8月21日，《Break Free》作为Taryn Southern新专辑的首单面世，这是世界上第一张由AI制作的专辑。音乐的本质价值应该是是听者的聆听体验，还是音乐创作主体的主观意识？这成了人们讨论的问题。
场景实验室花了五分钟利用 Amper Music 创作了一首 30 秒的音乐，体验了人工智能音乐的魅力所在。无论内行还是外行对这种通过算法制造的旋律鄙夷与否，AI音乐都为未来的发展提供了一个方向。
侯世达在《哥德尔、艾舍尔、巴赫》里曾问道：计算机程序会有写出优美音乐的那一天吗？
答案是：有。
Amper Music 就是纽约一家专门利用人工智能技术来创作音乐的初创公司 ，它们的项目这个月进入公测阶段。
场景实验室花了五分钟利用 Amper Music 创作了一首 30 秒的音乐。
登录 Amper Music 官网，在简单注册之后就可以体验这个网页版的 AI 音乐创作生成器。目前的公测版有 simple（业余）和 pro（专业）两个选择，后者可以导入人类创作的一小段初始旋律后 AI 再进行创作。我们选择了前者，因为它不需要输入任何东西。
Amper Music 所提供的这套人工智能编曲工具所制作出的音乐，全都是原创且独一无二的。也就是说，在上面创作音乐不用担心版权问题。版权归使用者所有。
来听一下我们的成果：
一直以来，音乐创作都受制于科技发展。不仅是电吉他的发明让你听到了另一种风格的音乐，模拟磁带、MP3格式和iPod设备普及，更是改变了创作者们的剪辑、发行方式，杀死了传统乐器创作的音乐，迸发了一系列实验音乐和电子化创作运动。
随着高性能 PC 的普及、音乐制作软件的日趋成熟，在 90 年代后期，电子化技术早熟带来的阻碍逐渐消失，录音和电子音乐创作的门槛逐渐降低到电子时代应有的水准。人人都可以创作音乐，成为独立音乐人。
但 AI 创作的音乐要更早些。
有一句话叫：Modern music relies on computers. 60 年前，阿兰·图灵利用人工智能第一次尝试创作音乐。当二战爆发后，图灵回到剑桥协助军方破解德国的著名密码系统 Enigma 的过程中，利用 AI 创作了一系列音乐。但图灵创作它们的目的并不是为了欣赏，而是为了充当数据错误和工作完成的提示音。
阿兰·图灵对 AI 创作的大胆探索启发了研究人员，让他们多年来一直在寻求用人工智能生成音乐的试验，实现从制作到创作的跨越。
七八十年代的合成器的普及，让工程师们开始尝试在电子乐器之间交互创作音乐，由此带来的结果就是乐器数字接口（Musical Instrument Digital Interface/MIDI）的诞生——这是实现 AI 创作音乐的基础。
如果你还记得吕克·贝松电影《第五元素》中的插曲《The Diva Dance》，这首又电脑合成的音乐，大概就能理解为什么音乐创作在当代已经离不开计算机了。演唱《The Diva Dance》的难度并不在于音高，而在于换气，部分声音跨越 4 个八度、真假音的飞速转换、2 秒内完成 3 个八度的跨越，以及使用阉伶歌手的音色，使得这首歌只能依靠计算机合成——它采用的就是 MIDI 格式。
当前浏览器不支持播放音乐或语音，请在微信或其他浏览器中播放The Diva Dance音乐：贵族乐团 - 世纪电影配乐精选2
MIDI 本身不带有声音，它只是乐谱。一个 MIDI 链接包含音符、音调、速度、音量、颤音、音频平移、提示和节奏等等关键信息。可以为音乐人提供极大的自由度，让新手进行复杂的编曲，有些人甚至可以用它来构建复杂的管弦乐曲目。更重要的是，MIDI 格式可以让计算机看懂乐谱。这是直到近二三十年来 AI 创作才被真正实践，并进行市场化的前提条件。
去年 5 月，Google 研究科学家道格拉斯·埃克（Douglas Eck）在 Moogfest 艺术节上公布了 Google 的 Magenta 计划。
Magenta 是 Google 推出的一系列有关艺术的计划中，针对将 AI 学习技术应用到音乐和艺术创作上的研究计划，同时也为艺术家提供一个平台创作出更好的艺术作品。Google 的研究人员让计算机学习了大量的音乐文本——MIDI 格式的文件就是计算机的音乐文本——给它以简短的提示让其自行创作出音乐片段，最后根据输出的结果的复杂性来判断它是否具有创造性。
这种分析方式让 Google 认识到可以利用训练计算机来解决音乐不和谐问题、寻找更好的和弦，最终学会音调。
譬如，道格拉斯·埃克的团利用过几个巴赫众赞歌的 MIDI 片段来训练计算机。MIDI 中包含女高音、女中音和男中音声部的全部信息。任意选取一个给定时间，计算机将听到 1 至 3 个声音。然后研究人员会测试计算机在逐一取走一首巴赫变奏曲中的每一个声部直到取完的过程中学会了什么。
最后得到了 AI 学习巴赫众赞歌后创作出的音乐。
谷歌的 Magenta 生成的声音
以音乐唱片产品为上游的索尼公司，自然更少不了对 AI 音乐创作的探索。事实上，索尼的研究方向更加偏向于服务市场，其自主开发的 Flow Machines 系统通过分析近 13000 份世界各地不同风格的乐谱，用户只需要输入所需的风格，这个系统就会根据需求谱写一段音乐。
索尼研究人员利用 Flow Machines 人工智能系统直接创作了一首披头士风格的流行歌曲《Daddy’s Car》。还计划在今年发售完全由 AI 创作的音乐专辑。
索尼这一举动暗示了利用 AI 创作的生成性音乐（Generative Music）的技术研究已经日臻成熟，不仅存在于电影和游戏的配乐中，它可以拿出来单独销售。就像我们可以在 Youtube 搜索到不少欧美和日本 greek 用 AI 编写的优秀音乐作品，并进行打赏。
AI 专辑的发行，音乐工业理念首当其冲。即使是让创作者退居幕后的 EDM（Electronic Dance Music)，音乐工业的发行理念向来都是以创作者为核心的。但 AI 的音乐创作却直指音乐行业的去中心化，对于创作主体的去偶像化，甚至有可能推动音乐作品的去创作主体化。这将直接触及整个现代音乐产业模式的核心基础。
在此，我们陷入了音乐的本质价值应该是是听者的聆听体验，还是音乐创作主体的主观意识？问题的争论中。
独立音乐制作人张之乎对于这个问题颇有见地，对于主流社会接受 AI 音乐创作构成障碍的，不是音乐作品的质量，而是创作观念。
在音乐制作中，无论内行还是外行，多少都会鄙夷通过算法生成的精密悦耳的旋律段落，甚至反对自动化参与制作。这种的衡量标准，显然不是音乐作品聆听体验本身的优秀与否，而是对创作主体的创作方式，以及创作理念的评价。
但至少初音未来提供了一个发展方向。
初音未来可以被理解成 Vocaloid ——一款语音合成软件的化身角色。16 岁，身高 158 cm，体重 42 kg 的初音未来，演唱过的歌曲已经超过 10 万首歌，几乎涵盖了现有的任何音乐风格。尽管她是一个全息影像，但丝毫不妨碍她成为近十年一直是日本人气最高的流行偶像之一。
这告诉我们，未来厂牌公司可以通过市场品牌塑造将 AI 创造的生成性音乐赋予一个虚拟的唱作人偶像——永葆青春的 IP 俘获粉丝、任何风格的音乐……当然，还有 7/24 的陪伴。
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