音樂提取助手用聲音記錄精彩生活瞬間，視聽結(jié)合新式玩法，無格式損害提取，讓你獲得更完美的音效質(zhì)感，沒有雜音，簡單的本地導(dǎo)入玩法，讓你輕松將手機中的資源進行導(dǎo)入。

音樂提取助手應(yīng)用介紹

【產(chǎn)品簡介】

你是不是經(jīng)常聽到短視頻中的好音樂，卻無從下手？音頻提取器，可以快速的將視頻中的聲音提取出來，并提供音頻裁剪，音頻轉(zhuǎn)換，音頻合并，音量調(diào)整，音頻加速等專業(yè)的音頻處理工具。能輕松的幫你保存音樂、一鍵分享、一鍵導(dǎo)出鈴聲，音頻提取器功能強大，操作簡單，高效簡便，后臺轉(zhuǎn)換，無需等待，一鍵設(shè)置鈴聲等。音頻提取器、音樂提取器、音頻剪輯、音頻、音頻轉(zhuǎn)換器、音頻提取、聲音處理器、音頻編輯、配音、音樂剪輯。

音樂提取助手功能

1、音頻提�。阂纛l提取器支持將視頻文件中的聲音提取出來并將其轉(zhuǎn)為一個音頻文件

2、裁剪音頻：音頻提取器提供了音頻裁剪功能，從自己喜歡的音頻中截取選中的一段生成一個新的音頻文件，支持手動設(shè)置截取的開始和結(jié)束時間，一鍵保存，即可制作自己心愛的歌曲作為手機鈴聲。

3、變調(diào)變速：音頻提取器可對音頻文件進行播放速度調(diào)整，實現(xiàn)調(diào)快或者放慢音頻的播放，還可以對mp3或者其他格式的音頻文件的音量進行放大和縮小。

4、我的作品：一鍵分享支持分享到社交網(wǎng)絡(luò)，讓更多人看到您的作品。

音樂提取助手說明

應(yīng)用提供了專業(yè)、靠譜的錄制音頻服務(wù)，方便大家錄制本音，然后自由進行編輯。

支持大家添加本地音樂，還可以一邊聽一邊錄，變調(diào)、分割、合并之類的操作都非常方便。

帶來了用戶們分享的精品音頻內(nèi)容，操作上手更流暢，而且提供了靠譜的社交服務(wù)，人人都能分享動態(tài)內(nèi)容。

AI音樂算不算“原創(chuàng)”？

今年5月，一個名為“Weird A.I. Yancovic”（古怪AI揚科維奇）的AI軟件，生成了一段模仿邁克爾·杰克遜《Beat it》中樂器音調(diào)的音樂視頻，并發(fā)在了Twitter上面。前幾天，這個AI的開發(fā)者Mark Riedl就收到了國際唱片業(yè)聯(lián)合會的侵權(quán)通知，他們要求要按《數(shù)字千年版權(quán)法》（Digital Millennium Copyright Act）的規(guī)定，Riedl必須刪了該視頻。

Riedl表示自己也不是律師，不得不照做，但是他感覺很委屈。自己的AI軟件生成的其他模仿音樂也并沒有被刪除，那么，他想搞清楚這個視頻對于原作版權(quán)的模仿借鑒，到底在多少程度是對原創(chuàng)版本的侵權(quán)呢？到底何種程度又能算作是真正的原作作品呢？

AI創(chuàng)作音樂的性質(zhì)該如何界定？你認(rèn)為他是一種和人創(chuàng)作的作品一樣獨特藝術(shù)品，還只是對人類作品的一種拙劣模仿？在AI音樂越來越大行其道的今天，AI音樂的版權(quán)和侵權(quán)問題該如何解決，成為擺在音樂產(chǎn)業(yè)面前的現(xiàn)實難題。

今天我們可以一起聊聊這個有趣的話題。

該認(rèn)真對待AI音樂了

AI音樂早已不是新鮮事了。簡單來說，音樂旋律的實質(zhì)就是數(shù)字的排列組合，而計算機和人工智能最擅長學(xué)習(xí)和處理的也正是數(shù)字了。

據(jù)說最早在1957年，就誕生了一首完全由計算機“作曲”的音樂作品《Illiac Suite》，這是由當(dāng)時的一位美國化學(xué)博士Lejaren Hiller在將計算機程序中的控制變量換成音符后，就可以讓程序進行符合規(guī)則的作曲，堪稱數(shù)字音樂和AI音樂的鼻祖。

