有没有人用AI写过歌的？

引言：AI已悄然进入音乐创作领域

随着人工智能技术的飞速发展，AI不仅在图像识别、自然语言处理等领域大放异彩，也逐渐渗透到创意产业——音乐创作便是其中之一。那么，有没有人用AI写过歌的？答案是肯定的，而且这样的案例正变得越来越多。

从独立音乐人到大型唱片公司，从实验性作品到商业发行的热门单曲，AI正在以不同形式参与甚至主导歌曲的创作过程。本文将带您了解AI写歌的现状、典型案例，以及相关工具的使用方法，并特别介绍如何优化AI生成内容的质量。

一、AI写歌的真实案例

事实上，已经有许多音乐人和机构使用AI创作歌曲，以下是一些具有代表性的例子：

1. 国外经典案例

• Taryn Southern《Break Free》：2017年，美国歌手Taryn Southern发布单曲《Break Free》，其旋律和歌词均由AI平台Amper Music辅助生成，被视为早期AI参与流行音乐创作的标志性事件。
• Grimes授权AI翻唱：加拿大歌手Grimes曾公开表示，允许粉丝使用她的声音训练AI模型来创作新歌，并承诺与收益分成，引发对AI音乐版权与创作的广泛讨论。
• 索尼CSL实验室Flow Machines：2016年，索尼计算机科学实验室开发的AI系统Flow Machines创作了披头士风格的歌曲《Daddy's Car》，展示了AI模仿特定风格进行创作的能力。

2. 国内实践探索

• 央视AI音乐项目：近年来，中央广播电视总台等机构在晚会或专题节目中尝试使用AI生成背景音乐或主题曲片段，提升制作效率。
• 独立音乐人实验：许多国内独立音乐人通过开源AI工具（如OpenAI Jukebox、Riffusion）生成旋律或节奏，再结合人工编曲完成作品，探索人机协作的新模式。

二、AI如何参与歌曲创作？

AI在音乐创作中的应用主要体现在以下几个环节：

1. 旋律生成：基于已有音乐数据集训练模型，AI可生成符合特定风格或情绪的旋律线。
2. 歌词创作：通过分析大量歌词文本，AI能学习押韵、句式和情感表达，自动生成歌词草稿。
3. 编曲与配器：AI可根据旋律和风格建议乐器组合、节奏型及和声进行，辅助完成编曲。
4. 演唱合成：结合语音合成技术，AI可将生成的旋律转化为虚拟歌手的演唱，实现“无真人录制”的完整歌曲。

这些能力使得创作者可以快速获得灵感雏形，或将重复性工作交给AI，从而更专注于情感表达和艺术创新。

三、常用AI音乐创作工具

目前市面上有多种AI音乐工具可供选择，按功能可分为综合平台与专项工具：

1. 综合创作平台

• Amper Music：支持用户选择风格、情绪、时长，AI自动生成配乐，适合视频、游戏背景音乐。
• AIVA：专注古典、影视配乐生成，提供API接口，可定制交响乐风格作品。
• Boomy：用户无需音乐基础，通过简单操作即可生成原创歌曲，并可发布至Spotify等平台。

2. 开源与研究型工具

• OpenAI Jukebox：可生成带 vocals 的原始音频，风格覆盖流行、摇滚、嘻哈等。
• Riffusion：基于Stable Diffusion的图像扩散模型改造，通过频谱图生成旋律，适合实验性创作。
• Magenta.js：Google Magenta项目的JavaScript库，可在浏览器中实现旋律与节奏生成。

五、AI写歌的优势与挑战

优势：

• 高效生成：短时间内产出多个版本旋律或歌词，加速创作流程。
• 风格拓展：轻松模仿不同时代、地域的音乐风格，激发跨界灵感。
• 降低成本：减少编曲、录音等环节的人力与时间投入。

挑战：

• 情感深度有限：AI难以完全复刻人类复杂的情感体验与生命故事。
• 版权与伦理争议：AI训练数据的版权归属、生成内容的著作权认定尚不明确。
• 同质化风险：若过度依赖AI，可能导致音乐风格趋同，缺乏独特性。

结语：人机协作，开启音乐创作新纪元

回到最初的问题——有没有人用AI写过歌的？答案不仅是“有”，而且AI写歌正逐渐从科幻走向现实，成为音乐人的得力助手。它并非要取代人类创作者，而是通过强大的计算与生成能力，拓展创作的边界，让我们更高效地探索音乐的无限可能。

未来，随着技术的进步与工具的完善（如小发猫降AIGC等优化工具），AI与人类将在音乐创作中形成更深度的协作：人类提供灵魂与洞察，AI贡献速度与广度，共同谱写更动人的乐章。