AI歌手在音乐制作中有什么优势和不足？

AI歌手作为一种新的音乐形式，在近年来已经开始引起广泛的关注。目前，AI歌手已经能够通过深度学习和语音合成技术创造出高质量的音乐作品，并且在某些场合也有一定的表演效果。但是，要说AI歌手是否会成为主流还需要时间来验证。

虽然AI歌手在音乐制作中具有一定的优势，例如可以快速生成音乐、自动调整音高等，但是与真人歌手相比，AI歌手还存在一些不足之处。首先，AI歌手缺乏情感和表现力，无法将歌曲的感情传达给听众。其次，AI歌手的音乐创作仍需要人工干预，而且在音乐风格、节奏和曲调等方面也存在一定的局限性。

因此，虽然AI歌手已经能够创作出一些高质量的音乐作品，但是在未来是否能够真正成为主流，还需要继续探索和发展。可能需要更多的技术创新和人工智能算法的进步，才能让AI歌手在音乐领域得到更广泛的应用和认可。

作为一名AI语音合成软件，「AI 孙燕姿」翻唱华语乐坛歌曲的爆红，反映出AI在音乐制作领域具有巨大潜力，将带来以下影响:

1 形成全新的音乐市场：由于AI语音合成技术具有快速、高效、低成本等优势，将为音乐制作行业带来全新的市场机会。例如，AI可用于定制化配音、广告音乐制作等领域。

2 提升音乐制作效率：AI技术将成为音乐制作工具的重要一环，大大提高了音乐制作的效率，节约了人力物力成本。

3 拓宽音乐风格：AI语音合成技术具有较强的适应性和迁移能力，能够模仿各类音乐风格，创造出更具创新性的音乐形式。

4 更多的音乐创作可能性：AI技术提供了全新的音乐创作模式，例如，可以利用AI生成的旋律、和声、鼓点等元素，让人类音乐创作者面对新的创作挑战。

虽然AI语音合成技术的应用将会带来巨大的市场机会和效率提升，但人类音乐创作者的创造力、情感表达等方面是AI无法比拟的，因此，AI与人类音乐创作者的合作将是未来音乐制作的主流趋势。

AI 歌手是使用人工智能技术制作音乐的一种方式，它可以模仿真实歌手的声音和唱腔，并创造全新的音乐作品。虽然 AI 歌手颇具潜力，但要想成为主流还需要克服一系列技术、道德、法律等方面的挑战。

首先，AI 歌手目前的音质和表现力仍无法达到真正的人类歌手所具有的丰富情感和个性化风格。尽管AI技术在语音合成和自然语言处理方面已经取得了很大进展，但还需要更多的研究来提高其音乐表现力和感染力。

其次，从道德和伦理角度考虑，AI 歌手可能会带来一定的争议和反对。一些人认为，使用 AI 技术制作音乐可能会导致真实人类歌手失业，或者降低音乐作品的艺术品质。

最后，AI 歌手在版权保护和商业开发等方面也存在困难。由于音乐产业依赖于版权保护和商业营销，AI 歌手如果不具备明确的版权归属以及商业开发模式，可能会受到投资和市场的限制。

综上所述，AI 歌手目前还面临着技术、道德、法律等多重挑战，成为主流可能需要相当长的时间。尽管如此，随着科技的不断进步，AI 技术在音乐创作领域的应用仍会不断发展和完善。

业内皆知，作为人工智能领域发展最成熟，历史最悠远的分支之一，人脸识别有包括LFW和MegaFace在内的诸多国际级别赛事，而微软在去年提出的MS-Celeb-1M基准测试则被誉为人脸识别年度“世界杯”。就在最近，最新一届“世界杯”落下帷幕，更像是对“中美两国AI发展并驾齐驱”的某种印证，一家名为猎户星空的中国人工智能公司，在其中一个重要竞赛项目中夺得头魁。