現(xiàn)在，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，更是讓AI創(chuàng)作音樂的能力實現(xiàn)指數(shù)級的飛躍。

2016年，研究人員開發(fā)出一個名為“DeepBach” （深度巴赫）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用了巴赫創(chuàng)作的352部曲目進行變調(diào)，創(chuàng)作出了2503首贊美詩，其中80%用來訓(xùn)練DeepBach，而剩余20%用來驗證訓(xùn)練成果。

最終，DeepBach能夠創(chuàng)作出與巴赫風(fēng)格高度相近的作品。在對包括了400多位音樂家或音樂系的學(xué)生的1600多人的測試中，超過一半的人認(rèn)為這些作品就是巴赫本人的作品，而巴赫本人的作品也僅被75%的人正確識別。

這個成績已經(jīng)非常驚人了。當(dāng)然我們更知道AI一旦在某一領(lǐng)域有所突破，那就會很快開疆拓土，開掛一般的進化。

2019年，OpenAI發(fā)布了可以進行AI音樂創(chuàng)作的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MuseNet，可以使用10種不同樂器，不同音樂風(fēng)格，生成長達4分鐘的音樂。MuseNet完全不依賴人類對音樂進行編程，而是使用同GPT-2相同的無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，通過學(xué)習(xí)Token來學(xué)習(xí)和聲、節(jié)奏和風(fēng)格的模式。只要給定一組音符后，AI就會預(yù)測后面出現(xiàn)的音符。

在MuseNet的測試中，當(dāng)它掌握了不同的風(fēng)格后，就可以混合生成全新的音樂。比如，研究者提供肖邦夜曲的前6個音符，卻要求MuseNet生成一段流行音樂，并且融合各類樂器，機器就能生成完全融合了肖邦和Bon Jovi兩種風(fēng)格的音樂。

如此好用的AI生成音樂，怎么能不為音樂產(chǎn)業(yè)所關(guān)注。早在2017年，一家位于盧森堡的AI音樂制作初創(chuàng)公司AIVA和美國的網(wǎng)紅歌手Taryn Southern合作，在YouTube上推出了首張AI專輯《I AM AI》。2018年初，法國作曲家Benoit Carre和索尼的作曲AI Flow Machines合作，發(fā)布了首張專輯《Hello World》，其中包含15首AI參與作曲的歌曲。

中國的AI音樂版權(quán)平臺嗨翻屋，已經(jīng)能夠從幾十萬不同風(fēng)格、種類的音樂MIDI數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，并通過機器學(xué)習(xí)算法進行訓(xùn)練，通過 “小嗨音樂助手”，進行AI音樂的創(chuàng)作和歌曲的識別。而像微軟的AI小冰也早已掌握了歌詞創(chuàng)作和譜曲能力，還舉辦了自己的演唱會。

AI作曲和AI填詞在技術(shù)上已經(jīng)沒有太高的門檻，而且在水平上已經(jīng)可以完勝那些套路式的和弦、編曲，甚至于如果加大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的樣本，甚至可以創(chuàng)作出聲部繁多、編排復(fù)雜的音樂來。

現(xiàn)在，一個現(xiàn)實的問題擺在了我們面前，AI創(chuàng)造的音樂可以被視為一種原創(chuàng)的藝術(shù)作品嗎？

創(chuàng)造還是抄襲？AI音樂的艱難自證

先來看人工智能的其他作品能夠成為一種藝術(shù)創(chuàng)作嗎？至少在繪畫界已有先例了。

2018年，一幅由AI創(chuàng)作的畫作《愛德蒙·貝拉米肖像》在佳士得的拍賣會上以 43.25 萬美元的高價成交。這幅畫是由一群法國藝術(shù)藝術(shù)家和人工智能專家，通過對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN算法創(chuàng)作完成。盡管這一作品是首次進入拍賣行，還賣出了高價，算是得到了人類藝術(shù)界的“承認(rèn)”，但也有藝術(shù)評論家認(rèn)為這是“2018年最無聊的藝術(shù)作品”。

