「冷門歌手」孫燕姿最近火得發燙，苦等本人營業的粉絲們，喜提 B 站音樂區「AI 孫燕姿」的日更。
海外音樂圈也被科技與狠活大殺特殺，AI 創作的歌曲在 TikTok 和 Spotify 上風靡一時，蕾哈娜「翻唱」碧昂絲，歌手格拉姆斯公然出租自己的聲音。
當我們點開一首熟悉又陌生的歌曲懷念過去，賽博歌手們將為華語樂壇帶來一場怎樣的波瀾？
AI 歌手集體出道，最紅的還得是孫燕姿
AI 孫燕姿，更適合中國寶寶體質的初音未來。
這位「熱門歌手」在最近馬不停蹄地發新歌：發如雪、水星記、清明雨上、難念的經、愛在西元前…… 不僅曲風涉獵廣泛，各種語言也不在話下。
周杰倫、王心凌等其他歌手的 AI 版，也不斷有新作涌現，但賽博金曲獎最佳新人或最火歌手，還得頒給 AI 孫燕姿。
畢竟，孫燕姿的音色太有辨識度了，吐字清晰，咬字和停頓也很有特點，哪怕 AI 模仿的只是個及格分，還是能聽出來孫燕姿的味道。就像粉絲說的那樣：「畢竟音色流氓，你以為呢。」
▲ [AI 孫燕姿]《清明雨上》： https://b23.tv/jK0gH1B
就目前來說，AI 歌手主要就在於模仿音色，感情、技巧、唱腔之類的還是差了點。
所以，AI 孫燕姿也有不少「翻車現場」：唱《挪威的森林》，把伍佰的大舌頭也學得傳神，怪異感讓人兩眼一黑；《發如雪》的戲腔如話筒漏電，前半首的驚艷變成了驚嚇；《愛在西元前》因為吐字太清晰，沒有原唱內味了。
▲ [AI 孫燕姿]《發如雪》： https://b23.tv/rsLDKSS
這讓人稍稍鬆了口氣：看來 AI 還需要一兩年的成長期。但 AI 不會畫手也就是幾個月前的事情，以 AI 發展的速度，未來做到真假難辨也不會讓人驚訝。
本賽季出道的 AI 歌手們，靠的是開源項目 SoVITS 的 4.0 版本，B 站上已經有了不少教程。
如果想要實現翻唱的效果，先准備一個目標歌手（比如孫燕姿）的音頻數據集，根據數據集讓 AI 訓練模型，再准備一個輸入源的歌聲，最後用模型推理並替換輸入源的聲線。
開頭的准備數據集就是一個難點，它應是時長一到兩個小時、覆蓋到各個音調的干聲集合，不能有伴奏、噪音、和聲、混響等等。對於一個歌手來說，如果職業生涯至少有 40 首歌，那麼相對就好訓練了。
可以說，有一定門檻，但沒有那麼高。
AI 歌手的爆火，某種程度上意味著歌手的音色獲得了永生，讓驚掉下巴的網友們走過了「質疑圖恆宇、理解圖恆宇、成為圖恆宇」的心路歷程。
這對黃家駒、張國榮、張雨生等已故歌手來說，何嘗不是一種延續。哪怕只是模仿音色，也足夠讓人興奮了。
保守派 VS 開放派，AI 歌手的背後在吵些什麼
AI 歌手唱得越像，越繞不開侵權問題。
在長沙音樂節上，孫燕姿被粉絲問到了關於「AI 孫燕姿」的事情，她只是笑笑表示：「有聽過此事」。經紀公司也說：「目前並沒有委請律師處理。」
部分律師認為，AI 翻唱可能侵犯歌手的聲音權利，以及詞曲者的版權權利。如果 AI 歌手故意誤導聽眾、假冒歌手名義，還可能涉嫌不正當競爭。
但談到具體如何規范，我們仍然面對一片法律的空白。音樂產業的每一環似乎有不同的看法，歌手們的態度就分成了兩派。
一是保守派。上個月，「Heart on My Sleeve」這首歌在外網爆火，它用 AI 克隆了歌手 Drake 和 The Weeknd 的聲音，光是 TikTok 的瀏覽量就超過 850 萬次，隨後被各平台下架。
雖然沒有直接回應這首歌，但 Drake 之前就很不滿他的聲音被克隆：
這是最後一根 AI 稻草（This is the final straw AI）。
二是開放派。加拿大歌手、馬斯克前女友格萊姆斯，允許她的聲音開放使用，但要求分 50% 的版稅，快刀斬亂麻地把盈利模式確定好了。5 月 3 日，格萊姆斯推出了專門用來復制她聲音的開源軟體 Elf.tech。
站在歌手背後的音樂公司，觀感就更復雜了，AI 直接撬動了他們的商業根基。
4 月 12 日，擁有泰勒·斯威夫特、鮑勃·迪倫等巨星版權的環球音樂集團，向 Spotify、蘋果等流媒體平台下達了通知，要求它們阻止 AI 工具從受版權保護的歌曲中抓取歌詞和旋律。它甚至發出一聲質問：
音樂生態系統中的所有利益相關者都希望站在歷史的哪一邊？藝術家、粉絲和人類創造性表達的一邊，還是深度造假、欺詐和拒絕給予藝術家應有補償的一邊？
