作者：李亚静
编辑：石亚琼
AIGC成为大势所趋，教育领域也开始思考其中的一些知识模块被人工智能辅助或替代教育如何变成可能。
「视感科技」是36氪持续关注和报道的一家公司，成立于2015年4月1日，专注于音乐的交互创新，旨在通过科技的手段和游戏化的理念，让音乐学习变得高效而有趣。公司曾推出Poputar智能吉他、Populele智能尤克里里和PopuPiano音乐密码，并打造”音乐CP”线上学习软件，与APP建立可视化的交互，软硬配合，让用户在游戏中完成教学互动。
PopuPiano音乐密码
视感科技于去年6月推出PopuPiano音乐密码，利用磁吸，将29键的触感压力MIDI键盘和6键的和弦胶囊拼接，大流量套餐通过琴键点亮指引弹奏位置，同时左右分区明确伴奏和主音的分工。此次与专注于人工智能音乐的「灵动音」合作，为音乐密码增加了“AIGC三键成曲”、“AIGC音乐续写”的功能，预计今年4月份面市。
AIGC三键成曲，是指用户可以在键盘上任意点三个键，音乐密码会将这三个键作为形成歌曲的主要线索（动机），完成一个20-30秒乐段的生成。用户还可以选择音乐风格关键词，生成不同音乐风格的乐段，并直接转化成瀑布流游戏，用户可以通过此游戏跟练进行学习。
AIGC音乐续写，则是通过一段旋律的输入，围绕这段旋律特征，完成音乐的生成。AIGC音乐续写既可以是用户弹一句，音乐密码续写一句，有些类似“音乐GPT”，也可以是围绕大流量套餐这一句形成整首音乐的生成。这个功能也是视感与灵动音此次合作的重点，后续将不断深化AIGC音乐续写的用户体验，比如可选择更多复杂的音乐风格流派等。
具体实现上，视感科技与灵动音进行了合作。灵动音从2018年就已经开始在做音乐的AIGC方向。
刘晓光认为，这个最大的难点是如何将AIGC技术真正嵌入音乐人及音乐爱好者的工作流。音乐的实时交互及非专业音乐语言对于AIGC的控制，需要在类似数字音乐工作站的音频引擎中实现。由于音频引擎需要频繁调用，所以要求用非常高性能和稳定的方式实现，而且目前数字音乐工作站没有很好的开源社区。所以整体上来看，音频引擎要求非常强的工程化能力和研发人员对于音乐创作及制作过程的理解大流量套餐。
灵动音在过去的五年中积累了大量精准标注的音乐数据，已拥有高质量高效的音乐各模态算法生成能力，可配合产品侧需求交付，包括音频、midi、mxl、曲谱等各种音乐的格式。
此前，从AI作曲、AI歌声合成与AI伴奏的深度学习和神经网络研究，都有大量相关平台投入市场。比如今年1月底谷歌发布的 Music LM，它可以通过输入自然语言来生成音乐；也可以输入画作生成，实现从美术到音乐的转换；甚至可以用旋律作为条件。
视感科技CEO张博涵表示，AIGC在音乐领域的应用主要有两个方向，一个是让会弹的人弹的更好，但涉及到版权的问题，以及目前流行音乐市场供过于求的现状，在这种饱和的状态下，AI生成的音乐很难脱颖而出，大流量套餐所以在这一方向上AIGC只能做一个灵感的捕捉器；而对于第二个方向——从不会到会的初学者市场，这块市场AIGC除了可以规避音乐版权问题，它可以通过AIGC三键成曲、AIGC音乐续写这样的功能让用户快速上手，产生兴趣，让一个不会音乐的人通过软硬件交互体验变成一个会音乐的人。
视感科技正是面向初学者市场提供音乐游戏化学习，通过增加音乐产品的可视化呈现，降低用户的上手门槛，让晦涩难懂的音乐“飞入寻常百姓家”，音乐小白也能创作出来自己的音乐，并在练习中弹会这段音乐。至于版权归属及音乐发布，或许未来亦有更大的商业化空间。
音乐板块的AIGC是否会影响未来的产品形态？张博涵的回答是：肯定会存在一定程度的影响，在大流量套餐作品生成层面，未来乐器的形态可能都会改变，甚至不需要一个实体化的键盘或吉他，只是通过语音文本和图片化的表达，就能够得到相应需求的一段音乐，在输入方式上也与原来相比有差异；但是在技能获取层面，AIGC并不能直接帮助人掌握音乐，还是需要通过软硬件产品交互的方式来解决。
AIGC从本质上降低了内容创作门槛，算法算力以及AI建模技术的进步也从事实上提升了多模态内容的生产效率及种类富态。当音乐AIGC更加普及，乐器更加智能化，音乐在日常生活中密度也会更高，进而将诞生出一个更大的音乐技能获取的市场。
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