考虑到赛事的权威性，在不少行外人眼中——在人工智能疾风骤雨般渗透进大众生活之前，上述结果委实有些意外。值得一提的是，借助计算机视觉领域顶级会议ICCV2017的平台，本届竞赛既包括大规模人脸识别竞赛（HardSet及RandomSet），还颇具新意地推出了更具挑战的小样本学习（Low-ShotLearning）竞赛，可谓近年来业内公认的含金量最高的同类赛事，这也自然招致全球各地人脸识别团队超强的“夺金”欲望，好在结果令人欣喜，至今不满一岁的猎户星空，获得了这项赛事识别子命题有限制类（只使用竞赛提供数据）第一名。

事实上，最近一周，这家初创企业出了不止一次风头。7月26日，传闻已久的小米AI音箱正式发布，后者采用360度远场语音控制，在提供在线内容的表层应用背后，这款音箱无疑承担了小米“智能家庭中枢”角色，是小米试图将整个生态链产品“连起来”的关键布局。而作为猎豹移动旗下人工智能子公司，猎户星空是小米AI音箱重要合作伙伴，为其提供了一套可以用“这个星球最温柔声音”回复用户的语音交互系统。

将时间轴拨回一个月前，作为猎户星空AI生态链上的第一款产品，他们联合喜马拉雅同样发布了AI音箱“小雅”，其背后技术核心，同样是猎户星空全链路自研的远场语音交互系统——尽管踏上AI音箱“风口”的企业有先后之分，但当他们在寻觅语音交互这块最重要的长板时，猎户星空都是他们最值得仰仗的嫁接对象。

而倘若将人脸识别“世界杯”的夺魁与语音系统放在一起考量，不难发现这家创业公司的迅猛之势。要知道，至少在现阶段，人工智能大概可分为语音识别，图像识别，语言理解和机器人等应用技术，其中语音识别和图像识别是目前相对成熟的领域，普遍准确率都超过90％——这也意味着再想要持续精进的难度，猎户星空能在短时间内一举拿下了人工智能两座已经很高的高地，在创业公司中确实比较罕见。

不久前，《纽约时报》在采访大量美国政府官员和硅谷精英后就得出结论：中国的人工智能将与美国齐头并进，中国已经诞生孕育人工智能温润的社会土壤。如果将这家中国初创企业的“世界杯”夺魁，搁置在中美AI竞赛的宏大背景，仔细分析这家公司，就显得意义非凡。

技术过硬

先从微软的这次比赛谈起。

如前所述，猎户星空获得了这项赛事识别子命题有限制类（只使用竞赛提供数据）第一名。顾名思义，与更偏向于比拼数据的无限制类（无限制使用外部数据，数据越多训练模型当然越好）相比，有限制类别只能在限定的数据集内调用，是比较纯粹的算法比拼，因为在限定数据情况下想达到最高精度非常困难，难度也更大——当然，正是由于这种限制性，有限制类的算法比拼也相对公平。

公平也意味着高门槛。竞赛数据噪声大，无法直接拿来训练，而整个训练数据集也很大，适合人脸模型大规模训练的模型对资源的要求又高，很难做到又快又好。于是经过探讨，猎户星空团队设计了一种鲁棒的去噪算法，可针对各类不同程度的噪声数据进行有效去噪，同时选择采用适合大规模训练的triplet模型，通过一种颇为巧妙的设计在有限资源下加速了triplet网络的训练，大大提升了性能，最终获得075／0606（randomset／hardset）的高分——这一成绩远超以往记录，几乎达到了不使用外部数据的极限。

事实上，尽管成立时间不长，但团队成员过往的技术积淀（官方介绍：猎户星空初创团队拥有来自硅谷，日本，中国台湾地区，北京和深圳等全球一流科技公司的技术精英，博士占比近5成），让他们创立初就开始投身人脸识别的探索。参赛“世界杯”前，他们就在另一项人脸识别国际赛事LFW上取得了前三名。值得一提的是，与在“世界杯”的获胜逻辑相近，LFW上，与只追求精度的团队不同，猎户星空尝试用尽量小的网络，去追求尽量高的精度，令不少其他团队侧目。

