人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)重新定義音樂產(chǎn)業(yè)

　　智能手機(jī)高度普及，更便宜的資費(fèi)方案及人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的出現(xiàn)，已為華納音樂、Spotify等音樂公司的蓬勃發(fā)展創(chuàng)造良好條件。如今，在音樂產(chǎn)業(yè)占主導(dǎo)地位的幾家公司正在利用先進(jìn)技術(shù)為聽眾提供世界各地藝術(shù)家?guī)捉鼰o數(shù)的歌曲，這對長期受盜版侵蝕營收的音樂產(chǎn)業(yè)來說是個好兆頭。

　　從營收到用戶行為，音樂產(chǎn)業(yè)正以多種方式改變?nèi)藗儍A聽音樂的方式。音樂愛好者不必再下載MP3，用手指滑動一下就能聽到各種音樂。而在競爭激烈的市場中，關(guān)鍵的品牌差異化將是這些音樂平臺如何充分利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法為用戶創(chuàng)造無縫體驗(yàn)。

　　音樂播放程序正在學(xué)習(xí)每個用戶的品味和偏好，為其建立更好、更直觀的播放列表。這些算法考慮了用戶的音樂收聽紀(jì)錄，分析流派、音調(diào)、長度、音高、節(jié)奏、使用的樂器等等，來推薦曲風(fēng)類似的歌曲、專輯和藝術(shù)家。定期向用戶呈現(xiàn)充滿新音樂又符合其品味的個性化建議和播放列表，已為音樂消費(fèi)創(chuàng)造無窮無盡的市場。

　　然而，音樂平臺在利用技術(shù)改進(jìn)其產(chǎn)品方面仍處于初期階段。大多數(shù)主要品牌雖已使用機(jī)器學(xué)習(xí)分析用戶播放過歌曲、藝術(shù)家和專輯，也有公司使用來自實(shí)際音樂家和音樂編輯的推薦來創(chuàng)建每日播放列表，并建議類似曲目。而最成功的做法是雙管齊下，由人工編輯分析AI引擎收集的數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步補(bǔ)充算法。

　　用AI創(chuàng)作音樂是這個轉(zhuǎn)型之旅的下一步。近年來，已有多名音樂家開發(fā)出用AI程序混音的歌曲，甚至能根據(jù)輸入的內(nèi)容寫歌詞。例如，多次贏得葛萊美獎(Grammy)的傳奇音樂家David Bowie與技術(shù)創(chuàng)新者Ty Roberts合作開發(fā)了名為Verbalizer的程序。Bowie在Verbalizer中輸入最多25個句子和詞組，就能寫出動人的歌詞。

　　音樂服務(wù)目前在AI應(yīng)用領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。個性化音樂推薦不僅對消費(fèi)者有利，對藝術(shù)家也有利。它讓許多音樂家在成名之前就能吸引忠實(shí)歌迷。

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