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摘 要：本文通过阐释目前音乐行业中研究人工智能与音乐相结合的公司，分析这个领域目前所面临的障碍，最终指出了人工智能在音乐行业的应用前景。
关键词：人工智能;音乐产业
长久以来，音乐界有一种恐惧，那便是人工智能会取代音乐人并终结我们的创造力。2017年12月，一首由人工智能組成的歌曲在音乐流媒体Spotify的“星期五新音乐”播放列表上热度不减地播放了数星期。这在一定程度上折射出了人工智能谱曲生态系统的逐渐完善。
其实，在音乐史上，人工智能制作音乐并不是什么新鲜事。早在20世纪50年代，实验性作曲家就使用随机统计模型编写音乐。二十年后，英国音乐人大卫？鲍伊与前环球音乐集团首席技术官蒂？罗伯茨合作建立了Verbasizer。这是一个能让鲍伊将25个句子和词组输入到一系列窗口中，并通过重新排序，随机生成新组合的程序。鲍伊1970年代后期标志性的柏林三部曲专辑中，就有不少音乐作品的歌词是通过Verbasizer程序生成的。
因此，我们应清楚地认识到，人工智能并不是近几年才有的新技术，而是由于市场的狂热追捧而呈现出来的“新技术”假象。唱片公司、流媒体服务公司、风险投资公司和其他利益相关者正在往这个领域投入越来越多的资金，试图为大众构建具有话题性的人工智能音乐产品。
在本文中，我将先叙述目前音乐行业中研究人工智能与音乐相结合的公司，接着分析这个领域目前所面临的障碍，最后简要阐述一下人工智能在未来的应用场景。
一、国内外致力于发展人工智能与音乐的公司
近年来，国内外涌现出不少研究人工智能与音乐创造的机构。国外市场中，以索尼、谷歌、微软为代表的公司正在积极地抢占人工智能音乐创作的市场高地。2016年9月，索尼计算机科学实验室（CSL）创建了一个名为Flow Machines的人工智能机器，该机器与歌曲作者Beno？t Carré合作编写一首披头士乐队风格的歌，大获好评。
谷歌也通过其内部的Magenta项目开发人工智能生成歌曲的算法。其最受欢迎的音乐项目之一Performance RNN使用神经网络来提供富有表现力的，拟人化的时序和动态，从而源源不断地使机器生成MIDI文件。所有Magenta的工具都是开源的，一些音乐人已经在使用这些工具来编写他们自己的歌曲了。
微软公司另辟蹊径，开发了一款人工智能伴侣虚拟机器人——微软小冰。微软小冰与用户在社交媒体上交流，可以与用户进行超越简单问答的自然交互。小冰会和用户一起探讨对于一首歌曲的理解，并可以同时把用户提及的歌曲通过音乐播放器直接推送到聊天界面上。用户可以和小冰边听边聊，产生一种音乐理解上的共鸣。
除了互联网巨头公司，国外也涌现了一批围绕人工智能谱曲的初创型公司。像Splice和Amadeus Code这样的公司正在为歌曲作者和制作人建立类似人工智能的助理。而Amper，Popgun和Second Brain，也已经围绕人工智能生成的音乐构建了他们的核心产品。
反观中国，虽然其音乐产业的发展与欧美国家相比还不够成熟，但随着用户的版权和付费意识逐渐增强，中国音乐产业体量也逐渐增大。在人工智能领域，虽然中国尚未涌现出像国外那般拥有成熟技术的公司，但有不少初创企业正在往这个方向努力。位于上海的链声是一家将人工智能与音乐相结合的创业公司，它的诞生是为了解决目前人工智能在音乐市场发展存在的两点问题：一，大部分的应用无法解决音乐的多样性问题;二，人工智能的曲库学习缺少对整个音乐的理解。基于这两个问题，链声开发了两套系统YAME和GALAXY音乐银河库。这两套系统将通过更人性化的底层设计和音乐神经的输入，解决音乐多样性问题，让人工智能创造的音乐更动听。
