作者:万强编辑:范志辉
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原标题:《ChatGPT现象级爆发，音乐APP如何用AIGC颠覆用户体验？》
图片来源:工具生成。
2023年，ChatGPT的现象级爆发，引发了全球互联网巨头关于AIGC的“军备竞赛”，谷歌、微软、百度、Meta都走到了最后。能够与人进行自然对话、回答问题的ChatGPT的问世，也让大规模语言模型这一抽象而高端的概念变成了人人都可以使用的“私人助理”，一时间也是如此。
近日，ChatGPT开发公司OpenAI发布了下一代大型语言模型GPT-4，该模型不仅是支持ChatGPT和新Bing的最新AI大型语言模型，还支持微软365的新功能Copilot，帮助用户更高效地工作。据悉，ChatGPT在多项专业测试中的表现已经超过了“人类水平”。消息一出，再次引起人们对AIGC的高度讨论。
所谓的AIGC(AI-Generated Content)就是人工智能生成的内容。简而言之，人工智能可以借助现有的素材库，根据用户的需求生成相应的内容。目前，AIGC已被应用于音乐、绘画、音频等领域，让大众真切感受到技术革命背后的创造力。
在音乐领域，除了辅助音乐创作，AIGC技术也开始被用于创新用户体验。比如在国外，Spotify最近推出DJ模式，让AI改善推荐歌曲的体验；在中国，音乐等音乐平台在使用AIGC技术方面做了很多尝试。本文将以音乐的AI功能应用为例，盘点音乐与AIGC 空结合的想象空间。
AIGC正在腾飞，如何改变音乐体验？
如今打开音乐，你会发现AIGC已经遍布音乐的各个细节，从听歌、视觉呈现、社交分享等多个维度做了很多有趣的创新尝试。
当你点击推荐的歌曲并开始收听时，设计精美的AIGC黑胶播放器映入眼帘。
与以往的专辑封面播放不同，新推出的AI player是国内音乐行业在AIGC领域的首次视觉尝试。它的原理是，通过向AI工具输入关键词，AI算法结合各种元素，生成有创意的球员风格。现在，乐逗推出了机械盔甲、雪山白、积木游戏、工业灰等六款机型供用户选择。据悉，结合现场可以期待更多风格。
如果播放出来的歌词符合当下的心情，又想分享给朋友、微博等社交媒体，那么“AI歌词海报”这个功能就派上用场了。无论是古风、流行还是说唱，基于稳定扩散和Disco扩散两种模式，只需几秒钟，就可以根据歌词一键生成对应画风的海报，节省用户查找图片的时间。
这背后是腾讯音乐秦天实验室首创的AI音乐视觉生成技术MUSE(Music Envision)的支持。作为国内音乐行业第一个布局AIGC领域的平台，乐语凭借对音频和歌词的深刻理解以及对用户需求的前瞻性洞察，实现了音乐行业首个大型音乐海报绘制技术。
据悉，该技术还被用于为曲库中大量没有专辑所有权的免费单曲生成自适应歌曲翻唱，大大提升了用户的视觉体验，音乐人也可以基于该技术独立制作专辑图片。
在MuseAI算法的支持下，乐视还开发了“AI维度专属BGM”的可玩功能。用户只要上传照片给人，就可以生成相应的动漫风格的图片，还配有专属BGM。
此外，配合秦天实验室的AI技术，我们还可以通过AI贺卡功能自行编辑问候语和选择歌曲，获取AI生成的问候语藏语词歌词，配合所选歌曲的曲调演唱，一键生成定制的问候语。不得不说，无论是逢年过节，还是朋友生日，我妈都不再担心我会因为要说祝福的话而秃顶，走路也很有意思。
当我们打开音乐签到时，不仅会收到一首根据用户喜好和每天听歌情况录制的推荐歌曲，还可以滑动卡片查看当天的运势，并收到一张由AIGC生成的“今日运势图”。据悉，该画是根据当天推荐歌曲的内容，用今天的幸运色元素制作而成。它很漂亮。
对于音乐爱好者来说，基于AIGC的“智能乐谱”功能也是非常实用和受欢迎的。
因为网上的乐谱大多不全，而且筛选成本极高，如果想学习心水歌的乐器演奏和演唱，第一步就是费时的pa谱。如今，得益于智能乐谱功能，即使是新歌《我记得》也能直接找到乐谱，吉他谱、钢琴谱、尤克里里等主流乐谱一应俱全。