當(dāng)時，人們爭論的焦點，正是這一AI程序能不能稱之為藝術(shù)家，而這一作品能否被看作是一個藝術(shù)創(chuàng)作的過程。一些人認(rèn)為，《艾德蒙·貝拉米肖像》不過就是“由其它藝術(shù)家發(fā)明的代碼編輯而成的圖像，在帆布紙上打印出來的數(shù)碼印刷品而已�！倍�一些人則認(rèn)為AI的創(chuàng)作過程是一種全新的創(chuàng)造，只要能夠通過藝術(shù)界的“圖靈測試”即可。

而創(chuàng)作這幅畫的AI團隊則認(rèn)為，如果藝術(shù)家指的是創(chuàng)造圖像的人，那么創(chuàng)作這幅畫的藝術(shù)家就是AI，而如果藝術(shù)家一定是人的話，那么創(chuàng)造它的就是這個團隊。

這樣奇怪的爭論也同樣存在于AI音樂當(dāng)中。

AI音樂的創(chuàng)作過程，似乎與人類進行創(chuàng)作的過程似乎沒有本質(zhì)差別。AI通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)來“培養(yǎng)”自己的樂理知識，通過模型訓(xùn)練來達成和人一樣的樂感訓(xùn)練，通過習(xí)得的音樂風(fēng)格再創(chuàng)造，來作出全新的音樂作品。

同樣，我們知道一位音樂人想要創(chuàng)作新的歌曲或者發(fā)行一張專輯，需要經(jīng)歷漫長的學(xué)習(xí)過程，在創(chuàng)作中也要經(jīng)歷眾多無比艱難的“靈感”時刻，此外還要經(jīng)歷嚴(yán)格打磨的制作流程。

我們會將音樂人在創(chuàng)作過程中付出的情感、精力和作品中構(gòu)思和創(chuàng)意，歸之于作者獨特的藝術(shù)創(chuàng)作。而這正是很多人認(rèn)為人工智能所不具有的特質(zhì)。

不過，一些通過AI創(chuàng)作的藝術(shù)家則認(rèn)為，AI所創(chuàng)作的音樂，也是要經(jīng)歷一個類似于人類音樂人普遍經(jīng)歷的混亂過程而才能寫出來的，這些音樂歌曲也是對人類曾經(jīng)創(chuàng)作的歌曲、大量的文本信息的學(xué)習(xí)，而創(chuàng)作出來的，也代表了我們的想法和觀點。

反對“AI音樂是藝術(shù)作品”的人則認(rèn)為，機器創(chuàng)造的音樂里并沒有包含人的主觀意圖、情感和個人觀點，而只是對大量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)之后的模仿加工。但是支持的一方則認(rèn)為，AI作品是否稱得上是藝術(shù)作品，需要從受眾的感受來看待，如果聽眾能夠從中得到與自身感受合拍的主觀享受，來說就可以稱之為一種藝術(shù)作品了。

我們其實可以將問題具體化。AI的創(chuàng)作能力也有高下之別，AI音樂的受眾也有陽春白雪和下里巴人的區(qū)別，AI音樂作品對標(biāo)的對象也有小白、專業(yè)歌手和音樂創(chuàng)作者。

首先，AI可以低成本、高效率低創(chuàng)作大批量的伴奏音樂，由于這類音樂節(jié)奏簡單，短小精干，對于眾多電視劇、罐頭音樂、廣告、視頻制作來說，是再合適不過的渠道。由于不用高價購買由人類創(chuàng)作的這些批量化音樂，人們似乎對這類AI音樂的“原創(chuàng)性”沒有疑議，足夠便宜就可以了。

其次，對于大多數(shù)普通的音樂欣賞者來說，他們并不總是需要原創(chuàng)性很高的作品，而只是在健身、休息的時候，需要相似度很高的情緒相關(guān)的音樂。而AI在創(chuàng)作這類包含各種情境和情緒的音樂流，其實是非常擅長的。

此外，對于AI原創(chuàng)的威脅性問題，我們應(yīng)該這樣來看到。AI自身并不會“主動”去爭這個“原創(chuàng)藝術(shù)家”的名號，爭風(fēng)吃醋的還是人類自己。高產(chǎn)的AI創(chuàng)作者只不過是極大地降低了音樂制作的門檻，使得很多門外漢都來搶音樂創(chuàng)作的飯碗。這可能才是音樂藝術(shù)家們不爽的地方。

