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「DeepMusic」創(chuàng)始人兼CEO劉曉光告訴36氪，在大模型正在迅速分走一部分內(nèi)容創(chuàng)作心智的當下，音頻模態(tài)還沒有像自然語言、圖像等一樣被廣泛應(yīng)用和場景化。而音樂實際上和繪畫、影像等其他藝術(shù)形式一樣，雖然進行過系統(tǒng)性學(xué)習(xí)的人總是愛好者中的極少數(shù)，但每個人其實都有非常個性化的喜好和理解。在AIGC越來越垂直的技術(shù)與資本趨勢下，AI所帶來的更普惠的音樂創(chuàng)作方式和技術(shù)交互價值即將到來。音樂知識云化，讓AI“聽懂”音樂對市場的初步理解和把握，來自于劉曉光在音樂社團中度過的大學(xué)生活。2013年，在清華就讀化學(xué)專業(yè)的劉曉光成為了一名頗有名氣的音樂制作人，也結(jié)識了同在清華熱愛音樂和人工智能的伙伴 。劉曉光和其他幾個同時愛好音樂和編程創(chuàng)始成員，發(fā)現(xiàn)了“AI x 音樂”的魅力，組建了「DeepMusic」的創(chuàng)始團隊。數(shù)據(jù)顯示，目前全球音樂用戶已經(jīng)高達16.3億，但音樂作為社交媒體、短視頻平臺等流行視角下最重要的自我表達方式之一，專業(yè)性門檻卻一直沒有被降下來。盡管近年來，庫樂隊等工作站已經(jīng)一定程度上簡化了編曲的入門難度，但樂理知識和數(shù)字演奏能力的阻礙，導(dǎo)致了距離“全民音樂創(chuàng)作時代”的到來，還有很長的路要走。而產(chǎn)業(yè)機會的背后，一邊是唱片公司和有限且昂貴的專業(yè)編曲資源幾乎壟斷了傳統(tǒng)編曲流程，另一邊是個人用戶的創(chuàng)作影響力正在與日俱增。根據(jù)抖音數(shù)據(jù)，在播放量大于1萬的視頻中，有62%的內(nèi)容來自于粉絲量1萬以下的普通創(chuàng)作者?！拔覀兿胍屢魳窅酆谜呖梢圆挥没ù罅康臅r間系統(tǒng)學(xué)習(xí)音樂，沒有樂理知識的人也能表達自己的音樂天賦。”劉曉光直言，當下，數(shù)字世界留給非專業(yè)音樂愛好者參與創(chuàng)作的方式十分有限。由于缺乏出色的音樂底層基礎(chǔ)設(shè)施，音樂創(chuàng)作的門檻之高、創(chuàng)作耗時之長，都令普通人望而卻步。就像我們很難想象在全民K歌等翻唱應(yīng)用出現(xiàn)之前，有多少熱愛唱歌的人善于使用電腦上的專業(yè)錄音軟件混縮聲軌。在AIGC時代，一切關(guān)于全民創(chuàng)作的“癢點”，都有了更直白的回答。相比AI繪畫、ChatGPT等所代表的模態(tài)形式，用AI生成音樂的難點之一在于更大的語義鴻溝，即語言描述與音樂內(nèi)容的對應(yīng)。這也是傳統(tǒng)音樂制作人最重要的工作：拿到曲譜之后，制作人不只需要編曲，還需要通過溝通或協(xié)調(diào)音樂人把創(chuàng)作者抽象的風(fēng)格描述和情緒語言轉(zhuǎn)化為音樂符號。除了自然語言處理這一更下游的能力，在過去的AI音樂產(chǎn)業(yè)中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是更關(guān)鍵的痛點?！翱梢哉f，音樂的知識從來沒有能夠被人類檢索過?！睕]有公開的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是智能音樂這一交叉領(lǐng)域沒有先于其他賽道爆發(fā)的原因。回想起過去參與音樂教育的經(jīng)歷，劉曉光表示，樂理結(jié)構(gòu)本身是枯燥的，比如教一個小孩“四三拍”，最好的學(xué)習(xí)方式就是跟著熟悉的兒歌打拍子。但在人們?nèi)粘Ｂ牭牧餍幸魳防?，大多?shù)人還是不知道哪些歌是四三拍的，也不知道諸如“悲慘”、“激進”的聽感是通過哪些音樂符號的應(yīng)用來實現(xiàn)的。只有先通過數(shù)據(jù)標注把人類音樂存量中的音樂知識和信息拆解出來，進行連接和云化，才能讓AI聽懂音樂，從而構(gòu)建貼近人類專業(yè)制作過程的AIGC。