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Discovery“数字里的中国”:人工智能PDM是怎样听好歌的

发布时间:2023-12-14 18:50:28   来源:电气自动化与集成

  几年前,我们还因为AI会写出莫名其妙的文章而发笑,但在短短几年间,AI在艺术领域的进步也许超乎了许多人的想象:就拿最近在全球圈粉的OpenAI DALL-E2图像生成算法来说,谁不会为这些天马行空却又近似人类的画作感到惊讶呢?

  近期,Discovery“求索纪录”上线了名为《数字里的中国》的专题纪录片,向观众呈现了建国70年以来关于数字技术上所发生的深刻变化。在感叹祖国发展日新月异的同时,采访AI(人工智能)在国内多行业的领先级实践应用,也成为整个纪录片的“高光时刻”之一。

  在纪录片中,团队首创研发的PDM(Predictive Model)技术,不仅能听懂歌曲,更能智能预测歌曲的流行潜质,成功帮助那些还处于零播放量状态、甚至还只是Demo片段的潜力好歌正式被专业技术人员快速关注,有机会被更多听众听到直至“火出圈”——从艺术创作的角度来看,AI画画虽然离我们很远,但这项关于音乐的PDM好歌发掘技术,已经在真切地改变着亿万用户的音乐生活,推动着整个音乐行业正向发展。

  对普通乐迷来说,歌曲的走红路径就像一个不可看透的“黑盒子”,其原理令人捉摸不透;但在从业人士看来,所有的爆款都有迹可循。

  过去,新歌会由音乐平台多方的专业音乐编辑进行人工筛选,再根据曲风、受众等多种因素,匹配不同的推广资源并走向大众。但多个方面数据显示,年年都会有数百上千万首歌会被上传到。如果按平均每首歌3分钟计算,要人工完全听完这些歌,那将近需要听上几十年时间。

  人力几乎不可能实现的工作量,导致一首好歌被发现的概率,可以用微乎其微来形容。“因为每天有大量作品上线,人力没办法对全部作品进行筛选,绝大部分的内容,根本得不到被听到的机会。这就是整个行业的痛点。”来自的PDM首席技术官Ben说道。

  “我们可以用AI先听一遍,然后筛选出好的作品让人工编辑听,能提高效率,让更多音乐人和作品拥有曝光机会。”在谈及PDM研发立项的初衷时,Ben是从音乐人方面出发的。“不过,这个想法差点胎死腹中。很多专业的音乐编辑对AI能不能鉴赏音乐提出了质疑,另外,就算这种颠覆性的技术最终能做出来,也需要巨大的投入以及无法预估的时间,团队对此充满了焦虑和担忧。”

  最终,音乐人的潜在需求还是压倒了一切。“如果我们能把这个技术(PDM)做出来,其实对全行业来说都是颠覆性的,不仅能推动整个行业进步,最主要还是能帮助有才华的音乐人获得应有的曝光机会。更何况,还有谁比我们更有这个责任和资源来实现它?”

  虽然没有被眼前的困难所打败,但这群技术人还是为了PDM付出了巨大的心血。“20年夏天,我们持续一两个月都绝对没突破。这种时候也只能安慰团队,这是黎明前的黑暗。”Ben说。“因为之前没有人做过,没人能肯定地说这条路走不走得通,说是攻坚也不为过。”

  在技术攻关的同时,团队的几位算法技术码农还跑遍全中国,持续走访数十家音乐厂牌及唱片公司,并通过公司主办的校园活动、腾讯音乐人活动来非间接接触更多的音乐人,深入理解音乐行业各个生产环节的痛点、需求,以实现这个技术。

  “当时我们都不知道要花多久,但它一定得做出来,让优秀但暂时没名气的音乐作品和音乐人不再被埋没,就是怀着这样的信念坚持着。”Ben对当时的困难记忆犹新。

  功夫不负有心人,经历了艰苦的研发后,这项为了音乐,前所未有的独特算法终于问世。“通俗来说,PDM能够准确的通过一首歌的音频和歌词,预判歌曲的爆火潜力与优质程度。”Ben介绍。

  通过AI算法,PDM将对一首歌的旋律、、编曲、制作、歌手嗓音、歌手唱腔等全方位进行剖析,并筛选出具有流行潜质的歌曲。即使是0播放量的冷启动音乐作品,AI也能根据音频和歌词内容给予充分且匹配的受众识别与推送曝光,让歌曲得以更高效、精准地覆盖到适合的目标人群。另外,PDM更覆盖到歌曲创作、发行的全过程,给整一个流程提供强有力的技术支撑。

  相当于音乐人的“AI伯乐”,PDM能从万千歌曲中筛选出“千里马”,并且通过推荐系统把优秀的音乐作品精准地送到喜欢它、欣赏它的人身边。

  “音乐太主观,AI怎么能像人脑一样去判断歌曲好坏呢?”看着面前的PDM,受邀参与技术测试的腾讯音乐人应嘉俐问出了许多人的心里话——PDM真的能代替人工筛选吗?

