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2023/06/22 第734期  |  订阅/退订  |  看历史报份
  科技新知 AI也能作曲,初探AI生成技术对音乐创作之影响
当运动产业碰上人工智慧∶兆元产业大饼,科技将如何辅助推升使用者的全新体验?
盈锡精密工业的转型之路
AI绘图从2D逐渐往3D绘图发展

AI也能作曲,初探AI生成技术对音乐创作之影响
FIND研究员∶徐福祥

随著新兴的生成式人工智慧内容AIGC(AI Generated Content)技术快速发展,近几个月AI(人工智慧)以假乱真的创作议题,炒热全球对人工智慧发展的注意力,如ChatGPT等平台提供的AI文字生成技术、Midjourney等平台提供的精美画作创作等都在全世界造成旋风,而音乐创作也不受限於人类的创造力,人类在音乐创作领域也逐渐面临挑战。人工智慧是否能在音乐产业闯出一片天?数据驱动的音乐是否会取代音乐家?让我们来初探人工智慧音乐创作的技术与影响。

人工智慧生成音乐滥觞始於1960年

在人工智慧音乐创作领域,早在1960年就由俄罗斯研究员 Rudolf Zaripov发表了全球第一篇音乐创作演算法的论文「On an algorithmic description of the process involved in the composition of music.」。而到了1997年,由加州大学圣克鲁兹分校的音乐教授David Cope创作了「Emily Howell」-全球第一个音乐智慧实验系统(Experiments in Musical Intelligence,EMI)模仿巴哈的音乐创作风格,并在2009年发布了第一张「个人」音乐创作专辑From Darkness, Light,目前已有多首作品在SoundCloud、Youtube等平台上可以找的到,大家可以上去听听。

图1∶ AI音乐创作系统Emily Howell作品

资料来源∶SoundCloud网站

回过头来整理人工智慧生成艺术AIGA(Artificial Intelligence Generated Art)的定义,是指使用机械学习模型等人工智慧相关技术研究数据并学习後建立模型,进而创造出全新的艺术成品,内容可能是文字、音讯、音乐、影像、影片等各种设计或艺术,涉及知识性工作或创作性工作。最早在1960年代就由艺术Harold Cohen撰写之系统「AARON」进行符号性图像生成开始,2014年後由蒙特娄大学博士生 Ian Goodfellow 提出生成对抗网路技术(Generative Adversarial Network,GAN)训练模型,造就人工智慧生成艺术快速发展。

图2∶生成对抗网路技术架构图

资料来源∶Github网站

AI艺术创作有利有弊 後续发展值得关注

透过GAN等数据训练机械学习模型或采用神经网路等技术,包括AIVA、Amper、Amadeus Code、iZotope、Magenta、Riffusion等已有众多人工智慧音乐生成的服务,面对以创作者品牌、内容与市场行销驱动需求的音乐行业发展,其中Google Lab的Magenta Studio基於Magenta开源模型建构了音乐创作工具,并做为Abelton Live的插件使用,开发了MusicVAE技术从数十万首歌曲中学习旋律、鼓等乐器建立模型,提供了整套的免费套件来生成旋律、节奏与律动,并以DAW的对话介面方式提供使用者创作音乐,让音乐创作变得更简单。

图3∶Google Lab的Magenta操作介面

资料来源∶Magenta Tensorflow官网

或许人工智慧生成音乐等AIGA创作还无法取代现有市场,但在许多广告、行销、学术研究等应用领域,可运用AIGA解决高昂的授权费用、专业音乐家及创作时间等成本。如同Midjourney平台造成许多创作者跳出来质疑画风受侵害的问题,人工智慧音乐创作是否会侵犯既有众多音乐创作人的权益?还是可成为音乐创作者有效的数位工具?而版权的归属也仍是无解的议题?上述问题都是在全球人工智慧音乐技术快速发展下值得关注的议题。

参考来源∶

封面图资料来源∶BPM Music官网(https://blog.bpmmusic.io/news/the-future-of-ai-and-music-production/)

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_art

https://www.moneydj.com/kmdj/wiki/wikiviewer.aspx?keyid=7b0b7bd3-273a-4924-be1d-cfe4fd214e24

https://github.com/jonbruner/generative-adversarial-networks/blob/master/gan-notebook.ipynb

https://en.wikipedia.org/wiki/Emily_Howell

https://soundcloud.com/ai-emily_howell

https://www.rollingstone.com/culture-council/articles/music-and-artificial-intelligence-implications-artists-and-the-industry-1388232/

https://magenta.tensorflow.org/studio-announce

 
当运动产业碰上人工智慧∶兆元产业大饼,科技将如何辅助推升使用者的全新体验?
FIND研究员∶陈珈后

2023美国消费性电子展(CES)甫落幕,今年共有逾3,200家厂商参展,创新技术与品牌声量百家争鸣。从国科会TTA台湾科技新创基地今年率领的96家台湾新创团队观测,不难发现,除了常见的医疗科技依旧是热门话题外,亦有不少著墨於气候、运动等场域的解决方案也正蓄势待发,或将成为接下来不容忽视的产业趋势,尤其人工智慧(AI)更是其中重要的关键技术之一。

根据Gartner的调查,从2022至2030年,全球人工智慧的市场规模将以38.1%的复合成长率增长,特别在2020年东京奥运的赛事上,我国健儿以优异表现夺下史上最佳成绩,显见这些年国内在运动科技上的投入已颇见成效,而在後疫情时代的此刻,消费者对於健康意识的提升,也可望推动更多智慧应用与新商业模式服务的产生。工研院也曾发表研究报告发现,2030年全球运动科技产值将上看13.4兆新台币,势必将成为兵家必争之地。

靠AI提升使用体验,ICT优势成运动科技发展神助手

在这次96家赴美参展的新创团队中,展馆不仅将运动与气候科技特别独立成一区,在获奖的10家新创中,亦有不少团队正著墨於相关领域的解决方案研发。以纽因科技为例,透过自主研发的运动影像AI智慧分析平台,发展出运动影像分析技术,能对运动赛事进行更精准的分析,提供相关的建议予使用者/选手,并有机会在未来朝XR数据可视化和True View可视化在体育领域的发展迈进,创造出更多潜在的商业模式。

另一方面,whiizU则提供了一款结合专业训练与娱乐的自行车运动平台,不仅打造出数条真实的自行车路线供使用者训练、增加临场感,更能在数据资料收集後,经过人工智慧的分析提供给使用者相关的训练建议,同时也协助规划训练菜单,让使用者无畏风雨、随时随地都能在家中完成挥汗的渴望。

台湾身为全球ICT产业的佼佼者,更向来以OEM/ODM的角色为全球品牌服务,累积的资本与优势自然不在话下,且不仅是硬体开发与生产具有一条龙的本事,近年来也积极发展数位内容的开发,让运动科技的软硬整合,辅以5G、AIoT等基础建设的完备,要在运动科技上发展出另一片天、抢下这块兆元市场的大饼,更是指日可待。

1. 参考资料∶

https://www.sipo.org.tw/industry-overview/industry-state-quo/ai-industry-state-quo.html

https://digi.nstc.gov.tw/File/BCE59F5DFF03244A

https://www.edntaiwan.com/20230106nt21-10-taiwan-start-ups-win-innovation-awards-at-ces2023/

2. 图片来源∶https://www.istockphoto.com/

 
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