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    AI音乐生成：大模型时代的声光盛宴
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    AI音乐生成：大模型时代的声光盛宴

    这篇文章探讨了在大模型AI产品如ChatGPT、Midjourney等迅速走红的背景下，人们似乎忽视了另一个重要的AIGC赛道：音乐和音效。人类对利用计算机作曲的技术探索源远流长，早在1960年，苏联学者Rudolf Zaripov就发表了历史上首篇利用计算机算法进行谱曲的论文。现在，利用深度学习和机器学习等人工智能技术赋能的音乐生成产品已经在市场上出现，例如Amper Music、AIVA等，还有一些AI技术公司在尝试这条赛道，如OpenAI和谷歌。虽然目前这些产品还处于技术原型的阶段，但从官方演示的生成效果来看，已经具有很高的水平。在游戏开发中，AI可以用来生成角色配音、音效和配乐，虽然现在的配音效果和质量还无法与专业声优相媲美，但在一些低权重场景下已经可以满足需求，而在音效方面，AI也可以提供新的创作可能性。
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    「DeepMusic」完成近千万美金A 轮融资，用AIGC音乐引擎打造「全民音乐创作时代」｜36氪首发
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    「DeepMusic」完成近千万美金A 轮融资，用AIGC音乐引擎打造「全民音乐创作时代」｜36氪首发

    当AIGC的“全民艺术价值”进入流行音乐。 文｜刘雨洁封面来源｜视觉中国 36氪获悉，人工智能音乐服务商「DeepMusic」（灵动音）于日前宣布完成了近千万美金的A 轮融资，GGV纪源资本领投，丰元资本跟投。融资额将用于自研AIGC音乐引擎及其应用的研发，加速国内外市场拓展。一苇资本担任长期独家财务顾问。 「DeepMusic」成立于2018年，是国内首家基于自研AIGC能力打造音乐引擎的国内人工智能音乐服务商，致力于将AI音乐技术转化为面向各类音乐人群的场景级应用及产品。 “AIGC的出现，极大地变革了人与内容的关系。” 「DeepMusic」创始人兼CEO刘晓光告诉36氪，在大模型正在迅速分走一部分内容创作心智的当下，音频模态还没有像自然语言、图像等一样被广泛应用和场景化。而音乐实际上和绘画、影像等其他艺术形式一样，虽然进行过系统性学习的人总是爱好者中的极少数，但每个人其实都有非常个性化的喜好和理解。在AIGC越来越垂直的技术与资本趋势下，AI所带来的更普惠的音乐创作方式和技术交互价值即将到来。音乐知识云化，让AI“听懂”音乐对市场的初步理解和把握，来自于刘晓光在音乐社团中度过的大学生活。2013年，在清华就读化学专业的刘晓光成为了一名颇有名气的音乐制作人，也结识了同在清华热爱音乐和人工智能的伙伴
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    AI音乐革命：创新与挑战
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    AI音乐革命：创新与挑战

    AI技术正在音乐、音频领域发挥重要作用，创新了音乐创作、音频处理和音乐推荐等方面。音乐创作方面，AI生成音乐、自动作曲和和声生成，以及AI即兴演奏等新技术正在出现。在音频处理和增强方面，AI可以修复和降噪音频，进行混音和母带处理，以及实现音频合成与声音设计等。同时，AI技术还能进行智能音乐推荐，推动跨界合作和创意碰撞。然而，AI技术在音乐领域的应用也面临挑战，如原创性和人类表达，以及隐私和伦理问题等。尽管如此，随着技术进步，AI将在音乐产业带来更多创新和突破。
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    AI音乐创作：用智能工具塑造独特声音
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    AI音乐创作：用智能工具塑造独特声音

    这篇文章介绍了一款名为“BeatBot”的AI音乐生成器，可以在艺术家的创作过程中帮助他们创作出优秀的鼓节奏、贝斯线和律动。同时，通过“LyricMaster”人工智能生成的歌词编写功能，可以减轻创作引人注目歌词的困难，并提供创造性的双关语、押韵和主题思想。最后，“HarmonyHub”则专注于和声和和弦进行的复杂世界，利用对音乐理论的深刻理解，协助艺术家创作丰富且迷人的和声结构。总的来说，这些AI工具正在为音乐制作带来无限的可能性。
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