一夜之间，「AI 孙燕姿」火遍全网。

B站上，AI 孙燕姿翻唱的林俊杰「她说」、周董「爱在西元前」、赵雷「成都」等等，让一众网友深陷无法自拔。

(资料图片)

「冷门歌手」孙燕姿新晋成为 2023 年度热门歌手，掀起许多人的追星狂欢。

网友表示，「听了一晚上 AI 孙燕姿，出不去了......」

这些翻唱歌曲，是由 Eternity 丨 L、罗斯特_x 等 UP 主通过开源项目自制后并上传。

（作者似乎特意在「半岛铁盒」中加入了一秒空白，凑成 5 分 20 秒）

除了 AI 孙燕姿，还有 AI 周杰伦，AI 王心凌、AI 林志炫...

可能许多人做梦也没有想到，2023 年华语乐坛竟以这种形式复兴了。

「AI 孙燕姿」在线营业

前段时间，一位 TikTok 网友用 AI 创作了一首「Heart on My Sleeve」很快蹿红网络，引来 1000 多万人围观。

听完这首歌的网友纷纷表示，太让我惊讶了，简直太疯狂！

这首歌正是用两位美国流行音乐人 Drake 和 The Weeknd 的声音创作而成。先通歌手声音训练 AI，然后再用 AI 来创作。

在国内，B站上 AI 翻唱的华语乐坛歌曲也渐渐成为许多人关注的焦点，孙燕姿、王心凌、周杰伦等明星纷纷「复出」。

而最火的莫过于孙燕姿，凭借「天后音色」的称号，直接成为 AI 新宠儿。

有人还自制了 AI 孙燕姿粤语版《爱来的太迟》。

然而，对于 AI 音乐制作，在整个音乐行业并非是一个新事物了。只不过生成式 AI 的大火，让 AI 翻唱的门槛再次被拉低。

比如，年初，谷歌还曾推出了文本到音乐模型 MusicLM，通过将音乐的生成过程视为分层的序列到序列建模任务，并以 24 kHz 的频率生成高保真的音乐。

对于许多歌迷来讲，AI 翻唱一定程度上满足了自己的许多遐想。

还有一些歌迷，自己训练了已故经典老歌手的 AI，包括阿桑、张国荣、姚贝娜、邓丽君等等。

这或许是一种数字永生，通过这样一种方式让久违的声音再次回到人们心里。

Midjourney 出图逼真的超强能力，让人们惊呼画家要失业了。对于 AI 翻唱，难道歌手也要被去取代吗？

一位 UP 主 @阿张 Rayzhang 用自己的音色训练出的 AI 唱 Killer Queen 后，瞬间感觉太恐怖了。

紧急录制一个视频后，并附上了「AI 歌手会让翻唱区集体失业吗？我被 AI 版的我爆杀！」标题。

有网友称，自己就是 AI 第一批受害者画手，感觉什么职业也逃不掉。

有些人也表示，翻唱的有些地方一点也不像。

要知道，对于 AI 翻唱来讲，也需要丰富的特定艺术家音色训练数据，这样 AI 生成的作品才更加真实。

就目前的技术，虽然歌手的唱腔、技巧和风格等还不能完全模仿，但音色已经基本能完全复刻。

但是真正的大家是不能被取代。

AI 翻唱火虽火，但由 AI 创作音乐的另一面，是迫在眉睫的版权问题。

AI 创作的「Heart on My Sleeve」在 TikTok 上风靡一时后，完整版被上传到了 Apple Music、Spotify、YouTube 等平台上。

就此，美国歌手 Drake 对此在 Ins 表达了不满，「这是（压死骆驼的）最后一根稻草了」。目前，这首歌因为侵权问题已经下架。

《金融时报》称，拥有 Taylor Swift、Bob Dylan 等巨星版权的环球音乐集团，正敦促 Spotify 和苹果阻止 AI 工具从其艺术家的版权歌曲中抓取歌词和旋律。

