如同采样技术改变了现代音乐一样，AI音乐重混或改变未来的音乐行业。
去年年末举行的2023中国数字音乐产业大会上，酷爱音乐的网易CEO丁磊曾说过这样一番话，“人工智能在未来1至2年内，大概率会成为音乐行业标配”。一年时间过去后，随着YouTube为旗下短视频应用Shorts打造了AI音乐重混功能“Dream Track”，人工智能或许真的要成为音乐行业的标配了。
根据YouTube方面的介绍，“Dream Track”可以改变音乐的情绪或流派，并能够根据指令生成一段独特的30秒配乐，创作者将可以通过这一功能将熟悉的歌曲重新演绎成更符合他们内容风格的音乐，更自由地表达他们的艺术创意。
值得一提的是，为了避免刺激到音乐厂牌的敏感神经，YouTube确定每一段重新编排的配乐都将明确归属于原歌曲的版权持有者，同时在短视频及音频信息页面中标注相关曲目是使用AI技术重塑。那么问题就来了，为什么相比直接用AI生成一段音乐，用AI将现有音乐改变风格重新演绎的意义会更为重要呢？
这其实就要涉及一个改变了流行音乐、嘻哈音乐和电子音乐生产方式的技术“采样”，即将已有的录音现成品中截取样本。此前在20世纪40年代，磁带录音机的商业化使得每一个人都可以自由地操纵录制下来的声音，并把它们作为一种表达方式来使用。经过数十年的发展，如今的采样技术是将各种声音素材转换成数字信号，并存储在采样器中，通过对采样的素材进行编辑、加工和组合，就可以创造出各种新的音色。
获得7项格莱美奖的音乐艺术家Mark Ronson曾高度评价了采样技术的意义，“使用采样使当代艺术家把过去所有一切能触动自己的片段融入当下的音乐叙事之中。”
作为一项新技术，从诞生之日起，使用采样的音乐就遭受了诸多对其音乐性的质疑。比如直到2014年，格莱美才正式允许采样音乐参与所有类别奖项的角逐，而格莱美委员会的让步也是不得已而为之，因为“随着时间的推移，我们发现采样的使用是如此普遍。”
按照音乐创作者的说法，能被大众接受、被认为是美的旋律是有限的，好听的旋律在一百年前就已经被写完，古典音乐的没落就正是因为最动听的旋律进行已经被演绎完了，再遵循旧路则无法超越前人，以至于必须切换赛道到流行、电子、嘻哈。
借助前人的智慧其实就是采样技术能够成为音乐行业标配的关键，而AI音乐重混则在采样的基础上更进一步。想要妥善使用采样以避免陷入抄袭的指控，需要创作者对于乐理有认知，知道如何进行编曲。采样技术为创作者打开方便之门的前提，是他们真的要懂音乐，而AI的介入则降低了这个门槛，因为编曲工作可以由AI一手包办。
诚然，市面上所有的AI音乐产品其实都是“音乐裁缝”，大模型相关技术就决定了基于预训练的AI音乐只有通过大量学习现有音乐，才能生成风格接近的音乐。以至于YouTube这次推出的AI音乐重混功能“Dream Track”，就是一个超级强化版本的采样技术，重混后的歌曲可以被视为是由一个个采样构成。
这也是为什么YouTube会明确规定，AI音乐重混产生的音乐版权归属于原歌曲的版权所有者，毕竟想要让作为既得利益者的音乐创作者接受AI，必然就不能以牺牲和侵犯创作链条上音乐人的合法权益为代价。YouTube搁置版权争议也要推出“Dream Track”其实是有原因的，为的就是自家短视频平台YouTube Shorts。
要知道BGM对于短视频的意义十分重大，因为契合的BGM能够为视频内容锦上添花，反过来缺乏BGM的短视频就好像没有了“灵魂”。对于短视频创作者而言，寻求能够引导情绪的音乐是创作过程中的重要环节，AI音乐重混技术则能够让创作者有了更多的选择，因为同样一首歌在它的作用下，就可以通过不同的提示词变成不同风格的作品。
同时作为短视频平台，AI进入音乐生产环节也就意味着内容供给的多元化，并且内容可能将不再需要仰人鼻息，更不用去费心费力地做培养音乐人这种ROI超低的工作，只需借助AI的帮助就能得到海量可供用户消费的音乐内容。所以一旦Dream Track被验证，那么YouTube未来只需要采购更少的音乐版权，就能满足创作者的需求。
就如同90年前的采样技术改变了现代音乐一样，AI音乐重混或许也将改变未来的音乐行业。
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