二、人工智能音乐产业的障碍
尽管人工智能与音乐结合的产品在资本市场备受青睐，其目前的发展仍面临许多障碍，特别是来自音乐人的阻力和唱片公司的阻力。音乐人和唱片公司主要靠版权盈利，而一旦机器能写出动听的音乐，音乐人的价值将被大大贬低，音乐人与唱片公司的利益也将受损。
另一个障碍来自唱片公司和流媒体服务公司的矛盾。唱片公司想继续从版权中赚钱，但流媒体服务公司却希望停止向版权方缴纳授权费。2018年初，Spotify发言人表示Spotify将更多地投资于人工智能音乐产业，以使得未来版权支付成本大幅下降。因此，一旦人工智能音乐发展起来，双方将陷入一个相互矛盾的战局之中。
除了在音乐圈本身所遇到的障碍，人工智能音乐还面临着法律上的阻拦。如今，各国对于知识产权与音乐所有权的关系都理得不是很清楚，即使在版权意识较强的欧美国家，如何去给人工智能写出的音乐赋权也是一个大问题。截至目前，美国法律不允许人工智能拥有版权。因此，通过音乐算法而生成的音乐不适用于美国版权的保护。当前，法律的复杂性在于究竟是使用人工智能工具的人类艺术家是作品的作者，还是人工智能自身是作者，而人类艺术家只是人工智能工具背后的程序员？这个问题如果不先理清，将会为后续的发展带来很多麻烦。
三、人工智能在音乐领域的应用前景
上文提到人工智能将为流媒体服务公司提供技术迭代。目前，瑞典一家专做背景音乐服务的公司Epidemic Sound已经成功开发了一个强大的音乐智能分销网络系统。该系统能将YouTube上的歌曲根据心情分类，并同步到Spotify的播放列表中。这再一次证明了人工智能浪潮能够促进音乐流媒体生态系统再一次更新迭代。
对于唱片公司而言，虽然它们会因为“机器谱曲”而受到一定冲击，但如果能够将人工智能应用在该应用的地方，人工智能也能为他们带来福音。专注于人工智能谱曲的公司Amper Music就在功能性音乐这个方向做了尝试。Amper Music首席执行官西尔弗斯坦提出了“艺术音乐”与“功能性音乐”的区别，并指出人工智能有助于创作“功能性音乐”。Amper的主要产品是“功能性音乐”，这种音乐能应用于电影，广告，游戏和其他相邻行业，具有巨大的销售市场。且聆听”功能性音乐”的用户没有那么在乎音乐本身的艺术价值，因此人工智能在其中大行其道。
四、结语
在任何的创意生产中，最大的痛点只有两个：时间和成本。人工智能在世界上只能使用一套有限的预定规则，而没有创造力的记忆或体验。人类终究是音乐的最终创造者，除非有一天人类可以通过人工智能来讲述自己的故事，音乐公司能舒服地宣传人工智能音乐。因此，对于音乐行业而言，今天的人工智能模型不过是一个用于减少制定决策所需时间和成本的工具。至少在短期内，人工智能虽会重塑整个行业，但不会消灭整个行业。反而，人工智能会将音乐创作民主化和简易化。
西弗西斯坦表示：“作为作曲家，人工智能不仅能让我们做得更多，而且能将整个音乐创作开放给更多的人。”总之，人工智能对音乐产业的影响不是消极的，而是积极的，它能提高整个行业获取资源、智能提升的效率。期待人工智能成熟应用于音乐行业的那一天早日到来。
参考文献：
[1] 曾奕凡等， 人工智能在数字音乐中的应用[J]. 科技资讯， 2015， 13（18）：43-44.
[2] Cheire Hu， How Music Generated by Artificial Intelligence Is Reshaping， Not Destroying， The Industry， Billboard， 2018.
作者简介：
吴冰雯，出生年月： 1995年2月，性别： 女，民族：汉族，籍贯（精确到市）： 广东省潮州，当前职务：学生，学历：硕士研究生，研究方向：新媒体与文化产业.