擔憂並非師出無名。彭博社報導，Spotify 等流媒體平台上，本身就有群不尊重版權的「音樂騙子」投機倒把。
他們或是傳播對流行歌曲微調後的仿版，或是故意用知名藝術家為自己的歌曲署名，從而賺取流量或廣告，比例占到整個平台的 10%。
AI 可能會讓這個問題更加嚴重，它們會讓更多來路不明的音樂在流媒體流行起來，讓創作者的收入分成更不健康。
今年 3 月，Spotify 宣布，向音樂版權所有者支付的總金額接近 400 億美元。當流媒體時代送走了唱片時代，AI 時代又將改寫流媒體時代。
以後我們的聽歌模式可能是這樣：歌手、歌曲、曲風、樂器等任君選擇，比如歌詞要像泰勒·斯威夫特，但人聲要有拉娜·德雷的風格，音樂的版權也可能會被切割得越來越復雜。
「猜你喜歡」算什麼，把聽歌這件事做到真正定製化才酷，但這也將是對音樂產業的一次顛覆。
永生的 AI 歌手，能拯救華語樂壇嗎
AI 歌手在 B 站的爆火，讓人五味雜陳。
壞消息是，以後可能再也沒有新歌手了。好消息是，老歌手可以一直以最好的音色唱下去了。
總有那麼一些聲音在我們的記憶里，不鳴則已，一鳴就又站在流行的前端。
2003 年大火的歌手是孫燕姿，2023 年爆火的歌聲是 AI 孫燕姿。孫燕姿的最大對手，可能是 20 年前自己的嗓音。
這和周杰倫在視頻號重映演唱會有些相似。2022 年 5 月 20 日晚，周杰倫讓 4500 萬人回憶青春。打敗奶茶倫的，是 34 歲袒露腹肌的周杰倫。
但是，AI 除了炒出美味的冷飯，是否也會帶來創作的更多可能？
當我們自信地認為，創作者的情感和想像力不會被 AI 替代，或者用經典的音色簡單復刻曲目就能一勞永逸，也是一種躺在功勞簿上的傲慢。
華語樂壇一次次被下死亡告知書，短視頻和抖音神曲們依然如巨輪勢不可擋。15 秒的副歌，先從短視頻平台開始病毒傳播，然後征服社交網絡、霸榜音樂平台，最後走入線下。
喚起多巴胺、塑造信息繭房的算法設計有其原罪，但你的每一次點贊、評論或反復播放就是在投票，大多數人就是喜歡聽「俗」的，這並沒有什麼不對。
面對 AI 歌手的到來，音樂家 Holly Herndon 也有類似的觀點：
當你考慮到，大多數聽 Spotify 的人只是為了聽一些愉快的事情時，事情就變得復雜了。
不只是復刻過去的歌喉，生成式 AI 配合算法，完全有可能更快也更流水線地產出類似抖音神曲的作品。旋律抓耳洗腦，歌詞簡單無腦，對熱愛學習的 AI 來說輕輕松松。
這當然會是 AI 時代音樂發展的一種方向，我們應抱有悲觀的預計。但與此同時，音樂製作人們在做出各種探索。
法國 DJ David Guetta 確信，音樂的未來在於 AI。但他認為，這項技術只能作為一種工具，就像鼓機和采樣器。
定義藝術家的是，你有一定的品味，你有某種想表達的情感，你將使用所有現代工具來做到這一點。
另外在今年 3 月，創作歌手陳珊妮進行了一項實驗，在發出新歌《教我如何做你的愛人》幾天後，才公布這首歌是 AI 演唱的，封面也是用 AI 生成的。蒙在鼓里的聽眾們，甚至覺得她的狀態回春了。
陳珊妮本人的態度倒是很坦然。她和團隊為調教 AI 演唱付出了大量精力和時間，工作量甚至遠高於親自演唱，目的是做一首讓 AI 唱出感情的歌，排除聽眾對 AI 歌聲先入為主的想像。
歌名里的「學會愛人」，其實也隱喻著「AI 學習歌唱」的過程。
與此同時，陳珊妮想通過這首歌證明，音樂製作人還是無法被取代的。不過她也承認，現在自己仍是 AI 的「支配者」，但未來會如何很難說：
如果 AI 的時代必將到來，創作人該在意的或許不是「我們是否會被取代」，而是「我們還可以做些什麼」……. 當 AI 真正學會唱歌之後，就是創作人與歌手，重新理解自身價值的時候了。
這樣的 AI 歌曲，自然比流水線批量生產、每個音符踩准算法和用戶情緒的抖音神曲更有可能性。
華語樂壇要完了，不能全賴抖音短視頻，也因為創作者與聽眾的隨波逐流；拯救華語樂壇的，也不會是讓我們「如聽仙樂耳暫明」的 AI 孫燕姿們，而是逆流而上的音樂人們，靈活運用工具傳遞的思想與情感。
AI 飛速發展的這幾個月，我們一直面對著人的獨有能力被替代的尷尬與恐慌。AI 歌手引起的思考，未必不是對其他行業的一次預演，我們總是在摸索與興奮中持續前進。
來源：愛范兒