為了實現(xiàn)這一目標，「DeepMusic」創(chuàng)建了音樂結(jié)構(gòu)標準UMP及自動標注技術(shù)，并在過去幾年中分析了大量音頻文件，將它們的每個小節(jié)用了什么樣的音高、和弦、段落等等音樂符號，將超過2萬首歌的樂理信息轉(zhuǎn)化為一個可用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)庫，使得識別準確率能夠達到90%以上，能夠滿足大部分C端用戶的場景需求。當技術(shù)環(huán)境來到AIGC進入到自然語言大模型的時代，「DeepMusic」自研的AIGC音樂引擎“Mutrix”在兼容開源語言模型的基礎(chǔ)上擴展為多模態(tài)模型，最終達成自然語言對音樂的控制。目前，「DeepMusic」的音樂結(jié)構(gòu)標準UMP已經(jīng)被TME旗下全民K歌、QQ音樂多個場景應(yīng)用。與此同時經(jīng)過多次迭代的UMP Board已經(jīng)自主完成了40萬首歌曲的AI自動標注。在輸出的音樂風(fēng)格上，「DeepMusic」也正在進行出海內(nèi)容的擴充，加速推進海外市場布局。工作站嵌入工作流，元宇宙打開泛C端市場“一個音樂愛好者想要創(chuàng)作一首歌，需要支付的編曲費用平均在5000元左右。”根據(jù)劉曉光的介紹，單就編曲而言，這一價格甚至和一般唱片公司支付給編曲師和后期的成本差不多。但普通愛好者創(chuàng)作音樂的初步目的可能并不是變現(xiàn)，而是個人愛好或者社交目的，這就導(dǎo)致了一個內(nèi)容創(chuàng)作收益和成本極其不對等的情況。然而，盡管音樂創(chuàng)作并不是一個很“痛”的生活必需品，需求卻在文化娛樂、青少年教育、游戲等多個領(lǐng)域保持著顯著增長。數(shù)據(jù)顯示，2021年中國在線音樂用戶達6.89億，在全球16.3億左右的活躍音樂用戶中占比可觀。同時，中國K12階段進行音樂學(xué)習(xí)的青少年占比高達56.5%。產(chǎn)品方面，技術(shù)特點決定了AIGC目前還是一個只能應(yīng)用于生產(chǎn)端的能力，而流行音樂卻似乎是一個“供大于求”的產(chǎn)業(yè)?？紤]基于音樂引擎打造面向各層級音樂用戶的音樂消費端的新機遇，「DeepMusic」的產(chǎn)品矩陣目前包括：旨在降低專業(yè)創(chuàng)作門檻的音樂工作站“和弦派”，該產(chǎn)品已進入內(nèi)測階段；以及致力于覆蓋泛音樂用戶的社交娛樂元宇宙產(chǎn)品“音夢島”，將線下音樂娛樂場景線上化；已上線了“口袋樂隊”作為音樂創(chuàng)作與音樂元宇宙玩法的試驗場。「和弦派」產(chǎn)品界面「口袋樂隊」產(chǎn)品界面其中，“和弦派”作為比庫樂隊門檻降低極大的音樂工作站，對于AIGC音樂能力、實時渲染能力等具有更高的技術(shù)要求，將幫助「DeepMusic」把底層AI音樂技術(shù)率先嵌入到音樂創(chuàng)作的工作流中。從2019年開始，「DeepMusic」團隊用了很長時間打通引擎級的工程化開發(fā)，使得一個跨平臺的高性能音頻引擎成為了可能。與近來炙手可熱的Google MusicLM相比，「DeepMusic」將目光聚焦于與創(chuàng)作者深度結(jié)合的音樂的創(chuàng)作以實現(xiàn)自我表達，而非價值占比僅為1%的功能性音樂（如輕音樂、睡眠音樂、視頻配樂等）。團隊方面，「DeepMusic」核心成員均為清華教育或科研背景，且在音樂學(xué)習(xí)和編曲方面有著深厚造詣。CEO劉曉光作為音樂制作人主導(dǎo)制作近百首作品；CTO苑盛成本碩博畢業(yè)于清華大學(xué)工程物理系，在美國羅格斯大學(xué)大數(shù)據(jù)實驗室任博士后，從事音樂和聽覺模型研究。談及AIGC可能會涉及的版權(quán)問題，劉曉光表示，在當前流行音樂的話語體系下，所謂的“創(chuàng)意”都是有規(guī)律可循的。在此背景下，用AI去積累和理解足夠多的音色、演奏方式等，從而建立全集，是完全可實現(xiàn)的。目前，「DeepMusic」已經(jīng)和全民K歌落地了多項合作，例如上線了一個把存量歌曲一鍵remix成其他風(fēng)格的功能，為用戶提供更豐富的內(nèi)容表達空間。這項技術(shù)已經(jīng)觸達了上千萬的用戶，被使用超過3億次。“短期內(nèi)，我們會想辦法把AIGC的能力更多地嵌入到音樂人熟悉的工作流中?！?div style="height:15px;">