反過來，藝術(shù)家們其實正可以用AI技術(shù)來增強自己的作曲作詞的能力。就像當(dāng)年的音樂人接受了合成器一樣，現(xiàn)在也可以接受AI對于創(chuàng)作的創(chuàng)意輔導(dǎo)，音樂人可以在AI創(chuàng)作的基礎(chǔ)上加入自己獨特的部分，來構(gòu)成全新的音樂。各大唱片公司已經(jīng)開展這方面的嘗試了。

現(xiàn)在我們看到AI在完整的流行音樂的創(chuàng)作上，還存在著一些套路化的痕跡（其實，人類創(chuàng)作的流行曲也存在類似討論），也還需要人類音樂家進行潤色、修改。

但我們不得不面對這樣一個可能，當(dāng)有一天一首AI創(chuàng)作歌曲沖進流行音樂榜的前幾名，但人們在不知情的情況下，并不能分別這是人類創(chuàng)作還是AI創(chuàng)作的？這個時候，我們該不該承認(rèn)AI也稱得上一位“藝術(shù)家”了嗎？

AI原創(chuàng)音樂“合法”轉(zhuǎn)正的邊界何在？

隨著AI音樂在商業(yè)領(lǐng)域越來越多的應(yīng)用，另一個不容忽視的問題擺在我們面前，AI生成的音樂可以擁有版權(quán)嗎？

AI音樂的算法是由人來編寫的，但是AI音樂的創(chuàng)作，卻是由算法自己來實現(xiàn)的。這就如同老師教會了學(xué)生作曲的技巧，學(xué)生經(jīng)過一番學(xué)習(xí)后自己譜出了曲子，那么這首曲子自然不能算在老師的頭上，但關(guān)鍵是現(xiàn)在這個學(xué)生不是人類，而是AI算法。

但是，AI算法是無法申請到原創(chuàng)版權(quán)的。從當(dāng)前各國的版權(quán)相關(guān)的法律規(guī)定來說，原創(chuàng)作品必須是由人來創(chuàng)作，而申請版權(quán)的主體也必須得是公民、法人或非法人組織。正如我們之前提過的AI發(fā)明申請專利權(quán)的困境一樣，AI音樂同樣也存在版權(quán)歸屬困境的問題。

目前的權(quán)宜之計自然就是，即使是AI創(chuàng)作的音樂，那么版權(quán)應(yīng)該要算在編寫AI算法的發(fā)明人頭上，或者相關(guān)的組織機構(gòu)上面。

“暫時性”解決版權(quán)歸屬的問題之后，如果AI是對有版權(quán)音樂的一種學(xué)習(xí)和模仿，那么如何來認(rèn)定是否存在侵權(quán)呢？

正如開篇提到的Mark Riedl和他開發(fā)的“Weird A.I. Yancovic”，它的實現(xiàn)方式是利用GPT-2和XLNET這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對現(xiàn)有歌曲的音節(jié)和旋律進行模仿生成，并曲調(diào)匹配上原創(chuàng)的歌詞進行創(chuàng)作。這其實是有點“二次創(chuàng)作”的味道。

現(xiàn)在爭論的焦點就在于，Riedl的AI軟件在對一首歌曲進行“二次創(chuàng)作”前，是否要爭得作品版權(quán)方的同意？AI創(chuàng)作出帶有全新風(fēng)格或內(nèi)容的音樂作品，是否可以被“合理的使用”呢？

這里所謂“合理的使用”意思是不會為這些AI音樂去申請所謂版權(quán)，也自然不會從中獲利，而只是作為一個個人娛樂化的作品獲得公開展示的機會。

Riedl的這一作品中確實存在問題，因為其中植入了帶有明顯的原版旋律的曲調(diào)，但如果AI軟件創(chuàng)作的是一個全新曲調(diào)的話，那么似乎就沒有什么好指責(zé)的地方了。

當(dāng)然，外界存在著更深層的爭論。一種認(rèn)為AI只要是對有版權(quán)的原創(chuàng)音樂進行學(xué)習(xí)，并且還沒有支付版權(quán)費，也沒有經(jīng)過版權(quán)所有者的同意，那么這種應(yīng)用就是一種侵權(quán)。反對者認(rèn)為，如果過分要求AI對于原創(chuàng)音樂學(xué)習(xí)中的版權(quán)保護，那簡直是過于吹毛求疵了，況且人類音樂家也做不到所有聽過的音樂都是經(jīng)過授權(quán)的。