在此基础上，音乐还让静止画面的乐谱动起来。在业内率先推出“乐谱OCR”功能，基于图像识别方法，自动识别乐谱中的* *、音高、休止符等10种音乐信息，再结合音乐的高精度歌词信息，一键生成相应的智能乐谱，帮助乐迷轻松弹奏、演唱，再也不用中途停下手动翻谱。
与一般的手动乐谱不同，智能乐谱还具有AB复读、原声、节拍器、常用节奏的选择和编辑等一系列功能选项。不仅如此，我们还可以在学习后分享到音乐演奏与演唱组，结识同行。这个功能一经推出，好评如潮，非常实用。
总之，无论是音乐主动结合AIGC让用户体验更加个性化，还是提高音乐爱好者的学习效率，都可以看到AIGC科技在音乐领域的高度契合，也拓展了业界对AIGC与音乐空结合的想象空间。
嫁接音乐后，如何打开AIGC想象空房间？
此前，法国知名DJ大卫·杜塔(David Duetta)在演出过程中，通过AIGC工具，以阿姆风格创作了一首关于未来狂欢(Future Rave)的歌曲，并用阿姆的声音录制。观众的反应非常“疯狂”，让大卫·杜埃塔直呼“音乐的未来在于AI”。
而大卫·杜埃塔绝不是唯一一个有这种信念的人。
在音乐领域，AIGC在歌词、作曲、声乐合成等方面都取得了很大的成就。仅仅是利用AIGC制作功能性音乐就可以创造巨大的商机，更不用说成为辅助音乐创作的主流技术，或者创造虚拟艺术家等等。可以说，AIGC应该是继流媒体之后对音乐行业最具颠覆性的技术。
面对这一历史机遇，Spotify和三大唱片公司等音乐公司积极进入AIGC领域，试图抓住机遇。比如华纳投资了Lifescore，环球音乐投资了Soundful，索尼音乐自主研发了AI辅助音乐创作应用Flow Machines。毫无疑问，音乐公司探索AIGC已经成为一种新趋势。
在国内，乐率先了解到人工智能和AIGC的巨大潜力，并进行布局。2019年，Music的听听团队赢得了Mirex音频指纹比赛，并打破了三项世界纪录。2020年，乐语独创的预测模型(PDM)技术也打破了“模式进行预测”的世界纪录，帮助挖掘潜力歌曲，成为行业标准的赋能工具；还成功将基于DNN的封面识别技术引入听歌识别音乐场景，打造革命性的第一代听歌识别音乐系统，识别率提升12%。
/image-11月/2021年，基于音乐多媒体R&D中心，TME成立了首个音视频技术R&D中心——秦天实验室，专注于音视频相关的MUSE AI研究，研发出听歌、智能调音、音频超分、正版母带、翻唱识别、唱谱、业内首创等音乐视觉生成技术明星产品。其中，秦天实验室研发的“歌词生成方法”和哼唱识别也分别获得了国家专利奖和深圳市专利奖。
截至目前，秦天实验室已发表10余篇国际峰会论文，获得500多项发明专利，主导制定了多项音乐行业标准，成为业内顶尖的音视频研究实验室。近日，秦天实验室还在国内外首次发布了三组开源数据集，涉及片段翻唱识别、哼唱识别、唱腔评价，夯实产业发展基础，为数字音乐产业升级注入新的活力。
此外，能随着歌词唱歌跳舞的虚拟人“秦晓”也是由秦天实验室制造的。秦晓基于秦天实验室的音乐XR Maker系统和MUX设计中心的支持，体现了秦天实验室在拟人化舞蹈生成、歌唱表演生成、音乐灯光秀等方面的综合成果。
不难看出，音乐对AIGC的布局初见成效，不断满足和丰富用户的音频和娱乐体验，确立了行业内的先发优势。
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如果观察乐视的功能设计变化，会发现乐视不仅依靠过硬的技术，更依靠不断提升用户体验的核心理念，善于在细节上运用前沿技术解决B端和C端的痛点，从而不断引领音乐和娱乐体验的迭代创新。
正如用户体验专家肖恩·格雷蒂(Sean Gerety)所说，“能让所有人惊喜的不是你使用的技术，而是你用技术创造的体验。”
面对日新月异的技术革命，只有积极拥抱新技术，利用新技术，推动行业创新，才能在新浪潮中站稳脚跟。音乐在人工智能领域的不断布局，不仅会为用户带来更具前瞻性和个性化的音乐娱乐体验，也将拉开AIGC与音乐领域想象力空的差距，这也将推动音乐娱乐生产生态的进化。
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