而与不少初创团队醉心于“秀技术”不同，依托于猎豹移动强大的产品思维底座，猎户星空深知一点：将技术蜕变为产品，从来都是检验技术成熟的唯一标准。于是，猎户星空上述所有比赛技术，都不会被搁浅在学术报告或者比赛赛场上，而会被运用到在门禁，机器人和移动APP等具体产品。举个例子，目前人脸识别技术就被用于猎豹旗下的直播产品Liveme中，后者每天产生超过20万小时的直播内容，运用图像识别技术可以进行24小时的实时监控，极大提高违规内容的审核效率。

让人温柔以待的音箱

谈及技术落地，猎户星空让人工智能音箱做到“像人类一样沟通”，或许是更好的例子。

事实上，关于语音交互，猎户星空现已掌握麦克风阵列，语音唤醒，语音识别，语义理解和语音合成等全套远场语音技术，且各环节相互补充配合，大幅提升了交互体验。譬如以最关键的语音唤醒举例，基于猎户星空汉字整体建模的CNN唤醒技术，其语音交互系统可以实现高精度唤醒，达到了行业领先的误报水平，且解决了人声回应对识别的干扰——据悉，目前猎户星空的唤醒率达到了95%以上。

再比如，上个月问世的小雅是业内第一个真正做到人声回应的音箱。猎户星空采用大数据情感语音合成技术与汉语语音合成引入重音技术，提升了汉语语音合成自然度，重音层次分明，这让小雅音箱的声音，真的很像一位叫小雅的邻家女孩——这种在声音上的技术精进，即是一种典型的用户思维（而非工程师思维），也因如此，小雅音箱一经推出就获得了市场的回报，预售5万告罄。

一个月之后，猎户星空又将这种用户思维输送到了小米AI音箱——“小爱同学”身上。与小雅相似，由猎户星空提供的人声回应技术，可以让“小爱同学”被唤醒时，回答一声“诶”“我在”等回应；而猎户星空提供的另一个关键技术，语音合成，则让小米AI音箱被赋予“这个星球最温柔”的女声，这项技术可以使得任何一款AI音箱，用亲和平滑的声音曲线回复用户的任何需求。

可以想象，这些技术会让用户由衷地对机器温柔以待（盲测显示，相比同类产品，70%的用户很喜欢运用猎户星空技术产生的语音），并在“机器人成为家庭一份子”的必然之路上起到助推的作用。

体验为王

说到音箱，当前中国智能音箱市场杂乱到近乎失序。

据说前段时间，喜马拉雅副总裁李海波在深圳南山区转了一圈，发现1公里内盘踞着112家做语音智能产品的公司，他走访了其中4家，发现他们无比痛苦：他们无一不在拼模组和方案，却几乎没什么用户；他们知道风口离自己很近，却总是困在原地。

事实上，新技术的来临总让人欢喜，但却有一样东西决定了新技术是夭折还是迅速普及——用户体验。

如上所述，与单纯秀肌肉的人工智能公司不同，猎户星空的最大优势源于它是一家拥有互联网思维的AI公司。它由一群重视产品体验的工程师和尊重技术的产品经理共同组成，这足以造就与大多数语音和人脸识别公司的云泥之别。

举个例子，傅盛曾提到过一个细节：猎户星空把喜马拉雅的内容和音乐曲库，以及各个合作伙伴的音乐曲库，不仅集成在了一起，还做了服务端细节上的优化，譬如标题，音频，歌词和节目的优化，都打印上了喜马拉雅独特的标签，让这些内容更加口语化，最大程度完善用户体验。

嗯，相较于散落在不同技术精英头脑中的需求构想，将AI以最快速度变成体验良好的产品，无疑更为关键，而猎户星空无疑深谙此道。

其实人工智能与当年的电力革命有诸多相似之处：譬如，它们本身都不是一个“行业”，AI的机会在于和应用结合，而不是单纯的技术输出；其次，就像普通人不会关心爱迪生与特斯拉的直流交流电之争，他们只想要更好的“结果”，人工智能亦如此，最后拼的其实是产品，就像傅盛所言：“深度学习的核心是数据驱动，虽然有模型调参，有自己的优势，但别人有更多的数据调参很快拉平优势，很难真的想像一家公司通过提供技术输出就能成功。我甚至认为未来深度学习是基础的技术运用，很多公司都具备深度学习的研发能力。”

