△ Ed Newton-Rex(左)和Patrick Stobbs共同创立了Jukedeck,和它一样用人工智能来作曲的创业公司越来越多。拍摄者:NYT Andrew Testa
前不久,Patrick Stobbs坐在这间会议室里,用智能手机播放着音乐,试图展示他的创业公司Jukedeck是如何走在了音乐的前沿。那旋律听起来就像来自80年代的电子游戏。“这是我们两年前的水平。”他说着,看起来有些不好意思。
“我们现在的水平是这样的。”他继续说下去,并且播放了一段柔和的钢琴曲。它的旋律很简单,忧伤得露骨,但不可否认的是,这段曲子用来给健康保险广告做背景音乐已经够格了。
这段音乐不是Stobbs自己写的,也不是从哪个作曲家那里买的授权。用人工智能作曲的创业公司越来越多,Jukedeck正是其中一家。他们的计算机安装了人工神经网络等工具,让机器有了像小孩一样边做边学的能力。至少到目前为止,这类生意似乎还没能在音乐人圈子中引起多少焦虑。
“在我们看来,我们的系统还处在婴儿期,对于音乐学习得还不多,”Stobbs这么说着,却很快又转而暗示他希望Jukedeck的音乐能如何进步:“并没有物理规律表明计算机不能达到和人类一样好。”
让计算机作曲并不新奇。上世纪50年代,作曲家Lejaren Hiller用计算机创作了弦乐四重奏《伊利亚克组曲(Illiac Suite)》,成为计算机作曲第一人。
从那时起,无数研究人员将这项工作向前推进。但现在,一些创业公司试图将AI作曲商业化,用于从广告配乐到潜在流行歌曲的一切领域。我们以Jukedeck为例,它希望能将音乐作品卖给任何需要为视频配背景音乐的人。对于大企业,这家公司每首也仅售21.99美元,只是雇佣一个音乐人所需花费的零头。Stobbs不肯披露他们乐曲的销量,但他表示可口可乐英国分公司包月订购了他们的服务。
科技巨头也进入了这个领域。2016年6月,Google Brain发布了Magenta,这一项目致力于让计算机创作出“迷人且有艺术品位的”,充满惊喜的音乐。目前,它还没有达到这个水准。
2016年9月,Google旗下的英国人工智能公司DeepMind也发布了一项实验的结果,他们进行这项实验是因为有趣。DeepMind把钢琴曲样本输入到他们用来生成语音等音频的WaveNet系统中,系统在没有乐理知识的情况下,用最初的音频合成出10秒的片段,听起来有先锋爵士的味道。
IBM也有一个名为Watson Beat的研究项目,供音乐人用来转换自己作品的风格,例如让歌曲听起来更“中东”,或者更“惊悚”。
作为一家科技公司,Jukedeck的开端有些令人惊奇。现年29岁的Stobbs和作曲家Ed Newton-Rex在2012年创立了这家公司。他们都曾是英国剑桥国王学院中学的唱诗班成员,后来,Newton-Rex去剑桥大学继续学习音乐,了解到人工智能可以用来作曲。
毕业之后,他们二人组建了一个唱诗班男孩乐队(Stobbs称这是一个“糟糕的主意”),志愿打造一个唱片厂牌。但是2010年,Newton-Rex去女友就读的哈佛大学参加了一场计算机讲座,那场讲座让编程这件事听起来相对简单,也让Newton-Rex回想起了他前些年对AI音乐的研究。
他决定把这两者结合在一起,在回家的航班上,就开始着手创建Jukedeck。
Jukedeck的人工神经网络以成百上千的乐谱作为输入,然后分析这些乐谱,得出一个音符在另一个之后出现的在绿、和弦的模式等等。最终,神经网络可以创作出类似风格的作品,一个自动的程序随后将其转换成音频。对于从民乐到典型用于商业会议准备的“corporate”等等不同风格,Jukedeck都有不同的神经网络。
最近,这家公司还开始试验让人工神经网络不仅仅作曲,还直接生成音频,这应该能让乐曲听起来更自然,更丰富——换句话说,就是更像人类。
其他AI音乐领域的公司倾向于让音乐人更直接地参与到创作过程中来,例如巴黎的索尼计算机科学实验室(Sony Computer Science Laboratory in Paris),就认为在他们的Flow Machines项目中,音乐人是必需的。这一项目获得了欧洲研究委员会(European Research Council)的资金支持。
索尼巴黎实验室主管François Pachet说,这一项目背后的想法是要让计算机写出流行歌曲,“大多数研究AI的人都专注于古典音乐,但我一直相信,写出篇幅短小、朗朗上口的旋律才是做难的。”
他还补充道:“实际上,一首吸引人的歌是稀有而脆弱的,只有当旋律、和声、音色、歌手的服饰、关于它的言论等等维度都对了才行。现在,还没有人能模拟所有因素,我对这个问题很感兴趣。”
Flow Machine的主要系统是一个作曲工具,原理与Jukedeck的类似:让计算机分析披头士、舞曲等等乐谱,从中学习并写出自己的作品。不过,Flow Machine把输出的环节交给了音乐人,让他们免费随意使用:修改或者丢弃不用都可以。“音乐人为乐曲增添了‘一些情感’,”Pachet说,“系统不知道他们为什么要创作音乐,他们没有任何目标,任何渴望。”
Pachet还说,约有20位表演者已经使用过这个系统,其中有人在最近的音乐会上表演了用它创作出来的歌曲。他正在和独立厂牌Phoenix等知名团体谈合作,今年会发行几张唱片。关于唱片公司发行这类音乐所涉及的合同义务问题,也正在协商中。
音乐人似乎很喜欢它。“如果没有它,我根本写不出这样的歌。”法国摇滚乐手Lescop(Mathieu Peudupin)说,“它把我逼到了一个我自己绝不会去的地方。”他说这种感觉就像是和一个乐队同伴合作,虽然他忽略了Flow Machine的大部分建议。“但是这世上哪个歌手会听乐队同伴的啊?”他边说边笑了起来。
Pachet和Lescop都说,他们认为没有人会完全接受计算机生成的音乐。“乐迷们需要爱上音乐人,”Lescop说,“你不能爱上一台计算机。”
但Jukedeck的两位联合创始人不这么确定。
Newton-Rex认为,人工智能正在改变我们听的方式,特别是当计算机终于能“理解音乐到足以让它实时响应的程度,例如一个游戏、或者你去跑步,”他说,“把音乐录下来是很有才华的想法,但是它太静态了。当你玩游戏的时候,电影配乐大师汉斯·季默可不会在你旁边为你作曲。我认为这种实时响应的系统会是音乐未来的一部分。”
来源:《纽约时报》 编译:李林
另外,我们整理了文中提到的七段AI创作的音乐,上传到了百度网盘,欢迎有兴趣的同学去听一听。
1 AI作曲公司Jukedeck两年前的作品
2 AI作曲公司Jukedeck现在的作品
3 50年代的计算机作品《伊利亚克组曲(Illiac Suite)》
4 谷歌大脑Magenta的作品
5 DeepMind生成的6段小样,每段10秒
6 Housse de Racket: Futura,由索尼巴黎实验室辅助创作
7 Kumisolo: Kageru San,由索尼巴黎实验室辅助创作