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AI合成: 合成器的未来是什么样的?
2024-12-31 15:08  浏览:97

  在这篇关于人工智能合成的特别文章中,我们将试着回答这样一个问题:未来,人工智能驱动的软件合成器,能够模仿罗兰Jupiter-8吗?

  如今,人工智能无处不在,它可以为你写新闻,帮你混音。但由AI驱动的合成器却少之又少。这一切即将改变。下面我们一起来看,这些变化是如何发生的。 AI合成   如果说,上面这句话是由AI生成的,你会感到惊讶吗?至少我会。好在这些文字还不是AI说的。但这种情况,正好说明了人工智能在日常生活中爆红,可能是真的。像ChatGPT这样由人工智能撰写新闻,正在成为寻常情况。AI也在渗透到音乐中——算法编写的歌曲和计算机声音“伪装”成著名歌手。这是一个崭新的声音世界。   对于我们这些想用人工智能制作歌曲的音乐制作人来说,有很多选择。从iZotope和Sonible的混音和母带帮助工具到Myxt(一个协同音乐制作工具),有很多方式可以利用人工智能。   不过,这其中还有一个尚未完全上线的领域,是AI合成器,也就是用人工智能产生真的声音。虽然这方面仍处于新生阶段,但它正在发生。让我们来看看这项技术现在的情况,以及它可能的发展方向。需要注意的是,下面的内容并不是一个详尽的清单,而只是目前可用技术的概况。 带有AI合成能力的硬件合成器   由于AI技术非常新,需要更大的硬件处理能力,具有人工智能合成功能的硬件合成器很少,这并不奇怪。这其中可以看到的产品是Hartmann Neuron,它是21世纪初发行的数字复音合成器。据报道,通过基于神经网络的技术,这款产品中的“神经元”可以让用户重新合成、处理已经转化为数字计算机模型的采样。

Hartmann Neuron

  更为新潮,但仍处于原型阶段的是Neurorack,开发商Acids称之为 "有史以来第一个基于人工智能的实时合成器"。Eurorack合成器依赖于Nvidia Jetson Nano,这是一台拥有128核GPU和四个CPU的纳米计算机。Neurorack能够产生非常可以的声音,并能用其他模块的CV进行控制。这款产品的后续发展还有待观察。

Acids Neurorack

  在合成方面以外,合成器的其他功能也有AI应用。Roland最近的一些硬件合成器,如Jupiter-X和Juno-X有一个名为“I-Arpeggio”的琶音器,这是一个与明治学院大学合作的AI驱动琶音器。

Roland Jupiter-X

带有AI合成的软件合成器   在软件方面,这种变化也在发生。NSynth(神经网络音频合成)是一个基于神经网络的应用程序,用开发者Magenta的话说,它可以让你 "在成对的乐器之间插值,创造新的声音"(谷歌的创意实验室也参与其中)。NSynth可以作为一个MaxForLive设备,还有一个名为NPlayer的Web端乐器。在硬件上,又一款叫做NSynth Super,是NSynth的DIY硬件设备。

Magenta NSynth

  guk.AI的Sistema是一个AI驱动的插件,可以在DAW中使用。作为一个声音生成程序,这款软件可以根据类型和特征选择起点,由AI为你生成一个新的声音。生成后,可以用一些宏控制来进一步调整。该插件可购买,也能够订阅使用,也有一个免费版本。

Guk.ai Sistema

  Emergent Drums不是合成器,而是一台鼓机,但合成的方法是相似的。这款插件来自Audiolab,使用了打击乐声音进行训练AI,可以生成新的、独特的鼓声采样。可以用一些参数改变声音,如音高、包络和滤波器,以满足需要。

Audiolab的Emergent Drums

AI合成的未来

  畅想未来非常令人兴奋,但不禁感到更多的事情可能会发生。如果人工智能可以像Weekend、Liam Gallagher那样“唱歌”,它的声音是不是也能像Jupiter-8或CS-80那样?为了得到一些答案,笔者求助了两位专家——音乐插件开发商Martinic的Martin Broerse,和AudioShake的首席执行官兼联合创始人Jessica Powell,该公司生产人工智能驱动的音干隔离(stem isolation)软件。   你可能知道Martinic曾经的产品,利用软件对Akai AX73进行了详细模拟。该团队还帮助YouTuber Doctor Mix制作了使用ChatGPT生成的插件Doctor Mix AI Synth。我问Martin,现在AI对编写合成器软件有多大作用。他说:"目前,AI在代码方面还十分幼稚,"他说。"以Doctor Mix AI Synth为例,软件有着巨大的音量差异和静态的ADSR。 但正如你看到的,仍然可以用它做出非常酷的音乐。"

Martinic的AX73使用了传统的数字建模技术

  来自AudioShake的Jessica,在被问到同样的问题时,给出了一个有趣的答案: "如果我们谈论的是完整的混音生成,一般来说,现在最好听的‘人工智能音乐’不是生成式人工智能。相反,它是利用作曲家提供的授权音源或由AudioShake代表这些作曲家创建的音源,利用经典音乐理论和一些人工智能的服务,以新的方式组合这些音源,并从中生成新的音乐。但完全由AI生成的音乐正变得越来越好。而且你已经可以听到好听、生成的乐器。"

AudioShake

人工智能合成可以Jupiter-8吗?

  接下来是一个难以回答的问题。你能预见有一天,AI可以复制经典合成器音色吗?就像我们今天可以训练人工智能像Drake 以及Oasis乐队的Liam Gallagher那样唱歌吗?

  "我认为,人工智能可以复制经典合成器,"Martinic回答说,"但我估计,VST/AU/CLAP/AAX插件不会这样。这种功能,应该出现在无需使用DAW就能创建完整歌曲的网站上。这是因为计算时间和人工智能模型非常大,如果(试图)在本地实现它,会在目前的硬件上出现音频故障。我认为,今天已经可以用TensorFlow模型来创建这种功能了。"   Jessica有着类似的答案。"最终,当然。你已经可以通过把围绕特定风格的关键词放到Riffusion等服务中,来获得这种感觉。这很有趣,可以玩一玩。" AI合成的主要问题是计算能力   正如Martinic提到的,目前,AI的主要障碍是计算能力。然而,他看到了一条前进的道路。

  他说:"我认为,如果工作室和家里的计算机变得更加强大,事情就会发生变化。"目前,我们仍然必须编写高度优化的C++代码,不使用太多的内存和CPU功率,以使仿真工作不出现问题。目前,在目前的硬件上,用AI Synth是不可能的。在未来,例如在这个时候:网站加密有望在几个小时内被......超级计算机破解。   因为如果达到这种性能......目前的加密就不可能实现。估计当这种情况发生时,为了运行银行软件,本地计算机将需要更高性能——例如100倍所取代,以满足新的银行安全加密标准。所以可以说,黑客......在未来将有可能创建基于AI模型的仿真VST/AU/CLAP/AAX插件,这些插件将与我们目前的乐器建模方式一样好。"   “AI模型将和目前的建模插件一样好。”这令人非常期待。 本文译自Gearnews

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