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        一夜之間,“AI孫燕姿”火遍全網-當前頭條

        時間:2023-05-08 15:51:44    來源:新智元    

        一夜之間,“AI孫燕姿”火遍全網。

        B站上,AI孫燕姿翻唱林俊杰的《她說》、周董的《愛在西元前》、趙雷的《成都》等等,讓一眾網友深陷無法自拔。


        (資料圖片僅供參考)

        “冷門歌手”孫燕姿新晉成為2023年度熱門歌手,掀起許多人的追星狂歡。

        網友表示,“聽了一晚上AI孫燕姿,出不去了......”

        圖/Twitter

        這些翻唱歌曲,是由Eternity丨L、羅斯特_x等UP主通過開源項目自制后并上傳。

        圖/UP主:Eternity丨L

        除了AI孫燕姿,還有AI周杰倫,AI王心凌、AI林志炫......

        可能許多人做夢也沒有想到,2023年華語樂壇竟以這種形式復興了。

        “AI孫燕姿”在線營業

        前段時間,一位TikTok網友用AI創作了一首“Heart on My Sleeve”很快躥紅網絡,引來1000多萬人圍觀。

        聽完這首歌的網友紛紛表示,太讓我驚訝了,簡直太瘋狂!

        這首歌正是用兩位美國流行音樂人Drake和The Weeknd的聲音創作而成。先通歌手聲音訓練AI,然后再用AI來創作。

        在國內,B站上AI翻唱的華語樂壇歌曲也漸漸成為許多人關注的焦點,孫燕姿、王心凌、周杰倫等明星紛紛“復出”。

        而最火的莫過于孫燕姿,憑借“天后音色”的稱號,直接成為AI新寵兒。

        圖/UP主:羅斯特_x

        有人還自制了AI孫燕姿粵語版《愛得太遲》。

        然而,對于AI音樂制作,在整個音樂行業并非是一個新事物。只不過生成式AI的大火,讓AI翻唱的門檻再次被拉低。

        比如,年初,谷歌還曾推出了文本到音樂模型MusicLM,通過將音樂的生成過程視為分層的序列到序列建模任務,并以24 kHz的頻率生成高保真的音樂。

        圖/Google Research

        對于許多歌迷來講,AI翻唱一定程度上滿足了自己的許多遐想。

        還有一些歌迷,自己訓練了已故經典老歌手的AI,包括阿桑、張國榮、姚貝娜、鄧麗君等等。

        這或許是一種數字永生,通過這樣一種方式讓久違的聲音再次回到人們心里。

        圖/Twitter

        Midjourney出圖逼真的超強能力,讓人們驚呼畫家要失業了。對于AI翻唱,難道歌手也要被去取代嗎?

        一位UP主@阿張Rayzhang用自己的音色訓練出的AI唱Killer Queen后,瞬間感覺太恐怖了。

        緊急錄制一個視頻后,并附上了“AI歌手會讓翻唱區集體失業嗎?我被AI版的我爆殺!”標題。

        有網友稱,自己就是AI第一批受害者畫手,感覺什么職業也逃不掉。

        圖/B站

        有些人也表示,翻唱的有些地方一點也不像。

        要知道,對于AI翻唱來講,也需要豐富的特定藝術家音色訓練數據,這樣AI生成的作品才更加真實。

        就目前的技術,雖然歌手的唱腔、技巧和風格等還不能完全模仿,但音色已經基本能完全復刻。

        但是真正的大家是不能被取代。

        圖/新浪微博

        AI翻唱火雖火,但AI創作音樂的另一面,是迫在眉睫的版權問題。

        AI創作的“Heart on My Sleeve”在TikTok上風靡一時后,完整版被上傳到了Apple Music、Spotify、YouTube等平臺上。

        就此,美國歌手Drake對此在Ins表達了不滿,“這是最后一根稻草”。目前,這首歌因為侵權問題已經下架。

        《金融時報》稱,擁有Taylor Swift、Bob Dylan等巨星版權的環球音樂集團,正敦促Spotify和蘋果阻止AI工具從其藝術家的版權歌曲中抓取歌詞和旋律。