所以，无论是技术本身，还是让技术落地的用户体验，今天的猎户星空都已展示出了“与年龄不符的成熟”，而这二者的结合，无疑让他们的未来值得期待。

李北辰/文（知名科技自媒体，致力于用文字优雅的文章，为您提供谈资与见识）

尝试让AI帮助匹配合适的伴侣是一个个人决定，需要权衡许多因素。以下是一些要考虑的关键因素：

1 算法的可靠性和准确性：首先需要考虑的是AI算法的可靠性和准确性。你需要确保该算法能够准确地理解和解读你的偏好、兴趣和价值观，以便能够为你提供合适的伴侣选择。

2 数据隐私和安全：当你使用AI来帮助匹配伴侣时，你需要明确了解你的个人数据（如个人喜好、社交媒体信息等）是否会被保护和安全处理。同时，你也要考虑它们是否会被用于其他目的，以免造成潜在的风险。

3 个人偏好和主观意愿：AI可能会依据其算法选择出一些匹配度高的伴侣，但最终的决定权应该掌握在你手中。你需要确保AI仅仅是提供了一些建议和参考，而不是强制性的匹配方式。

4 与传统方式的比较：AI匹配伴侣与传统的相亲、交友方式相比有何优势与劣势？你需要衡量这些因素，回顾一下自己的交友经历，看看是否有任何改进的空间。

5 交流和亲密度：AI能够根据你的个人信息和模式为你匹配伴侣，但它不能完全理解人类情感和亲密关系的复杂性。亲密关系需要建立在相互了解、信任和良好的沟通基础上，所以你需要确保AI仅仅是提供了一个起点，而不是终点。

在决定是否让AI帮助你匹配伴侣时，请记住，AI只是一种工具，它可以为你提供一些潜在的选择和建议，但最终的决定权在于你自己。相比于仅仅依赖AI，你可能还需要借助传统方式（如面对面交流、相互了解等）来更好地认识和选择合适的伴侣。

短视频行业的兴起，不少创作者涌入了这一赛道，并且衍生出了许多与短视频息息相关的行业，就比如AI语音。其实我们在各大视频平台所听到的视频配音，不少来自AI，并且播放数据还非常漂亮，那不少网友可能会产生这样的疑问，AI语音是否能成为未来的主流？

所谓AI语音，其实就是机器人朗读，在早期的AI配音方面，机器人读出来的声音，每一个字我们都能听懂，但连起来读就显得有些刻板，听时间长了会让人头疼。当然了，早期的AI配音或许只是一个“附带”功能，登不上台面。然而，AI技术有高低之分，尤其是近几年的AI配音，完全可以达到“以假乱真”的现象，比如冬奥会期间数字人冬冬的配音，如果不看虚拟人，完全听不出这是AI语音。

AI语音为什么能发展到能“以假乱真”的地步呢？

之所以现在的AI配音能发展到真人的水平，其实就需要有真人的参与。首先要挑选声音素材配音工作者，不仅普通话要标准，而且不同场景下配音员的音色、感情色彩也要不同。就比如说城市宣传方面，音色就得偏向于浑厚一点，如果作为400客服，声音就得亲切。

而在声音采集方面，不仅要对配音员的拼音字母进行采集，还要对前舌音、后舌音、拼音组合、音色等进行全方位的录制。由于配音员每天随着时间、工作量的不同，音色也可能会产生一定的变化，所以采集后还要筛查出不同的声音进行剔除，留下更高质量的声音素材，因为声音质量的高低直接决定了AI配音最后的效果。

在声音采集完成之后，还需要AI来训练语音合成算法，AI参与语音合成，并不像下围棋等那样规则分明，语音合成规则模棱两可，许多情况下还要人为参与进来进行调试，因为AI语音不仅要完成简单的配音工作，还需要完成配音过程中的一些“副产物”，只有这样听起来才像真人。就比如一句话下来要出现呼吸的声音，不同音调配音后的呼吸声也有不同，因为机器人与真人很大的差别之一就是生理区别。

