人工智能驱动下的音乐产业发展状况与问题分析.pdf
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1、441 参见李伟、李子晋、高永伟:理解数字音乐音乐信息检索技术综述,复旦学报(自然科学版)2018年第3期。王雪松中国传媒大学音乐与录音艺术学院 唐山师范学院继续教育学院戴姗珊中国传媒大学音乐与录音艺术学院人工智能(ArtificialIntelligence,简称 AI)技术的研发始于 20 世纪中叶,从最初概念的提出、早期模型的创建到 21 世纪“大数据”爆发以及强大算力的出现,人工智能始终在升级迭代,已成为当下人类社会生活中不可或缺的一部分。音乐产业,作为音乐文化和理论的实践场域,一直以来都是技术创新和社会发展的敏感“反应器”,在其所涉及的音乐创作、音乐制作、音乐传播、音乐表演及音乐教育
2、等领域中,产业的动态都深刻反映了音乐艺术的自我完善和发展。从录音技术诞生到数字音乐的兴起,每一次技术革新都对音乐产业的结构和运作方式产生了深远影响。随着当下生成式科技语言的快速发展,音乐与 AI的深度结合使得音乐科技再一次自我升级与革新:在音乐创作中,AI 展现出前所未有的能力,诸如可自动生成旋律、和声等;在音乐制作中,AI 发挥着重要的作用,比如通过算法可优化混音和音效处理等;在音乐教育中,AI 的使用打破了传统的教学模式,实现了人机互动的教学体验;在音乐表演和传播中,AI 拓宽了表演的边界,开辟了传播的新路径;在音乐检索、音乐治疗、图片视频智能配乐等方面1,AI 也改变了人们对音乐体验的期
3、【摘 要】在21世纪的技术浪潮中,人工智能技术已经成为推动社会和文化变革的重要力量。在音乐领域,人工智能技术也得到了广泛的应用,尤其在音乐的生产和传播中,其应用已经影响到此类音乐产业的生态发展,这无疑将促使相关理念的更迭。以当下音乐产业中的新动态、新现象为观察对象,深入梳理人工智能技术在音乐创作、制作、表演、教育和传播领域的映射图景,思考人工智能技术与音乐发展的互动关系,以及相关领域所面临的挑战与机遇,成为学界亟待解决的重要时代命题。【关键词】人工智能;音乐产业;音乐生态;技术革新;网络传播人工智能驱动下的音乐产业发展状况与问题分析45人工智能驱动下的音乐产业发展状况与问题分析待和实现方式。然
4、而,随着 AI 技术与音乐产业的深度融合,传统音乐生态受到较大冲击,音乐产业结构和运作模式发生了变化,艺术伦理、大众审美等方面也受到了深刻影响。一、AI驱动下的音乐产业新格局在当代音乐产业的变革浪潮中,AI 的应用已成为产业发展中一股不可忽视的力量,“2021年,音乐人工智能界一件备受瞩目的事是德国卡拉扬研究所罗德(M.Roder)组织了一个上百人的 AI 音乐团队,根据残存的贝多芬音乐手稿和其他线索,完成了 AI 版的贝多芬第十交响曲的创作和演出”,“AI 机器人通过手稿研究、数据学习、神经网络构建、算法调试、MIDI 乐谱输出、试奏视听、生成乐队总谱等复杂工作,最终使作品得以搬上舞台”1。
5、可见,AI 改变了传统音乐的创造生态,推动了音乐产业的变革。但同时也带来了诸多新问题。在音乐创作领域,AI 技术为作曲家开拓了新的创作方式,使创作更加多元化,却也引发了对传统音乐创作价值和技能的再思考,甚至引起了有关音乐原创性和版权的争议。在音乐制作方面,虽然 AI 技术如自动化混音和母带处理工具等可以提高制作效率,降低制作成本,使独立艺术家和小型工作室能够以更低的预算成本生产高质量音乐,以增强这些小规模实体在市场上的竞争力,但对于以传统制作技术为职业的人而言,AI 的兴起却意味着对技术的再适应与职业的转型。在音乐分发和推广(传播)领域,AI技术如数据分析和个性化算法推荐等改变了音乐的市场接触
6、方式。流媒体服务通过精确的用户数据分析,为用户提供个性化的音乐体验,也为音乐家提供更为精准的市场定位工具,但同时也给用户隐私保护与数据安全带来了风险,并使音乐风格愈发趋于单一。因此,AI 技术所引发的变革不仅仅是技术层面的突破,更是产业生态乃至文化生态的重塑。(一)AI引领音乐技术革新美国传播学者埃弗雷特 罗杰斯(Everett Rogers)的“创新扩散理论”认为,创新扩散需要经历认知、说服、决策、实施及确认 5 个阶段,创新因素则具有相容性、相对优势、可试验性、复杂性及可观察性 5 个特征2。在产业领域,创新扩散一般表现为新技术、新产品与市场的快速融合,以高效能、高品质为标志。在网络时代,
