AI深度伪造音乐走红,音乐产业面临的挑战与机遇

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AI深度伪造音乐走红,音乐产业面临的挑战与机遇

随着生成式AI的加速发展,音乐中的AI深度伪造现象引起了越来越多人的关注。最近,未经授权的AI配音深度伪造歌曲在各大平台上产生了数十万次流媒体播放。这种技术使用AI程序和深度学习算法实现音视频模拟和伪造,投入深度学习的内容库越大,合成的视音频真实性越高,甚至可以达到以假乱真的程度。

在国内外,越来越多的人在使用AI和本土的数据集来编造他们梦想中的“荒谬歌曲”,这些歌曲包括AI蕾哈娜、AI公鸭和AI盆栽哥合作的歌曲《Heart On My Sleeve》、B站上的AI王心凌唱《套马杆》以及AI孙燕姿唱《发如雪》等等。这些现象引起了人们对音乐中AI深度伪造的关注。

音乐研究平台Water & Music近日发布了一份关于创意AI对音乐产业的法律、道德和商业影响的深度报告。该报告详细地从制作过程、法律界定到技术价值等多个维度讨论了音乐中AI深度伪造的几个核心问题。

AI“深度伪造”是否是新趋势?

在报告中,Water & Music指出,利用语音AI的音乐工具的出现时间甚至早于现代语音助手。2004年,雅马哈公司发布了第一款由AI加持的vocaloid产品,允许用户合成具有歌词和旋律输入的声音,而标志性的日本vocaloid虚拟歌手初音未来也在2007年就已发布。虽然vocaloid软件使用起来很繁琐,但它最著名的虚拟形象代表在YouTube上拥有数百万订阅者,在世界各地的现场音乐活动上也非常有票房号召力。

在过去的六个月里,生成式AI的加速发展预示着一个新的、连接更紧密的原始语音合成时代的到来。如今,包括Uberduck、Eleven Labs和Descript在内的几种现成工具,使艺术家和品牌仅用几分钟的训练数据就能生成高质量、令人信服的AI声音。

深度伪造歌曲如何制作?

市场上有几种不同的方法。但市场也存在一个很大的误解,即所有的深度伪造歌曲都是完全由AI生成的。在许多最引人注目的案例中,事实并非如此。

相反,人类创作者仍然会编写、录制和整理潜在的音乐元素,包括旋律、和声、节拍,有时还有基本的人声本身,然后叠加和调整合成的明星声音,以适应整体的制作。YouTube的创建者Roberto Nickson在他的AI侃爷演示中就采用了这种方法。

就AI翻唱而言,粉丝们会通过Stems音轨分离工具将人声与原始歌曲分离,再使用人声转换模型将人声转换成另一位明星的风格。

如何应对即将到来的“音乐AI应用的分水岭时刻”?

在报告中,Water & Music建议音乐行业从业者做好准备,应对即将到来的“音乐AI应用的分水岭时刻”。这意味着,音乐行业需要重新评估AI的价值和影响,并采取措施来保护原创性、版权和隐私等方面的利益。

Water & Music指出,AI技术的发展将为音乐创意带来更多可能性,但也需要更多的监管和规范。因此,音乐行业需要与AI技术开发者、法律专家和政策制定者等各方合作,共同推动AI技术在音乐产业中的可持续发展。

 

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