【藝評(píng)】

原標(biāo)題：AI歌手會(huì)吹電子口哨嗎？

(資料圖)

羅筱曉

最近，歌手孫燕姿的“聲音”獨(dú)立于她本人走紅了。在視頻網(wǎng)站上，一首與歌手本人極度相似的音色和唱腔演繹的《發(fā)如雪》總播放量接近170萬(wàn)次，點(diǎn)贊量近4.5萬(wàn)次。除此之外，還有多首經(jīng)這位“AI孫燕姿”歌手翻唱的風(fēng)格各異的曲目也得到了不少網(wǎng)友追捧。

所謂AI歌手，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是先收集真人歌手的原始聲音素材，然后將素材輸入語(yǔ)音訓(xùn)練模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)仿真模型，接著就可以用這個(gè)模型來(lái)生成歌聲進(jìn)行演唱。最后通過(guò)后期處理和調(diào)校，就能得到一首有模有樣的“翻唱”歌曲。

“AI孫燕姿”并非第一個(gè)AI歌手。此次“AI孫燕姿”出圈，一來(lái)是孫燕姿本身音色、咬字方式辨識(shí)度較高，AI模型又能貼合她唱歌時(shí)的特質(zhì)，相關(guān)歌曲乍聽(tīng)之下確實(shí)容易騙過(guò)人們的耳朵。此外，近段時(shí)間AI話(huà)題的高熱度也起到了助推作用。一部分人已經(jīng)開(kāi)始討論起“下一個(gè)因AI失業(yè)會(huì)不會(huì)是歌手”的話(huà)題。

許多年前，電視上曾流行過(guò)聲音模仿類(lèi)節(jié)目。節(jié)目組四處尋找與知名歌手聲音相似的普通人，其中一些人一開(kāi)嗓，確實(shí)能達(dá)到“歌手本人都分不清”的以假亂真效果。要說(shuō)“像”的程度，現(xiàn)在的AI歌手還真比不過(guò)部分模仿者。

就算如此，那些年也極少有模仿者轉(zhuǎn)型為專(zhuān)業(yè)歌者。道理很簡(jiǎn)單，既然是模仿，就意味著前面已有了為人熟知被人認(rèn)可的樣本。如果說(shuō)第一個(gè)人“如此”唱歌是一種驚艷，那之后所有人“如此”唱歌都不過(guò)是重復(fù)。

“AI孫燕姿”們的尷尬同樣在此。不管模型再精準(zhǔn)、后期調(diào)校再細(xì)致，它們出發(fā)的錨點(diǎn)始終是某位“本尊”，人們對(duì)它們的關(guān)注點(diǎn)也總是聚焦于“有多像”。

有觀點(diǎn)說(shuō)歌手會(huì)失誤、嗓音會(huì)蒼老，但AI歌手不會(huì)，隨著科技發(fā)展，AI歌手可以“永遠(yuǎn)”為聽(tīng)眾呈現(xiàn)出完美的演唱。這話(huà)沒(méi)錯(cuò)，只是對(duì)“完美”的理解有些狹隘了。

愛(ài)音樂(lè)的人，幾乎都有“聽(tīng)現(xiàn)場(chǎng)”的期待。這一方面因?yàn)闊o(wú)論是演唱會(huì)還是音樂(lè)會(huì)，現(xiàn)場(chǎng)音效與普通耳機(jī)、家用音響的呈現(xiàn)不在一個(gè)水平線(xiàn)；更重要的是，現(xiàn)場(chǎng)的每一首歌、每一支曲都可能因?yàn)楦枋?、演奏者的即興發(fā)揮或是情緒變動(dòng)被賦予不同的韻味。

日本歌手中島美嘉曾因生病致聽(tīng)力下降，必須用手摸音響、用腳踏數(shù)拍子才能進(jìn)行演唱。這種情況下的演出必然有瑕疵，但中島美嘉的堅(jiān)韌和情感卻讓演唱有了震撼人心的生命力。那首現(xiàn)場(chǎng)版的《曾經(jīng)我也想過(guò)一了百了》也成了“完美”的經(jīng)典。

古人說(shuō)“凡音之起，由人心生也”；不少人心情愉悅時(shí)，都有過(guò)不自主哼小曲吹口哨的經(jīng)歷。人工智能快速發(fā)展的時(shí)代，在回答“仿生人會(huì)夢(mèng)見(jiàn)電子羊嗎”這一科幻之問(wèn)前，“AI歌手會(huì)吹電子口哨嗎”成了人類(lèi)更現(xiàn)實(shí)的課題。

今年早些時(shí)候，歌手陳珊妮推出了一首由“AI陳珊妮”演唱的新單曲。根據(jù)她的體驗(yàn)，AI唱歌不會(huì)累，但怎么唱卻非常依賴(lài)音樂(lè)人的經(jīng)驗(yàn)、想象力和對(duì)美的感受。

人類(lèi)文明史上，任何新事物新現(xiàn)象的出現(xiàn)或多或少會(huì)對(duì)一些領(lǐng)域造成沖擊，但無(wú)論世界如何變化，那些真摯的情感、動(dòng)人的精神、兼具美感和思想的創(chuàng)造始終沒(méi)有消失。所以，與其被“我們是否會(huì)被AI取代”折磨，不如多想想，我們可以比AI多做什么，甚至借助AI突破些什么。

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