机器人会抢音乐人的饭碗吗？
最近去电影院，惊觉售票处一个人都没有，只有几台阿里“淘票票”自动售票机，买票效率确实提高不少，但售票员（尤其美女）失业了！小编刚来北京时，地铁还有大妈坐在入口收票，后来大妈变成了炸鸡...不，闸机...这只是简单的自动化，谈到现在火爆的“人工智能”，李开复老师认为15年后 50% 的职位会被部分、或全部取代。
技术在让所有人受益的时候，也让一部分人失业
和其他行业的精英一样，很多音乐人觉得：写歌不是卖票！想想，李世石老师是不是也这么想过——下围棋又不是卖票！最新消息是，AlphaGo 升级版的 Master 已经击败了围棋界现役 No.1 的柯洁（目前全球 No.1）。
软件曾让一些音乐人失业，30年前棚里还有“音准师”一职，专门监督歌手音准，后来 “Autotune”纠调软件出现了... 靠绝对音高吃饭的还有钢琴调音师，随着数码钢琴崛起，原声钢琴销量已经跌倒十年前一半，而数码钢琴不需要调音。
这种淘汰如此自然，你以为刚开始，就结束了
还有哪些音乐人会被取代？
今天我们从音乐的流程逐个分析下，
词 / 曲 / 编 / 弹 / 唱 / 录 / 混 / 母
看本文的还有一种人：老板，希望用最低成本获取最高效率。就像一百年前酒吧老板们想用一个鼓手取代四五个鼓手，这就有了架子鼓，他们可能和音乐人的视角完全相反。
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智能母带
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音乐制作流程的最后工序，“母带/Mastering”原本是为实现专辑的“音量均等化”，毕竟专辑里不同歌曲可能由不同的录音师负责，后来“响度战争/Loudness War”爆发，母带流程变成“最大不失真”处理。好莱坞近年均价在一万美刀/专辑、或 $1000 美刀/单曲（专辑的活越来越少），不过小编最近有朋友找国际一线的母带师合作，价格只有 $500/单曲。
LANDR 是一个在线的人工智能程序，历经八年研发在 2014 年上线，上传歌曲它便能分析歌曲类型、然后根据“深度学习/Deep Learning ”进行一堆 EQ/压缩/音量处理，而且几乎是实时处理——人类母带师干活就要等几天了。
全球最大声音互动平台 SoundCloud 整合了 LANDR，最新版 Sonar 也整合了 LANDR，LANDR 还跟虾米达成了合作，应用场景已经非常广泛成熟，如果你觉得“活人母带师”的报价有点高，可以试试 LANDR：
www.landr.com
2016年，LANDR 迎来了首个对手，由格莱美级录音师 Smith Carlson 和知名制作人 Collin McLoughlin 打造的 eMastered，流程都是上传/分析/处理，但价格有优势：无损档 $15 美刀/月，比 LANDR 便宜 $10 美刀。
不过人工智能的“深度学习”需要积累（就像 Alphago 学了 16 万局旗才打败李世石），目前 LANDR 在学习上至少还有两年时间、几十万首歌的学习积累。
https://emastered.com
在文章即将写完之际，又出现了一个好玩的，
有点像去年风靡全球的 Prisma 图像学习 APP
你先上传自己的歌，再输入你想参考风格的歌
你的歌就变成那首参考曲的母带风格了
https://sound.tools
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智能录/混音
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其实国内常叫的“录音师”是指混音师...“录音”的具体操作其实只有两个：按下录音键、和调节 Gain/增益，后者早已实现自动化，例如 Roland 声卡的 Auto-Sens，话放检测到过载 3dB，增益就衰减 3dB，确保你得到不“冒红”的最大音量。
不过难度都在按下录音键之前，例如根据你的嗓音挑选话筒/话放、并将话筒摆到最好的位置，最关键的还有歌手的情绪调整和反馈，这都不是“人工智能”可以干的，得有活人，所以高水准的“录音”都是制作人亲自担当，短时间不会被取代，
但“智能混音”有点进展
简单来说，混音就是音轨管理，一首流行歌在编曲后可能有五六十条音轨，混音基本工作是确保声部主次（Volume）、频率（EQ）、空间（Pan 和混响）方面不让音轨“打架”，然后通过压缩、延迟、失真等效果器美化音轨。根据最新的行情，国际一线混音师收费在 $2000 美刀/单曲，中国的一线混音师大概在 $1000/单曲（大概六七千块钱一首）。
从价格来看“混音”比母带处理更复杂，人工智能目前无法干全部混音，但是能做一部分，那就是智能插件，今年最受关注——已实现量产的是一款“智能通道条”：
iZotope Neutron
https://izotope.com/en/products/mix/neutron.html
看上去与普通的数字通道条并无二样，带有五个效果器：八段 EQ、压缩、激励、瞬态整形和压限。不同之处只是多了一个按钮，叫“Track Assistant/音轨助理”，听起来和“辅助驾驶”很像，只要点击这个按钮，系统就开始分析音轨，
分析过程需要 4 秒 ~ 10 秒，然后...