7、AI 技术往往会触发“蝴蝶效应”,从而衍生出多种新的复合技术形态并与现有实践实现有效兼容,这极易被不同的利益相关者所接受和采用,并快速形成“创新扩散效应”。如流媒体服务平台就运用了机器学习算法模式,通过分析用户的听歌历史和行为模式来实现用户画像功能,以提升、优化用户体验。这种精确的数据驱动方法不仅能提升用户满意度,也能增加用户粘性和市场份额,带来极大的技术创新红利,使得优质产品的应用体验和市场反馈能够在众多音乐平台间相互传播,从而快速实现“认知、说服、决策、实施及确认”的扩散进程,并以 AI 的创新性以及优势促使音乐市场快速接受这些产品。音乐制作行业作为音乐产业中的过程环节,尤为明显地体现出技
8、术性特征,因此 AI 技术产品的创新扩散会更加迅速地改变行业的整体境况。AI 技术为行业赋能,发动了音乐制作的新引擎,在行业之间实现了快速的技术认同和理1 黄宗权:音乐人工智能的哲学审思,中央音乐学院学报2023年第3期。2 魏文欢:罗杰斯“创新扩散”理论评析,传播与版权2018年第10期。46艺术学研究 2024年第2期念传播,促使“创新扩散效应”(信息认同)形成,从而诞生(研发)了多款软件工具。这些工具不仅降低了制作成本,使高质量的音乐制作变得易于实现,还为音乐家提供了高效的创制手段,从而提升了音乐作品的整体质量。从每一个音符构成的旋律,到每一件乐器编织的伴奏,再到后期录制、编辑及混音等,
9、AI 技术不仅为音乐产业提供了内容产品,也推动了产业增值。如 iZotope,作为一款 AI 驱动的混音软件,它能够自动调整音轨平衡,执行复杂的均衡和压缩处理任务,进而通过使用先进的算法分析音频,识别并优化各种音效,从而减少了对人工操作的依赖。通过这种方式,AI 不仅加快了音乐制作的进度,还使得音乐制作的专业门槛降低,为业余音乐制作者提供了平台。再如 ACEstudio 歌声合成软件,使用者可以用人声合成歌曲曲调。该软件拥有十多位 AI 歌手,既可用流行、民歌、童声、摇滚、美声等风格演唱多语种歌曲,也可凭借其极为细致的参数设置如声音的张力、演唱中的“呼吸”、真假声的转换等在一定程度上模仿真人的
10、演唱,从而代替录音棚的人声录制。此外,还有 Google 的 Magenta 软件,利用机器学习生成新的音效和乐器声音,设计声音场景,为音乐制作带来更多的创新可能。可以说,AI 技术不仅改变了音乐制作的技术面貌,也对音乐产业的商业模式和创作方式产生了深远影响。(二)AI对音乐传统业态的冲击AI技术的融入不仅促进了行业模式的发展,同时也给传统的音乐产业结构带来较大的冲击。这种冲击影响到多个层级,牵动了包括产业内部结构、职业角色以及市场需求等多个环节的变化。首先,某些传统角色和业务模式将面临被边缘化甚至被淘汰的风险。AI 技术在音乐制作和编辑中的普及,使得行业内对专业音频工程师的需求有所减少。以
11、LANDR(AI 音乐母带处理平台)为例,它能够自动化完成音轨的调整和优化,原本负责这些精细调整工作的传统录音工程师因此面临着被新技术替代的挑战。数字音乐和数字流媒体服务的兴起,不仅影响了音乐分销的方式,也改变了消费者的音乐购买习惯,这使得实体音乐商店面临着巨大的市场压力。以全球知名的大型音乐零售商“淘儿唱片”(Tower Records)为例,该公司的销售就受到了 AI 技术市场化所带来的严重冲击,一度面临倒闭风险。其次,音乐版权和知识产权领域面临诸多挑战。AI 与音乐创作的深度融合,使如何界定和保护这些作品的版权成为一个亟待解决的问题。在这方面,可以以“AIVA”为鉴,AIVA是一个能够创
12、作古典音乐作品的 AI 系统,该系统在法国和卢森堡作者权利协会均进行了合法注册,其所生成的作品都拥有自己的版权署名,且这些作品未经协会允许不能在公共场合使用,上述举措使得该系统成为人工智能领域第一个正式获得版权的“作曲家”1。除此之外,智能化的版权管理和盗版检测系统也是解决版权问题的有效途径,比如可以利用区块链技术自动追踪音乐作品的使用情况,既能确保创作者的权益得到保护,又能有效地降低人工成本并提高精准度。最后,传播方式发生了革命性的变化。通过机器学习算法,流媒体平台如 QQ 音乐、网易云音乐、Spotify 以及 Apple Music 等能够分析用户的听歌历史和偏好,提供个性化的音乐推1
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