口述:用AI花10天写了100首广告营销歌曲

随着版权问题愈演愈烈，“AI翻唱”这一新形式饱受争议，负面评价也接连不断。但技术同样有好的一面，在音乐行业工作多年后转向AI音乐制作、AI歌曲演唱领域的杨杰告诉澎湃科技，在“AI翻唱”的影响下，作曲家、知名歌手受到的冲击较小，但一些以录制歌曲小样为主要方向的“Demo歌手”或将面临失业。

杨杰表示，人工智能已经极大地提高了音乐领域的工作效率，此前团队在10天内曾完成过用AI为一个客户写100首广告曲的“壮举”，如果没有人工智能，工作量将是一个天文数字。对于目前争议较大的版权问题，他表示，监管将是第一步，“我们也希望有政策尽快出台，而我们雇来录制人声素材的歌手，是支付费用后取得授权的，并非没有版权的声音。”

“用AI花10天写了100首广告营销歌曲”

面对AI的发展，我也曾有过焦虑心情。我以前从事的工作是“扒带”，简单说就是复录音乐作品，把音乐中的声部、乐器等，通过制作软件全部记录下来，再分离，以方便后续使用。

扒带的工作要求十分高，具体表现在精细度上，每个部分都需要“精修”，一首歌需要人工处理两天左右的时间。但AI进入音乐领域后，这个时间缩短到了半天左右，得到AI的粗略加工内容后再辅以人工修改，提高了四倍的工作效率。在这种环境下，我十分担心自己的工作职位会被AI取代。

2018年，我思考了AI的潜力后，以及想利用这几年在音乐数据领域的积淀去尝试新事物，我“跳船”到AI音乐领域。

对于AI，我能看到它的进步。AI在音乐数据领域除了发挥人声分离功能，还可以实现歌声合成技术，这可以协助我们在音乐生产环节中完成Demo的录制。

在我们以前传统的录制过程中，Demo一般是由专门的Demo歌手或者叫小样歌手来演唱，可能就是请音乐学院刚刚毕业的大学生、酒吧的驻唱歌手，这些技术水平上偏初级的歌手来做，录制小样也不需要顶级的技巧。面对一首新鲜出炉的音乐作品，Demo歌手需要学习消化，完成对歌曲、旋律的理解，这样一套流程下来，可能几天时间过去了，学习成本也比较高。这一类人群可能是受到AI冲击最大的。

尽管AI无法和歌唱家、专业歌手相媲美，无法达到人类情绪表达、情感宣发的高度，甚至在技巧上都还有很长一段路要走，但是它也确实发展到了可以代替一部分人的阶段。我们用AI将音乐策划人看好的歌曲小样进行深度包装，重新录制音频，然后找到适合于这首歌的AI歌手。对于一些初级的商业歌曲，或者面对一些不识谱的大牌明星，AI的辅助导唱也可以发挥极大的积极作用并以此PK掉一部分人。

这样的环境下，小样歌手手中的单子就变少了，因为客户只在意效果的好与坏，不会在乎是不是真人演唱。毕竟小样歌手演唱只是提供一个演示，最后还是由专业歌手进行演唱。一般来说，有很多单子要求都不太高，无论这首歌是真人演唱还是AI演唱，只要AI歌手的演唱效果达到产品级别的要求，对于客户和我们都是更好的选择。AI解决了我们的初级问题和创意问题，即使它有诸多局限，也不能完全代替人类，但是它带来的影响不容小觑。

作为从业者，小样歌手也曾对我说过内心的焦虑。我曾经把我们公司旗下AI歌手演唱的歌曲作品发给一些小样歌手听，他们一听就认可“唱的不错”，而当我揭晓谜底，告诉他们这是AI演唱之后，他们又惊呼“AI还可以这样”，随后便是不断陷入“我们要失业了”的焦虑。尽管在目前的形势下，小样歌手好像落于下风，但是面对一些特殊曲风、特殊属性的音乐作品，比如具有民族特色的山歌，或者个性鲜明的说唱，AI还是比不过人类，它的表达不完整。

随着行业的发展，会出现AI代替小样歌手的情况，但AI同样也可以为这些歌手提供新的机遇。比如现在，我们会邀请小样歌手来录制人类原声，他们将自己的声音资源授权给我们，我们再以此为学习素材，采集后提供给AI进行模拟训练。在这个过程中，AI未必能做到百分百一样，它还需要一些技术手段去映射、潜移、融合这些素材，也需要后期过程中人为修正音高和进行标注，从而变成一个崭新的声音。

有时候，一个AI模型，可能需要多个人声素材进行训练。我们有时在训练时，不仅利用A歌手的数据，还加入B歌手的音色特征，例如活泼的萝莉音、成熟御姐音。我们之前打算塑造一个拥有活泼可爱音色的AI女歌手。为了达到这个目的，我们在成都利用自己的人脉进行反复的海选、筛选，最终邀请了一位我们心仪的小样歌手完成原声录制。