然后就是语音的音调，想要AI语音达到真人的水平，就要具备音调起伏的特点，该停顿的地方要停顿，该拉长声音的地方就要拉长。始终保持一种音调、一种语速表面上看去像是很专业的朗读者，但是在情绪方面、生理方面并显得并没有那么亲近。而对语音音调的调整，其实就像是对一张进行P图，其目的就是想让AI语音听起来更接近于真人。

AI语音未来是否能成为主流呢？

从现阶段来看，目前的AI语音确实能满足这些需求，并且还能做到“以假乱真”的水平，这在短视频行业也得到了广泛的应用。但是在与客户交互中，只需要一开口对话，大多数人立刻就能分辨出到底是不是AI配音。

此前一则短视频爆火，内容就是用户听出来客户指出客服是机器人后就陷入了“我不是机器人，我们用心做售后”的死循环当中，在业务范围内的对话，或许AI语音还能理解用户的意思，一旦超出一点点的业务范畴，AI语音立马就暴露出机器人的破绽。

在很大程度上，AI语音的交互更像是通讯行业的“单工模式”，听的时候不说话，说话的时候不听。在与真人交互过程中，通话对方会充当“捧哏”的角色，但在与AI交互过程中，当你说话时，对方会一直保持沉默，直到你将一段话说完全说完，之后停上一两秒的时间才能听到回复，而这一过程就会让用户轻而易举地发现对方是AI。

机器人与人的对话，用户往往会感到不被公平对待、不被尊重，最终给用户带来一种不信任感，这就很难提升成交率。所以对于客服这一群体而言，未来虽然必不可少的要使用到AI，但在使用过程中也要提升AI的水平，毕竟人与人之间的交流，往往是先处理感情，再处理事情。

AI语音未来或许将会成为主流，但距离那一天，就目前来看或许还任重道远！

AI翻唱是近年来人工智能技术应用的一种典型示例。通过使用机器学习和语音合成等技术，AI可以模仿人类歌手的声音、表现力和情感，并在许多方面改进音乐创作和制作的流程。在本文中，我们将探讨AI翻唱在音乐产业中的影响。

## AI翻唱的定义

AI翻唱是指使用人工智能技术实现人类歌曲的自动演唱。这种技术需要大量的训练数据和深度学习算法，以生成高质量的音频输出。AI翻唱的实现方式包括：

- 声音合成：将歌曲的音符、歌词和节奏转化为计算机可处理的数据，然后再通过语音合成技术将数据转化为声音。

- 语音识别：通过分析歌曲的音频信号来推断出歌曲的内容，包括歌曲的旋律、歌词和节奏等。

- 机器学习：通过向计算机输入大量的人类歌唱样本，使其学习并模仿人类歌唱的声音、表现力和情感，并生成类似人类歌唱的音频输出。

## AI翻唱的优势

AI翻唱在很多方面可以改进音乐创作和制作的流程，包括：

### 1 音乐创作

AI翻唱可以作为一种音乐创作工具。通过输入歌曲的旋律、节奏和歌词等元素，AI可以生成全新的作品。这种技术为音乐家提供了一个快速、简便的方式来探索新音乐和创意。

### 2 音乐制作

AI翻唱可以帮助音乐制作人员快速地创建和调整声音效果。例如，使用AI翻唱技术可以模拟不同类型的声音和音色，从而实现更好的声音效果。这种技术可以大大减少音乐制作人员的时间和劳动力成本，并提高音乐创作和制作的质量。

### 3 音乐教育

AI翻唱可以作为一种音乐教育工具。通过分析和模仿人类歌唱的声音和表现力，学生们可以更好地理解和掌握歌唱技巧。此外，AI翻唱还可以帮助学生练习歌曲，自我评估和改进歌唱技能。

## AI翻唱的劣势

AI翻唱虽然具有许多优势，但也存在一些劣势：

### 1 缺乏人性化表现

与人类歌手相比，AI翻唱缺乏情感和个性化表现。虽然AI可以模仿人类歌手的声音和技巧，但它无法传达人类歌手所具有的情感和个性特征。这种缺乏人性化表现可能会影响听众对音乐的欣赏和认同感。