五个效果器的参数就帮你设置好了
比起单轨，Neutron 更适合用在 BUS 分组母线，例如让“人声组”的 EQ 不打架、或者让 “鼓组”得到最合适的压缩，Neutron 可以设置四档处理强度，在自动设置完成后，每一项参数你都可以自己继续微调。
你会说：这只是混音的一部分而已。混音分为“解决问题”和“美化”两部分，“美化”很大部分是由编曲人负责的，而“解决问题”，能大大降低混音的难度，我想一、二线混音师暂时不用担心，但三四线混音师可能会被迫降价或者改行。
其实国外有不少大学和声音研究所正在研发智能混音（包括国内的团队），不过 iZotope Neutron 是首个实现量产的，从研发到量产，硅谷的时间概念通常是五年。
继续往下，“智能”的难度越来越高
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智能编辑/编曲
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先定义一下这两个概念，“编曲”是有歌手给你个自弹自唱的 Demo/小样，你要给这条音轨添加几十甚至上百轨，变成一首完整的歌曲；而“编辑”是将录好的音频进一步编辑，弥补或美化每一条音轨，而复杂的编辑也算得上一部分编曲和一部分混音。
除了“编曲型编辑”和“混音型编辑”，普通编辑早已通过插件实现部分自动化，不用手动改每个音，底噪大可以降噪、DeEsser 可以降齿音、Autotune 纠音准（甚至用 Melodyne 纠和声歌手的音准）...虽然目前没有整合方案，但“Neutron 们”迟早会整合这些插件~
DAW 们自己也整合了部分自动编辑，有些是插件很难做到的，例如 “音频量化”、自动淡入/淡出等，去年开始部分 DAW 开始加入“单轨编辑窗”，DAW 们的单轨编辑能力会在近两年有较大的进展（并且导致插件商的日子更难过...）。
编曲方面，之前有不少“自动编曲”的单机软件，如 HarmonyBuilder，问题有两点：一是只能根据原厂程序进行编曲，细致程度谈不上“专业”、没有创造力也谈不上“智能”；
二是与无法与 DAW 宿主软件整合
这意味着无法利用大量的音色、虚拟乐器和效果器，也很难进行后续的混音。不过新生代智能编曲软件正在路上，有些还处于研发阶段，例如 JukeDeck（jukedeck.com），实现量产的并不多，例如来自洛杉矶 Re-compose 公司的：
Liquid Notes
首先它能与 DAW 宿主整合，支持 Cubase、Logic、Pro Tools、Sonar 和第三方音色插件... 你需要导一段 MIDI 给它先进行分析，它能分辨出打击乐、Bass 或旋律，然后分析和弦并生成每一轨的复杂旋律，最后将其 MIDI 输出对应 DAW 的 MIDI 输入就可以了。
Liquid Notes 的缺点是需要给它“喂”分轨（它只是将分轨变得更复杂），也就是说要进行简单的“预编”；另外 Liquid Note 还有一个“Live”版本，能根据你的已有旋律进行实时演奏，相当于一个即兴乐手。
很多人忽视了苹果公司 Garageband 的 Drummer，这个鼓手插件有最好的“辅助编曲”方式，你只需选择鼓手，然后实时设置每个鼓件音符的多少、音色强弱、“Fills/加花”的多少和 Swing/人性化，即使是小白，也能瞬间做出一条专业的鼓轨。
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机器弹奏
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即使 AlphaGo 升级版的 Master 已称霸人类围棋界
“它”依然还没学会走路
先不说保持平衡能力（全路况），即使是能保持平衡的汽车，“自动驾驶”能力在 2017年初也只能达到第二级（叫“辅助驾驶”），还要跨越第三、四级，才能到第五级的“完全无人驾驶”，因此——运动能力是对机器人很大的考验。
不过依然有工程师希望挑战一下，分别是：
来自日本的 Z Machines 乐队
名字致敬了研发“人造太阳”的美国 Z Machine
还有来自德国的 Compressorhead
http://compressorhead.rocks
来段视频：音符多但没有轻重，并不像人类演奏
尽管现在看起来机器人还有点违和感
不过是否比猴子弹吉他要利落点？
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智能主唱
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上面两个机器人乐队都没有主唱，这可能真有点难
唱跳/表情先不考虑，光谈声音，去年也真有突破
很多音乐人熟悉 YAMAHA 的 Vocaloid/初音未来，可以设置歌词和音高生成人声旋律，目前的缺陷主要是：音色固定，你要“购买歌手”；二是听起来还不够自然（或者需要复杂的“气口”设置），它只是个人声合成软件，与智能没有什么关系。
但现在语音也可以“学习”了
Adobe VoCo
目前还没有量产，Adobe 只是演示了一下，用于电影配音，以前不小心配错了需要重录，但现在 Voco 可以“学习”人的音色，然后只需修改文字，全新的语音就合成出来了。
音色逼真得 360°无死角
（百度最近也合成了个张国荣，但不够逼真）
一旦 Voco 量产上市，搭配音高软件来唱歌没有问题，如果处理速度能够达到实时，那就会有点恐怖——你可以模仿任何人说话与唱歌，例如让 Voco “学习”你爸的音色，然后假装给班主任打电话... 再例如学习周杰伦的音色，
无论你是谁，一开口就可以是周杰伦
（以后歌手得有音色版权，不能随便使用）
以下流程貌似不用依赖 DAW
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智能作词/作曲
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作为音乐的源头，词/曲创作是最难的
歌词是接近诗歌的一种文学，不过文学的一种形式已经有机器人出没：新闻。有人把2016年称为“新闻机器人元年”，目前我们所看的新闻已经有 6% “不是人写的”，因此歌词中最接近新闻形式（字数多、直白）的一个分类也有机器人出没：
“说唱歌词生成 AI”
http://deepbeat.org
免费在线使用（但生成歌词要等），这个机器人学习了大量的英语说唱歌词，以此给你生成新的歌词，你还可以选择在歌词中加入“Love”、“Truth”、“Birthday”等常用词汇，官网上大家也能看到不少说唱歌手正在使用，官方还公布了论文给同行们研究。
可预料“摇滚歌词 AI”和“流行歌词 AI”会陆续出现（但“民谣歌词 AI”有点难，Bob Dylan 去年又拉高了民谣歌词的门槛），不过还有个最大问题：
音乐无国界但语言有门槛
欧美的英语歌词 AI 对于其他语言国家作用不大（不可能用 Google 翻译吧），另外东方的文字/语言由于发展时间太久，也更加复杂隐晦，也许还要屏蔽很多敏感词并且押韵...