这是这个行业和职业的新发展，而我们也可以看到，所有的工作节点都有人的影子。现在的各大平台，比如哔哩哔哩上，会有很多用户呈现AI翻唱视频，这也是拿虚拟歌手引擎去创作自己的作品，但他们是应用层，我们是开发层加应用层。我们是制作工具的人。

有人说我们是让别人有“AI焦虑”的人，这可能有些夸张，但我自己现在不再焦虑了。你可以看到我们AI工作的一些资源、流程，都说明，我们得先是一个专业的音乐公司、音乐制作人或者说圈内人，然后才能用AI去“降本增效”。AI会来，但不会带着人脉和资源来取代我们。

AI可以在方方面面帮助音乐人、音乐制作家。这些技术和工具非常实用，比如我们可以利用AI把谱子上的音乐数据识别出来，只需要动动手指拍张照片，就可以将图像转化为波形，然后就可以听到音频文件，虽然有可能会很死板。在AI出现之前，这些都是人工完成的，因此制作人更像是一位编辑，将书上的谱子制作成声音影像。而AI更像一个数据库，调用已有的内容去解决细分领域的东西。它可以将我们想要的东西变成电子版，后面再人工交付一下就可以了。

还有一件事也很有趣，当我们需要大规模训练音乐相关AI的时候，我们发现给AI收集数据、“喂”数据，实际上也是一个庞大的工作量，而这个事情也只有其他类型的AI能够胜任。因此我发现，AI之所以发展如此之快，可能AI之间互相促进是一个原因。

AI现在可以制作一些简单的BGM（背景音乐），但是它生成出来的东西在质量上还不足以达到商用级别，需要人工再生成一个创意或Demo，这有时候可能涉及到版权问题。我常听到有人问我，“AI把歌手的二次创意拿来‘三创’到底算不算侵权？”因为AI的数据库非常庞大，通过不同的组合，很小概率上会出现“版权纠纷”。但我个人会建议从业者和使用者增强法律意识和专业意识，避免出现矛盾。

比如有人利用孙燕姿的声音训练AI并发布翻唱视频，但其中“利用孙燕姿声音数据”这件事却被隐瞒，很难考证，就会引发法律上的争议。说白了，一个声音像孙燕姿，不一定就是孙燕姿的声音训练的，也可能是专门模仿孙燕姿的歌手的声音或者其他音色相似的AI。没有见到数据之前什么都无法判定。目前这个行业还刚刚起步，针对这类问题，需要更多的关注，以及时填补AI版权限定的法律空白。至于我们邀请的Demo歌手，都是付费得到授权后再使用人声素材的。

我们的客户也知道我们在生产过程中使用了AI降低成本，目前已经有一部分客户对AI更加青睐，举个例子，之前费列罗找上我们，想按照“蜜雪冰城甜蜜蜜”那首歌写类似的广告曲。蜜雪冰城拿了一个工本音乐去改编，变成了一个广告营销歌，而且非常洗脑。费列罗希望用AI生成100首类似的10种场景下的营销音乐，这些场景有在电梯显示屏上放的、在电影院放的，等等。

这种营销歌曲如果交给传统音乐人来写的话，可能就正儿八经要写100首，而且作曲、混音、编曲、演唱的费用非常高昂，估计要好几千万。而我们则通过AI去生成，给它指定场景去生成一些营销歌词，把字数规定好，并用AI来沿着固定旋律演唱，在10天左右就把这个案子给做完了，成本比预期低了很多，对方也比较满意。只是这种广告营销歌曲对音乐的欣赏性要求就不太高了。

随着科学技术的发展，我们做研发工作的还是会有点担心，因为我们每天都在遇见新问题。大厂每天都在研发、训练、推出新模型，如果我不及时更新自己的所长，就会面临被淘汰的风险。好在，音乐在人工智能领域并不像ChatGPT那种文字类和图片类模型发展得那么迅猛，目前，我敢说全世界都没有一家公司做得特别好。

在艺术造诣角度，我对AI的角色和功能持中立态度。我还是想强调，我们开发AI的初衷是辅助音乐人生成更好更多的灵感，提高专业效率。一些音乐小白可能没有专业基础，不知道和声、曲调这种理论知识，但是又想利用音乐表达自己的感情，我们就可以推出AI来降低他的创作门槛。同理，在教育领域，AI也可以辅助编创，将作曲低龄化，小朋友可以从小就培养创作思维，通过AI作词作曲，并让它直观地演唱出来，有利于开发创造的土壤，培养更多的创作人才。

总之，AI技术是提高生产效率、降本增效、提供创意的一种工具，它有利于社会各个体系的建构，而不是所谓的“冲击市场的捣乱者”。