### 2 知识产权问题

AI翻唱可能侵犯到原创音乐的知识产权。尽管AI生成的音乐可能不完全等同于原曲，但在某些情况下，AI翻唱可能涉嫌侵权。此外，AI翻唱还可能导致版权归属和分配的问题，尤其是在商业使用的情况下。

### 3 技术限制

AI翻唱的质量仍然受到技术限制。尽管近年来AI技术取得了长足进步，但在某些情况下，AI翻唱仍然难以生成高质量的音频输出。此外，由于数据集和算法的限制，AI翻唱可能会出现许多错误和缺陷。

## AI翻唱的影响

AI翻唱在音乐产业中的影响主要体现在以下几个方面：

### 1 音乐创作和制作

AI翻唱可以改变音乐创作和制作的方式。通过使用AI技术，音乐家们可以更快、更便捷地探索新音乐和创意，并创建更好的音乐作品。此外，AI翻唱还可以帮助音乐制作人员快速地调整声音效果，从而提高音乐的质量。

### 2 音乐教育

AI翻唱在音乐教育中也发挥了重要作用。通过使用AI技术，学生们可以更好地理解和掌握歌唱技巧，并练习歌曲。此外，AI翻唱还可以帮助学生自我评估和改进歌唱技能。

### 3 商业应用

AI翻唱在商业应用中也具有一定的潜力。例如，AI翻唱可以帮助音乐公司更快、更便捷地生产高质量的音乐作品，并降低生产成本。此外，AI翻唱还可以用于音乐推广和营销活动，吸引更多的听众和粉丝。

## 结论

AI翻唱是一种充满潜力的技术，它可以改进音乐创作和制作的流程，提高音乐教育质量，并带来商业价值。虽然AI翻唱仍然存在一些限制和劣势，但随着技术的不断发展和优化，它将在未来继续发挥重要作用。

AI歌手作为人工智能音乐的代表形式，受到了广泛的关注和研究。

一、技术层面

AI歌手的技术发展主要依赖于语音合成技术、音乐合成技术以及图像生成技术。其中，语音合成技术是AI歌唱的核心技术，它可以模拟真实人声，并通过学习不同歌手的唱法实现风格转换。目前，语音合成技术已经可以实现较高的音质和口感自然度，可以达到一定的商用标准。但是，还有一些技术问题需要解决，例如如何减少合成歌声的机器感，如何识别音乐中的情感等问题。

音乐合成技术可以实现与歌声相配的音乐创作，例如可以根据歌曲风格、情感进行音乐生成。图像生成技术则可用于创造虚拟歌手的形象，使之拥有自己的特性和形象。这些技术的不断更新和发展，有望为AI歌手的发展提供更好的支持。

二、市场层面

AI歌手作为一种新兴的音乐形式，其市场潜力仍有待挖掘。从音乐市场目前来看，AI歌曲已经在某些场合中成功创造了商业价值，例如**、游戏、智能音箱等。未来，随着技术的不断进步和优化，AI歌手或许会在各种娱乐场合中得到更广泛的应用。

然而，AI歌手面临的一大挑战是，如何让它们的音乐保持与人类歌手同等的艺术性和情感表达。另外，AI歌手也需要拥有真正的歌曲版权，避免版权问题影响其市场表现。

三、道德层面

AI歌手的发展也会引发一些道德问题。例如，虚拟歌手的形象如何被传达和管理，如何保证其不会受到不恰当的使用和侵犯隐私的行为，也是需要考虑的问题。此外，虚拟歌手也将引发一些文化冲突和价值观的争议，需要在社会和文化背景下进行审慎的推广和使用。

总之，当前来看，AI歌手还存在技术和市场上的一些限制。但是，随着人工智能技术的进一步发展，AI歌手或许会成为一种新的主流音乐形式。激发AI歌手的潜在能力和应用，为音乐产业和社会文化的发展带来新的机遇和挑战。