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视频介绍
谷歌继续向音乐领域发起挑战，人人都能作曲的时代似乎又近了一步。
12月14日，谷歌推出AI音乐创作工具“MusicFX”，仅需几句话，用户即可生成原创的音乐作品。
谷歌在介绍中指出，这一名为“MusicFX”的创作工具结合了谷歌此前发布的MusicLM模型和DeepMind的水印技术SynthID，以便在事后识别出它们是否由AI制作而成，一定程度上可以解决创作人对于版权问题的担忧。
分析认为，MusicFX的出现也将成为AI领域的一个重要里程碑，为音乐家、制作人和音乐爱好者开辟了尝试和创作多种音乐的新可能性：
MusicFX为音乐创
MusicFX当前仍需要通过谷歌一个AI实验性产品网站（AI Test Kitchen）进入，这一平台的建立是为了让用户在尽早体验其最新的AI技术的同时，也能提供早期反馈，这种合作方法能帮助谷歌完善技术，并遵守道德标准。
媒体分析认为，MusicFX的发布不仅仅将为音乐生成提供全新的工具，也代表了AI发展过程中的趋势，用户在帮助企业完善和塑造人工智能方面的作用变得越来越重要，通过在早期阶段让用户参与进来，谷歌不仅增强了技术，还主动解决了潜在的道德问题。
此外，MusicFX的出现可能会降低音乐创作的门槛，让更多没有经过专业音乐培训的爱好者们参与进来。
但MusicFX的出现并非没有争议，有观点认为，如何解决人工智能生成的内容对版权、所有权和音乐原创性的影响还没有答案，谷歌决定在AI生成音乐中使用水印，表明了他们对这些问题的
在今年年初，谷歌MusicLM横空出世，可以直接将文字、图像自动生成音乐，并且曲风多样，凡是想听的音乐，基本都能自动生成。
MusicLM是一个以文本为条件的音频生成模型，可以从文本描述中生成高保真的音乐。
该模型采用层次化的序列到序列的方法，这使它能够生成几分钟内一致的音乐。
MusicLM使用三种模型来提取作为条件自回归音乐生成输入的音频表示。
SoundStream，w2v-BERT和MuLan。
其中，AudioLM模型可视作MusicLM的前身，MusicLM就是利用了AudioLM的多阶段自回归建模作为生成条件，可以通过文本描述，以24kHz的频率生成音乐，并在几分钟内保持这个频率。
相较而言，MusicLM的训练数据更多。
研究团队引入了首个专门为文本-音乐生成任务评估数据MusicCaps来解决任务缺乏评估数据的问题。
MusicCaps由专业人士共建，涵盖5500个音乐-文本对。
基于此，谷歌用280000小时的音乐数据集训练出了MusicLM。
但媒体此前分析称，MusicLM肯定不是完美无缺的，或者说离完美仍有相当的距离。
一些样本还有质量问题，而且虽然 MusicLM 在技术上可以生成人声，包括完成和声，但还有很多地方需要改进。
大多数“歌词”也是蹩脚的英语或纯粹的胡言乱语，然后由合成的声音演唱，听起来像是奇怪的“混合物”。
AI跟人一样，偶尔会偷懒直接抄袭这些素材，版权该如何保护？
谷歌的研究员在一次实验中发现，该系统生成的音乐中约有1%是直接复制自其训练的歌曲。
这个问题足以让研究人员不愿意过早发布MusicLM。
另外，用搜集来的素材供AI学习，这本身是否就已经涉及到侵犯版权？
实际上目前已经有了相关案例。
2020年，美国说唱歌手Jay-Z的唱片公司对YouTube频道Vocal Synthesis提出版权警告，理由是它使用AI创作了Jay-Z翻唱比利·乔尔（Billy Joel）的“We Didn't Start the Fire”等歌曲。
美国音乐出版商协会的埃里克·桑雷 (Eric Sunray) 撰写的一份白皮书认为，像MusicLM这样的AI音乐生成器通过“从训练数据库中吸收作品中连贯的音频，侵犯了美国版权法的复制权”。
进一步说，AI生成的音乐虽然是“原创”，但往往像不同音乐人作品的杂糅，也就是说有洗稿甚至是山寨的嫌疑。
因而此次谷歌运用DeepMind的水印技术SynthID生成的ID便是对版权问题的重视，谷歌表示，生成的所有歌曲都带有数字水印，人的耳朵听不见也不会影响音乐的效果。
主要通过音频波转换为二维可视化来实现。
即便数字水印遭受了添加噪声、音质压缩、音频调速等破坏性操作，仍然可以检测到歌曲中的水印。
但有分析师指出，尽管谷歌加了水印证明该音乐作品是AI创作而成却依旧没能解决根本问题，由AI系统生成的音乐到底算不算原创作品？可以和“人造音乐”同台竞技吗？
伴随着
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