        但是有些藝術家卻不吝嗇自己的聲音,馬斯克前女友Grimes在網上表示,“任何人都可以使用我的聲音AI生成歌曲。”不過,還得再付50%的版權。

        圖/Twitter

        而這次大火的AI翻唱背后的原始項目“so-vits-svc”的作者,據稱也是因為太多人濫用,而刪除了項目。

        SoVitsSvc:唱歌聲音轉換

        歌聲轉換模型使用SoftVC內容編碼器來提取源音頻語音特征,然后將向量直接送入VITS,而不是轉換為基于文本的中間格式。因此,音高和音調都可以被保留下來。

        此外,項目開發者還通過采用NSF HiFiGAN作為聲碼器,從而解決了聲音中斷的問題。

        特征輸入改為Content Vec · 采樣率統一使用44100Hz

        由于參數的改變,以及模型結構的精簡,推理所需的GPU顯存明顯減少。

        增加選項1:vc模式的自動音高預測,這意味著在轉換語音時不需要手動輸入音高鍵,男聲和女聲的音高可以自動轉換。但是,這種模式在轉換歌曲時,會造成音高偏移。

        增加選項2:通過k-means聚類方案減少音色泄漏,使音色與目標音色更相似。

        增加選項3:增加NSF-HIFIGAN增強器,對一些訓練集少的模型有一定的音質增強效果,但對訓練好的模型有負面影響,所以默認關閉。

        預訓練模型文件

        將checkpoint_best_legacy_500.pt放在hubert目錄下。

        將G_0.pth和D_0.pth放在logs/44k目錄下。

        預處理

        0. 音頻切片

        利用audio-slicer-GUI或audio-slicer-CLI工具,將原始音頻切片至5秒-15秒。

        長一點也沒問題,但太長可能會在訓練甚至預處理時導致“torch.cuda.OutOfMemoryError”,俗稱爆顯存。

        切片后,刪除過長和過短的音頻。

        1. 重采樣至44100Hz和單聲道

        python resample.py

        2. 自動將數據集分成訓練集和驗證集,并生成配置文件

        python preprocess_flist_config.py

        3. 生成hubert和f0

        python preprocess_hubert_f0.py

        完成上述步驟后,dataset目錄將包含預處理的數據,dataset_raw文件夾可以被刪除。

        現在,你可以修改生成的config.json中的一些參數——

        keep_ckpts:在訓練中保留最后的keep_ckpts模型。設置為0將保留所有模型,默認是3。

        all_in_mem:將所有數據集加載到RAM中。當某些平臺的磁盤IO太低,而系統內存比你的數據集大得多時,可以啟用。

        訓練

        python train.py -c configs/config.json -m 44k

        推理

        模型在需要使用“inference_main.py”。

        舉個例子:

        python inference_main.py -m "logs/44k/G_30400.pth" -c "configs/config.json" -s "nen" -n "君の知らない物語-src.wav" -t 0

        雖然原始項目組現已停止維護,但有不少網友都進行了fork并且也做了一些更新。

        比如下面這個圖形化界面:

        AI“復活”

        AI翻唱之外,許多網友此前曾做了類似的項目,比如“AI-Talk”讓馬斯克和喬布斯進行了穿越時空的對話。

        視頻中,AI不但模擬了他們的聲音,還在一定程度上模擬了其對話思路,使得交流過程十分流暢。

        AI讓我們與逝者的對話成為可能。此前,B站UP主用AI還復活了老奶奶。

        圖/B站

        對于老奶奶的聲音制作,直接把過去已有的音頻上傳,素材基本來自于過去的電話錄音、錄像視頻或者微信語音。

        并用音頻編輯軟件AU進行調整,調整主要是降噪、人聲增強等方面。

        圖/B站

        然后將更加清晰的音頻樣本切割成若干秒的短句,方便進行標注。最后將處理好的音頻打包放入語音合成系統中去。

        利用語音合成系統,就可以嘗試輸入文本轉語音了。

        網友見證科技狠活

        AI孫燕姿的歌,已經唱到許多網友的心坎。

        圖/B站

        最近沉迷AI“翻唱”,上至AI侃爺唱罰酒,下至蘇小玎唱真相是真。但說句正經的,確實還是AI屆頂流孫燕姿的翻唱最好聽。

        圖/新浪微博

        這幾天沉迷B站的AI孫燕姿,剛剛聽了一首《一場游戲一場夢》,太好聽了,唱到心坎里

        圖/新浪微博

        不少網友聽過AI翻唱的歌曲后,感受到AI歌手的可怕之處:

        科技的力量真是讓人細思極恐。

        圖/新浪微博

        深深感受到了什么叫做科技的力量......

        圖/新浪微博

        這就是AI生命,數字飛升!

        圖/新浪微博

        還有網友對逝去歌手的懷念。

        圖/新浪微博

        參考資料:

        關鍵詞:

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