2024AI音乐应用产业报告-量子位智库.pdf
摘要 : **AI音乐应用产业报告摘要**
本报告由量子位智库QbitAIInsights的分析师丁乔撰写，主要探讨了AI音乐生成技术的发展及其对音乐产业的影响。报告指出，AI音乐生成技术通过学习大量音乐数据，掌握音乐规律和风格特征，从而创作出音乐片段或完整的音乐作品。技术发展的关键节点包括Suno、Udio、天工SkyMusic、OpenAI的JukeBox、谷歌的MusicLM、Meta的AudioCraft系列产品以及谷歌的Megenta项目。
报告强调，音频模型因其生成音乐的完整性和流畅性，成为当前研究的热点，相较于符号模型在应用侧更受欢迎。音频模型直接使用音频数据训练，通过深度神经网络等方法生成音乐，而符号模型则提取音乐信息并拆分生成音乐的各个部分。音频模型在商业化上具有更大的潜力，因为它允许用户零门槛创作。
AI音乐生成技术不仅简化了音乐制作流程，还为音乐创作提供了新思路。报告预测，流媒体平台可能成为AI音乐商业化的最大受益者，而传统的音乐工程可能受到较大冲击。数据在技术迭代和商业化过程中扮演着关键角色，而生成音乐中对情感表达的把控是产品迭代的关键技术挑战。
报告还概述了AI音乐生成的基本流程，包括数据收集、预处理、特征提取、训练、生成新音乐以及评估和优化。通过这一流程，AI能够生成包含人声的完整歌曲、背景音乐等不同类型的音乐作品。最后，报告提出了音频和音乐符号协同生成的概念，这可能为AI音乐生成技术带来更广泛的应用前景。
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