关键词：人工智能;音乐产业
长久以来，音乐界有一种恐惧，那便是人工智能会取代音乐人并终结我们的创造力。2017年12月，一首由人工智能組成的歌曲在音乐流媒体Spotify的“星期五新音乐”播放列表上热度不减地播放了数星期。这在一定程度上折射出了人工智能谱曲生态系统的逐渐完善。
其实，在音乐史上，人工智能制作音乐并不是什么新鲜事。早在20世纪50年代，实验性作曲家就使用随机统计模型编写音乐。二十年后，英国音乐人大卫？鲍伊与前环球音乐集团首席技术官蒂？罗伯茨合作建立了Verbasizer。这是一个能让鲍伊将25个句子和词组输入到一系列窗口中，并通过重新排序，随机生成新组合的程序。鲍伊1970年代后期标志性的柏林三部曲专辑中，就有不少音乐作品的歌词是通过Verbasizer程序生成的。
因此，我们应清楚地认识到，人工智能并不是近几年才有的新技术，而是由于市场的狂热追捧而呈现出来的“新技术”假象。唱片公司、流媒体服务公司、风险投资公司和其他利益相关者正在往这个领域投入越来越多的资金，试图为大众构建具有话题性的人工智能音乐产品。
在本文中，我将先叙述目前音乐行业中研究人工智能与音乐相结合的公司，接着分析这个领域目前所面临的障碍，最后简要阐述一下人工智能在未来的应用场景。
一、国内外致力于发展人工智能与音乐的公司
近年来，国内外涌现出不少研究人工智能与音乐创造的机构。国外市场中，以索尼、谷歌、微软为代表的公司正在积极地抢占人工智能音乐创作的市场高地。2016年9月，索尼计算机科学实验室（CSL）创建了一个名为Flow Machines的人工智能机器，该机器与歌曲作者Beno？t Carré合作编写一首披头士乐队风格的歌，大获好评。
谷歌也通过其内部的Magenta项目开发人工智能生成歌曲的算法。其最受欢迎的音乐项目之一Performance RNN使用神经网络来提供富有表现力的，拟人化的时序和动态，从而源源不断地使机器生成MIDI文件。所有Magenta的工具都是开源的，一些音乐人已经在使用这些工具来编写他们自己的歌曲了。
微软公司另辟蹊径，开发了一款人工智能伴侣虚拟机器人——微软小冰。微软小冰与用户在社交媒体上交流，可以与用户进行超越简单问答的自然交互。小冰会和用户一起探讨对于一首歌曲的理解，并可以同时把用户提及的歌曲通过音乐播放器直接推送到聊天界面上。用户可以和小冰边听边聊，产生一种音乐理解上的共鸣。
除了互联网巨头公司，国外也涌现了一批围绕人工智能谱曲的初创型公司。像Splice和Amadeus Code这样的公司正在为歌曲作者和制作人建立类似人工智能的助理。而Amper，Popgun和Second Brain，也已经围绕人工智能生成的音乐构建了他们的核心产品。
反观中国，虽然其音乐产业的发展与欧美国家相比还不够成熟，但随着用户的版权和付费意识逐渐增强，中国音乐产业体量也逐渐增大。在人工智能领域，虽然中国尚未涌现出像国外那般拥有成熟技术的公司，但有不少初创企业正在往这个方向努力。位于上海的链声是一家将人工智能与音乐相结合的创业公司，它的诞生是为了解决目前人工智能在音乐市场发展存在的两点问题：一，大部分的应用无法解决音乐的多样性问题;二，人工智能的曲库学习缺少对整个音乐的理解。基于这两个问题，链声开发了两套系统YAME和GALAXY音乐银河库。这两套系统将通过更人性化的底层设计和音乐神经的输入，解决音乐多样性问题，让人工智能创造的音乐更动听。
二、人工智能音乐产业的障碍