智能作曲方面，去年有个较大的新闻
来自 SONY“电脑科学实验室”研发的
Flow Machines
一开始它学习的是巴赫，貌似很轻松...
因此我们现在能听到巴赫的“新歌”了
然后它又学习了不同的风格，包括美国淘金时代的老歌、60年代的披头士...同时能力也不停提高，现在“Machines”包括四个机器人：智能作曲、智能编曲、智能乐手、智能巴赫。实验室在2017元旦给 Flow Machine 开了个音乐会，今年还打算出专辑...
下面这首号称是全球第一首 AI 歌曲：
“学习”披头士风格的《Daddy's Car》
（歌词是乱来的...只有语音但缺乏歌词能力）
去年亦庄工商局一位科长来叉烧网考察，刚好是音乐爱好者，就顺便咨询我们——他特别喜欢邓丽君，歌曲已经听得滚瓜烂熟，但他希望邓丽君还活着，能带给他新歌。虽然有代沟，不过小编也多么希望 Michael Jackson 也活着，并带给我们新歌...
现在我感到 “虚拟邓丽君”、“虚拟张国荣”、“虚拟 Michael Jackson” 并非不可能。
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结语: 虚拟歌手
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人类的基因有 50% 与香蕉重合
是的，我们与香蕉有同一个祖先。氨基酸进化为单细胞动物、再到多细胞动物，然后一个分支进化为植物，一个分支进化为动物，我们没有必要、也不可能消灭植物，所以小编并不认为人类会被机器人消灭，电影的目的只是让你买票而已。
在可见的未来里，各行业的智能机器人（或程序）会涌现，它们拥有不同的功能、受人类的控制、并且在某个领域为人类服务，对于音乐行业，
最先出现的会是各种“虚拟音乐人”
“虚拟母带师”已经比较成熟，目前有四五位，以后还有更多，然后是虚拟混音师、虚拟编曲师、虚拟键盘手、虚拟吉他手、以及虚拟歌手/乐队。
不同于受人控制的 Gorillaz（下图，1998年发布）和初音未来（2003年发布）的是，新一代虚拟歌手会拥有“学习能力”，虽然意味着无限的作品创作能力，但一首歌能不能火，并不取决于作品，而是关系到推广能力，“网络神曲”火爆并不是因为它们旋律优美、歌词深刻或者制作精良。
这会导致一部分音乐人失业
就像百年前的人力车夫、20年前的打字员
但他们失业是因为: 我们变成了他们
现在每个人都能自己开车、每人都能打字
因此一部分音乐人会很兴奋
以前和现在，他们的能力和视野都有局限
吉他手不会弹钢琴、鼓手不会拉小提琴、
玩摇滚的不懂古典、玩民乐的不懂说唱、
玩制作的不懂现场、扩声的不懂电影配乐
你的创作状态不会始终饱满，灵感会枯竭
但通过与虚拟音乐人合作，你将变得全能
你可以雇佣“虚拟张亚东”、
并且与“虚拟高晓松”和“虚拟金少刚”合作
虚拟音乐人不用睡觉、同时能接待几百人
而且成本更低、省心、并且实时得到结果
那张亚东老师岂不是失业了吗？不，
他会与虚拟电影人合作，成为“虚拟黑泽明”
每个人都可以跨界，作品只局限于你的创意
1917年，我们没有工业污染、没有工作压力，也没有战争，但人均寿命只有35岁（这么算小编已接近死亡）。你不会想回到100年前、不会想回到刚解放时（人均寿命还是35），你甚至不想回到1997年，没有手机、没有外卖、交通工具以自行车为主。
20年后，你也不想回到2017年
小编正前往 NAMM Show 乐展，有最新动向马上更新