  “我们有定期在内部作对比校验。”Ben介绍道。优质的歌曲通常都会因为自身的热度收获更多公司宣推资源,技术团队会随机抽取PDM给出高分的歌曲给人工编辑进行二次评判,最终高分歌曲被人工编辑认可率高达90%,其高效率与准确度都给企业内部带来了极大的信心。

  除了准确度,PDM技术也帮助了大量歌曲和音乐人走红。公开多个方面数据显示,PDM上线至今,光是腾讯音乐人的原创作品已“聆听”超过180万首,并从中选出5万首优秀作品和1.8万独立音乐人进行流量倾斜。像是《微微》《收敛》《厚颜》《忘川彼岸》《我不是刘德华》等“国民级”爆款,以及创下独立音乐人流媒体歌曲首日播放纪录的《时光采样》,均受益于PDM技术的“pick”。而像是苏晗、Bomb比尔这样的年轻音乐人,更在PDM的推荐下,粉丝数成倍增长。

  在Discovery这次实拍的纪录片中,参与测试的腾讯音乐人应嘉俐也亲眼见证了这项技术的神奇之处。当时,她带来了两首全新作品《神游星期天》和《上山来》以供PDM打分。“我一开始觉得,《神游星期天》的分数不会比《上山来》更高,因为前者带着我更多的个人印记,而《上山来》是我根据命题为电影创作的插曲。”应嘉俐采访时说。

  但PDM却出人意料地判定,《神游星期天》的旋律更带个人情感,朗朗上口更适合向受众推广。她对此感到十分惊讶,“PDM好像特别了解歌手创作时的情绪和微妙的思考似的,在对歌曲情感的判定上,《神游星期天》的分数也要高很多,这跟我自己的情感感受很一致。”

  除了挖掘优质音乐及创作者的“独具慧眼”,PDM也能成为联通乐迷和广阔音乐世界的“高速公路”——它能发现高质量但尚不为人熟知的小众歌曲,并推送给喜好匹配的乐迷,这样乐迷不仅能找到所爱,还能在推荐的过程中开阔自己的音乐视野,可谓“一箭双雕”。

  “PDM的运用不止影响到音乐人和乐迷。”Ben介绍。“PDM还将在音乐行业上游推动全行业的发展,并且有广阔的应用场景。”

  “首先,唱片公司和厂牌也是终年累月地在通过人力、经验来选歌,我们PDM能为产业上游的唱片企业来提供歌曲评估、歌手选配、听众画像分析、宣推企划等方面的建议,覆盖歌曲创作、发行的全过程,让从业人士能够迅速判断歌曲与市场的契合度,并为歌曲匹配合适的资源,找准宣推方向,大幅节省唱片公司成本。”Ben认为,PDM给唱片公司带来的便利,也将反哺音乐人,“假设每个唱片公司都用PDM,最有才华的人将迅速脱颖而出,音乐创作的质量也会高很多,高质量的创作也将反哺上游,最终形成良性闭环。”

  “PDM还有许多应用场景,也很让人激动。”Ben提到了团队最新研发的MMatch技术。“MMatch技术是一个可对外的线下商家公播音乐解决方案,能为实体店、咖啡厅、便利店等线下公播场景匹配合适的音乐,而PDM就可以先把相对较好的和更匹配场景的歌曲筛选出来,一方面能让公播场景可以有更多元的音乐选择,另一方面,也为音乐人开辟了更广阔的流量入口。”

  除了多样的应用前景,这项技术也获得了诸多认可。在国际计算机音乐学术界公认的最权威比赛——国际音频检索评测大赛(MIREX)上,(PDM) 技术团队就在“预测识别(Patterns for Prediction)”中取得突破性结果,一举打破世界纪录,受到了业界的广泛关注。

  不难发现,科学技术创新正在改变我们的音乐生活。以前找歌靠好友交口相传、杂志推荐,甚至是在音像店里“开盲盒”碰运气,今天已经有AI代为包办;而以前欣赏的磁带、CD,也已进化为在收藏罗大佑、腾格尔的“数字收藏品”。

  除了听歌方式的革新,一个更具沉浸体验感、参与感的未来也正在走近,虚拟娱乐、元宇宙都不再是遥遥无期。除了此前的虚拟岛TMELAND,这两天搜还看到一个新功能“VR专辑”房间——应该是一个他们还在内测的技术,让乐迷能以虚拟形象在房间中欣赏艺人的专辑,并能控制虚拟人做出多种动作,与同场网友共聊天等——进入房间就能看到各式各样的虚拟形象摩肩接踵,大家互相讨论、听歌,其热烈程度不亚于一场线下演唱会。

  明天会怎样?基于目前已实现的科学技术创新,我们是否能大胆预测,高质量的音乐创作将不会再被流量大潮淹没,乐迷能听到他们喜欢的好歌,有更丰富的音乐玩法和体验,整个行业也能以更高效的方式向前发展。

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