi hip-hop 风格的即兴演奏会话，BPM 85，A 小调。邀请合作者添加鼓点、贝斯线条和旋律纹理。”

示例：循环创建和混音

尝试循环并创建可混音的声音元素，可能使用 AI 生成变奏。

指令（在协作平台内）：“为一首 chillwave 曲目生成一组氛围垫音和有节奏的打击乐循环。让合作者可以使用它们进行创作或混音。”

音频分析工具（例如 Sonic Visualiser，AI 驱动插件）：为声音设计提供信息

虽然不总是“生成式”的（指创作完整的作品），但像 Sonic Visualiser（用于详细检查）或各种 AI 插件（用于特征提取、音源分离）等 AI 驱动的音频分析工具允许用户深入分析音频。它们可以可视化频谱图 (spectrograms)，识别谐波成分 (harmonic content)，分离音轨 (stems)（例如，人声、鼓声），甚至转录音乐。这些洞察可以为生成过程或声音设计选择提供信息。

优势

• 提供对音高 (pitch)、速度 (tempo)、频谱 (spectrum) 和音乐结构 (musical structure) 的高级分析。
• 支持音乐信息检索、音乐理论研究和声音设计探索。
• 帮助解构复杂声音以进行再创作或获取灵感（例如，‘那个合成器声音是怎么做出来的？’）。
• AI 驱动的音轨分离工具（例如 Lalal.ai, Moises.ai）允许通过从现有曲目中分离元素来进行混音和采样。

示例：分析曲目以进行混音或学习

分解复杂的曲目，了解结构、编排或特定乐器部分，以进行混音或教学。

任务：“使用 AI 音轨分离工具从一首经典灵魂乐歌曲中分离出人声和鼓音轨，以创建一个混音。然后，使用 Sonic Visualiser 分析原始贝斯线条的谐波结构以获取灵感。”

示例：声音设计研究

研究声音组成部分，以设计新的声景或效果。

任务：“使用 Sonic Visualiser 分析复杂合成音效的频谱内容和时间演变，以了解其组成层和调制方式，从而辅助设计类似的原创声音。”

结论

先进的 LLMs 用于歌词创作、专业的 AI 作曲工具如 AIVA、AI 驱动的音乐创作平台、AI 母带处理服务、协作环境以及复杂的分析软件等生成式 AI 工具正以前所未有的方式赋能音乐专业人士。这些工具可以增强人类的创造力，简化工作流程，并为音乐表达和制作开辟新的途径。通过审慎地运用这些技术，艺术家和制作人可以提升他们的技艺，并在不断发展的音乐创作领域中前行。