尽管人工智能与音乐结合的产品在资本市场备受青睐，其目前的发展仍面临许多障碍，特别是来自音乐人的阻力和唱片公司的阻力。音乐人和唱片公司主要靠版权盈利，而一旦机器能写出动听的音乐，音乐人的价值将被大大贬低，音乐人与唱片公司的利益也将受损。
另一个障碍来自唱片公司和流媒体服务公司的矛盾。唱片公司想继续从版权中赚钱，但流媒体服务公司却希望停止向版权方缴纳授权费。2018年初，Spotify发言人表示Spotify将更多地投资于人工智能音乐产业，以使得未来版权支付成本大幅下降。因此，一旦人工智能音乐发展起来，双方将陷入一个相互矛盾的战局之中。
除了在音乐圈本身所遇到的障碍，人工智能音乐还面临着法律上的阻拦。如今，各国对于知识产权与音乐所有权的关系都理得不是很清楚，即使在版权意识较强的欧美国家，如何去给人工智能写出的音乐赋权也是一个大问题。截至目前，美国法律不允许人工智能拥有版权。因此，通过音乐算法而生成的音乐不适用于美国版权的保护。当前，法律的复杂性在于究竟是使用人工智能工具的人类艺术家是作品的作者，还是人工智能自身是作者，而人类艺术家只是人工智能工具背后的程序员？这个问题如果不先理清，将会为后续的发展带来很多麻烦。
三、人工智能在音乐领域的应用前景
上文提到人工智能将为流媒体服务公司提供技术迭代。目前，瑞典一家专做背景音乐服务的公司Epidemic Sound已经成功开发了一个强大的音乐智能分销网络系统。该系统能将YouTube上的歌曲根据心情分类，并同步到Spotify的播放列表中。这再一次证明了人工智能浪潮能够促进音乐流媒体生态系统再一次更新迭代。
对于唱片公司而言，虽然它们会因为“机器谱曲”而受到一定冲击，但如果能够将人工智能应用在该应用的地方，人工智能也能为他们带来福音。专注于人工智能谱曲的公司Amper Music就在功能性音乐这个方向做了尝试。Amper Music首席执行官西尔弗斯坦提出了“艺术音乐”与“功能性音乐”的区别，并指出人工智能有助于创作“功能性音乐”。Amper的主要产品是“功能性音乐”，这种音乐能应用于电影，广告，游戏和其他相邻行业，具有巨大的销售市场。且聆听”功能性音乐”的用户没有那么在乎音乐本身的艺术价值，因此人工智能在其中大行其道。
四、结语
在任何的创意生产中，最大的痛点只有两个：时间和成本。人工智能在世界上只能使用一套有限的预定规则，而没有创造力的记忆或体验。人类终究是音乐的最终创造者，除非有一天人类可以通过人工智能来讲述自己的故事，音乐公司能舒服地宣传人工智能音乐。因此，对于音乐行业而言，今天的人工智能模型不过是一个用于减少制定决策所需时间和成本的工具。至少在短期内，人工智能虽会重塑整个行业，但不会消灭整个行业。反而，人工智能会将音乐创作民主化和简易化。
西弗西斯坦表示：“作为作曲家，人工智能不仅能让我们做得更多，而且能将整个音乐创作开放给更多的人。”总之，人工智能对音乐产业的影响不是消极的，而是积极的，它能提高整个行业获取资源、智能提升的效率。期待人工智能成熟应用于音乐行业的那一天早日到来。
参考文献：
[1] 曾奕凡等， 人工智能在数字音乐中的应用[J]. 科技资讯， 2015， 13（18）：43-44.
[2] Cheire Hu， How Music Generated by Artificial Intelligence Is Reshaping， Not Destroying， The Industry， Billboard， 2018.
作者简介：
吴冰雯，出生年月： 1995年2月，性别： 女，民族：汉族，籍贯（精确到市）： 广东省潮州，当前职务：学生，学历：硕士研究生，研究方向：新媒体与文化产业.