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2023-11-24 22:05:16
2016年,谷歌的人工智能开发者们推出了一个名叫“Magenta”的项目,尝试用AI来生成音乐。那时,即便是最先进的AI,也难以模仿艺术家创作的绘画或者音乐,至于自主生成、AIGC的概念,就更遥远了。也正在同一时间,清华大学的几位本科生和研究生组成了一个在AI音乐领域开展研究的兴趣小组。2016年底,曾经担任清华大学吉他协会会长的刘晓光加入了这个小组。想要把研究成果在行业中落地,就要建立起对音乐内容、音乐产业的认知来。刘晓光恰好就是这样的人。2018年,当初的兴趣小组发展成为公司——DeepMusic,刘晓光担任这个公司的CEO。
DeepMusic公司有一间设施完备的乐器室,四壁包裹了吸音海绵,放满了长长短短的乐器,桌子上甚至还摆着一套Genelec(真力)音响。一般情况下,这种音响只会出现在专业音乐工作室里。DeepMusic公司致力于将人工智能应用于音乐创作和音乐产业中。他们的特点是使用AI技术辅助音乐创作,打造AI辅助的UGC。DeepMusic要做的,就是把AI生成和音乐制作的每一个环节结合起来,嵌入到音乐的生产流里面。也就是说,在使用AI进行艺术性的探索时,可以把AI当成一个工具去使用,来表达内容、传递情绪。刘晓光将这种模式称之为“AI辅助的UGC”,对于音乐生产者来说也是“有用”的。
DeepMusic希望做些“增量”:在AI技术的支持下,让更多人参与到音乐的生产过程中,同时让AI技术辅助音乐的玩法、音乐的消费场景,乃至音乐教育上面,让更多人体会到音乐实践的过程,而不是原来的听音乐、唱歌,给人们的音乐消费体验带来一些新的东西。DeepMusic的商业路线有三条——软件服务、教育和游戏。在商业化上,DeepMusic其中的一个路线是作为“好用的工具”,吸引用户付费。而如果把生产过程的趣味性做到极致,它的本质更接近游戏;如果用户对生产过程本身非常感兴趣,就可以采用教育产品的路线。
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