AI音樂會取代音樂創作者嗎?隨著眾多生成式AI工具出現,例如AI寫作、AI影片等,對許多領域都帶來了重大變革,音樂產業也不例外,AI音樂生成器的出現,為許多作曲家、音樂家和唱片公司開啟一個充滿無限可能性的新世界,使用AI音樂生成的確可以節省時間,也可以激發出新的創意,但不代表它就沒有問題和挑戰要面對,本文將詳細介紹AI生成音樂優勢與挑戰以及推薦4個AI作曲網站,讓大家進入AI音樂的新世界。
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ToggleAI音樂是什麼?
AI音樂簡單來說可以理解成利用AI技術來創作音樂作品,它通過分析現有音樂作品的特徵、風格和技巧,生成出新的音樂素材和創意,可以用來創作原創的音樂,也可以作為音樂創作者的輔助工具,提供創作靈感和幫助,這對於音樂創作、配樂等領域都照成了不同程度的影響,同時AI生成音樂也對傳統音樂創作和表演帶來新的挑戰。
AI音樂生成器推薦
以下是3款實用且免費的AI音樂生成器,不但容易上手,還直接在AI作曲網站上輕鬆創作音樂,而且不花你一毛錢!
Soundraw音樂生成
Soundraw是一個專為音樂創作者打造的AI音樂生成器,它可以調整音樂的流派、樂器、風格、長度等等,當你輸入歌曲的需求後,它就會提供數個選項讓你選擇,選擇後AI就會根據你的需求創作出符合的歌曲,這些AI生成音樂可以應用在各種地方,包括YouTube、電視、電影、廣告等等,而且Soundraw現在還有提供免費版讓大家使用。
Soundraw特色:
- 客製化音樂創作
- 多種用途
- 無版權問題
Soundraw AI作曲網站:https://soundraw.io/
Soundful音樂生成器
Soundful是一個AI音樂生成器網站,它允許音樂創作者生成無限曲目,並且可以通過這些音樂獲利,在3個AI音樂生成器中Soundful的使用者介面是最簡單的,當你從 50 多種不同流派的模板選擇出你喜歡的種類後,Soundful就會生成出獨一無二的AI生成音樂,創作者也可以根據自身需求對音樂進行修改,操作十分簡單。
Soundful特色:
- 50 多種模板
- 使用者介面簡單
- 容易上手
Soundful網站:https://soundful.com/
AIVA AI作曲網站
AIVA是一個專注在古典音樂和交響音樂創作的AI音樂生成器,在AIVA中無論是初學者、還是專業作曲家都可以透過選擇預設風格來生成各種不同風格的音樂,而且創作者還可以使用AIVA來修改現有的音樂作品,並根據自己的需求和喜好生成對應風格的音樂作品,而生成的作品可用在商業廣告、電影和遊戲中。
AIVA特色:
- 專注於古典音樂和交響音樂創作
- 免費使用,生成出的AI音樂可商用
- 可編輯與修改
AIVA網站:https://www.aiva.ai/
AI音樂相關問題
AI音樂生成的應用和優勢
AI音樂生成改變了創作者在創作音樂的方式,AI音樂有著許多優勢並且可以應用在很多地方。
- 音樂創作:AI音樂能根據不同需求生成旋律、和弦進行和節奏,快速提供作曲家和音樂製作人特定風格的音樂素材。
- 配樂:在影視、遊戲領域中,AI音樂可以根據場景和情緒生成適合的配樂和背景音樂,為影片的劇情、情感提供更加豐富體驗。
AI音樂生成器的優勢
- 無需音樂經驗:即使沒有任何專業知識和音樂經驗,創作者也可以利用AI音樂創建屬於自己的音樂。
- 節省時間和成本:AI音樂能夠快速地生成音樂作品,節省了創作者的時間和成本,使他們能夠更專注在創作上。
- 個性化:AI音樂可以根據創作者自己的需求和偏好定制音樂,創作風格和調性與創作者相符的內容。
AI音樂生成會取代音樂創作者嗎?
AI音樂在現在還無法完全取代音樂創作者,AI音樂在現階段雖然能夠在幾分鐘內生成音樂作品,讓很多人認為這對那些投入時間和精力創作音樂的創作者是個很大的威脅,但現在AI音樂生成仍然存在大量問題,因此AI音樂現在更多的是作為音樂創作的輔助工具,用來提供靈感和激發音樂的創作可能性,儘管如此,隨著AI技術的不斷發展,AI音樂生成器終將徹底改變音樂創作的方式。
AI生成音樂的挑戰與限制
既便AI音樂有如此多的優勢與便利,AI音樂生成器還是面臨著許多挑戰,這些將限制了它的發展和應用。
- 創作能力有限:音樂是人類情感表達的方式之一,而AI音樂在這方面,還不能像人類音樂家能理解音樂中那些複雜且抽象的情感元素,因此AI音樂在理解和表達情感方面還需要更深入的研究。
- 版權和原創性問題:根據目前的法律,AI音樂現在還沒的被定為原創作品,由於AI生成的音樂作品通常是通過對現有音樂數據的學習和模仿而生成的,因此可能存在版權歸屬的問題。
- 技術限制:AI音樂生成需要大量的訓練數據和計算資源,才能夠生成出類似人類創作的音樂,這背後的需要的數據與複雜模型訓練對普通創作者來說具有一定的門檻。
- 訓練數據的限制:AI音樂需要大量的數據才能模仿音樂創作的過程,包括作曲、演奏、製作和後期處理等,而這些數據來自不同音樂風格和流派的音樂作品,在版權和使用權限方面也是一大限制。
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