AI进乐队了,还要不要人写歌了?——聊聊AI在音乐创作里的那些事儿

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简介: AI进乐队了,还要不要人写歌了?——聊聊AI在音乐创作里的那些事儿

AI进乐队了,还要不要人写歌了?——聊聊AI在音乐创作里的那些事儿


嘿,朋友们,今天咱不聊代码、不聊大数据、不聊服务器宕机这类“工地现场”。咱今天轻松一点,来聊聊一件更“浪漫”的事儿——AI 是怎么改变音乐创作的。

你可能会想:“AI能画画、能写诗我知道,可是,它真的能写歌吗?还能写得动听?”

我先给个答案:是的,而且现在写得还不赖。


一、从伴奏到作曲,AI已经不是“客串乐手”了

早些年,AI 在音乐里最多就是个和弦生成器或者节奏打击机,现在不一样了。AI 直接开始干我们人类“灵感创作者”的活了。

比如下面这些 AI 音乐工具,已经在“搞事情”:

  • OpenAI 的 MuseNet:可以模仿 15 种风格写 4 分钟音乐(还能跨风格混搭);
  • Google 的 MusicLM:直接输入“描述性文字”就能出音乐;
  • Sony 的 Flow Machines:AI协助完成整首流行歌曲,甚至已经出专辑;
  • AIVA、Amper Music、Soundraw:用于游戏、广告、影视的配乐,效率极高;
  • Suno.ai、Udio.ai:直接输入提示词,出一首完整的带歌词歌曲,旋律、伴奏、节奏全自动。

说白了:AI已经不是帮你调音色,而是帮你“起草灵感”,甚至“直接成品”。


二、一句“文字提示”,AI就能写一首歌?

来点实际的,假设你想生成一首类似《久石让风格》的纯音乐,用 Python + OpenAI 的 MusicGen 模型(Meta推出),大致流程长这样:

from transformers import MusicgenForConditionalGeneration, MusicgenProcessor
import torch
import scipy

# 加载模型和预处理器
processor = MusicgenProcessor.from_pretrained("facebook/musicgen-small")
model = MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/musicgen-small")

# 输入文本描述
inputs = processor(
    text=["A peaceful, relaxing piano melody in Joe Hisaishi style"],
    return_tensors="pt"
)

# 生成音乐
with torch.no_grad():
    audio_values = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)

# 保存为WAV文件
scipy.io.wavfile.write("generated_music.wav", rate=16000, data=audio_values[0].numpy())

👆这一段代码就能生成一段 Joe Hisaishi 风格的钢琴曲。
你说神不神奇?

你只要一句描述,AI就能作曲,还不会跟你抢版税。


三、歌词生成?AI表示:“分分钟的事儿~”

你以为AI只会写伴奏?不,连歌词都安排得明明白白。

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

prompt = "帮我写一首描写夏日海边、带点怀旧感觉的流行歌曲歌词"

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4",
  messages=[{
   "role": "user", "content": prompt}],
  temperature=0.8
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

这段调用 GPT 模型的代码就能生成非常“押韵顺口又有画面感”的歌词,什么“余晖洒在浪花的肩膀”、“沙滩上写下未寄出的信”,都能自动飘出来。


四、再上一档:AI唱出来!

那 AI 能不能唱?当然!

现在最火的两个方向:

1. 文本转唱歌(Text-to-Singing)

比如微软的 VALL-E X、国外火到不行的 DiffSinger 和国内的 开源项目 So-VITS。可以给一句歌词、一个旋律,AI就能唱出拟人度极高的歌声。

2. 声线克隆

你能听到周杰伦的AI复刻声唱五月天的歌,或者是Taylor Swift唱《野狼disco》。别说,你还真得细听才能听出真假。

五、AI音乐的边界和思考:创意的终结还是放大的开始?

咱说点真心话,作为一个喜欢敲代码也爱听音乐的人,我的感觉是:

  • AI的确能快速产出,尤其在“背景音乐、情绪铺垫、辅助灵感”上,很能打;
  • 但要写出“触动灵魂的旋律”、“写进人心的歌词”,AI 目前还差那口气
  • 真正有温度的作品,多半来自人对世界的体验,而不是模型对数据的抽象。

不过AI并不一定是替代,而是放大你的创造力——比如:

  • 没灵感时,让AI给你几种曲风方向;
  • 写词卡壳时,让它帮你拓展意境;
  • 编曲没思路时,让AI生成不同和弦走向试试。

说到底:AI不是让你“偷懒”,而是让你“玩得更花”。


六、尾声:技术可以复制风格,但难以复制“情绪”

AI做音乐已经不稀奇,但音乐的意义永远是人的体验、人和人的连接

未来,可能你听到一首歌,不知道是人写的还是AI写的——但你能感觉到,它有没有打动你。

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