但是有些艺术家却不吝啬自己的声音，马斯克前女友 Grimes 在网上表示，

「任何人都可以使用我的声音 AI 生成歌曲。」不过，还得再付 50% 的版权。

而这次大火的 AI 翻唱背后的原始项目「so-vits-svc」的作者，据称也是因为太多人滥用，而删除了项目。

SoVitsSvc：唱歌声音转换

项目地址：https://github.com/ svc-develop-team / so-vits-svc

歌声转换模型使用 SoftVC 内容编码器来提取源音频语音特征，然后将向量直接送入 VITS，而不是转换为基于文本的中间格式。因此，音高和音调都可以被保留下来。

此外，项目开发者还通过采用 NSF HiFiGAN 作为声码器（vocoder），从而解决了声音中断的问题。

・特征输入改为 Content Vec・采样率统一使用 44100Hz

・由于参数的改变，以及模型结构的精简，推理所需的 GPU 显存明显减少。

・增加选项 1：vc 模式的自动音高预测，这意味着在转换语音时不需要手动输入音高键，男声和女声的音高可以自动转换。但是，这种模式在转换歌曲时，会造成音高偏移。

・增加选项 2：通过 k-means 聚类方案减少音色泄漏，使音色与目标音色更相似。

・增加选项 3：增加 NSF-HIFIGAN 增强器，对一些训练集少的模型有一定的音质增强效果，但对训练好的模型有负面影响，所以默认关闭。

预训练模型文件

将 checkpoint_best_legacy_500.pt 放在 hubert 目录下。

将 G_0.pth 和 D_0.pth 放在 logs / 44k 目录下。

预处理

0. 音频切片

利用 audio-slicer-GUI 或 audio-slicer-CLI 工具，将原始音频切片至 5 秒-15 秒。

长一点也没问题，但太长（比如 30 秒）可能会在训练甚至预处理时导致「torch.cuda.OutOfMemoryError」，俗称爆显存。

切片后，删除过长和过短的音频。

1. 重采样至 44100Hz 和单声道

pythonresample.py

2. 自动将数据集分成训练集和验证集，并生成配置文件

pythonpreprocess_flist_config.py

3. 生成 hubert 和 f0

pythonpreprocess_hubert_f0.py

完成上述步骤后，dataset 目录将包含预处理的数据，dataset_raw 文件夹可以被删除。

现在，你可以修改生成的 config.json 中的一些参数 ——

keep_ckpts：在训练中保留最后的 keep_ckpts 模型。设置为 0 将保留所有模型，默认是 3。

all_in_mem：将所有数据集加载到 RAM 中。当某些平台的磁盘 IO 太低，而系统内存比你的数据集大得多时，可以启用。

训练

pythontrain.py-cconfigs/config.json-m44k

推理

模型在需要使用「inference_main.py」。

举个例子：

pythoninference_main.py-m"logs/44k/G_30400.pth"-c"configs/config.json"-s"nen"-n"君の知らない物語-src.wav"-t0

虽然原始项目组现已停止维护，但有不少网友都进行了 fork 并且也做了一些更新。

比如下面这个图形化界面：

AI「复活」

AI 翻唱之外，许多网友此前曾做了类似的项目，比如「AI-Talk」让马斯克和乔布斯进行了穿越时空的对话。

视频中，AI 不但模拟了他们的声音，还在一定程度上模拟了其对话思路，使得交流过程十分流畅。

AI 让我们与逝者的对话成为可能。此前，B站UP 主用 AI 还复活了老奶奶。

对于老奶奶的声音制作，直接把过去已有的音频上传，素材基本来自于过去的电话录音、录像视频或者微信语音。

并用音频编辑软件 AU 进行调整，调整的方向主要在降噪、人声增强等等。

然后将更加清晰的音频样本切割成若干秒的短句，方便进行标注。最后将处理好的音频打包放入语音合成系统中去。

利用语音合成系统，就可以尝试输入文本转语音了。

网友见证科技狠活

AI 孙燕姿的歌，已经唱到许多网友的心坎。

最近沉迷 AI「翻唱」，上至 AI 侃爷唱罚酒，下至苏小玎唱真相是真。但说句正经的，确实还是 AI 届顶流孙燕姿的翻唱最好听。

这几天沉迷B站的 AI 孙燕姿，刚刚听了一首《一场游戏一场梦》，太好听了，唱到心坎里

不少网友听过 AI 翻唱的歌曲后，感受到 AI 歌手的可怕之处：

科技的力量真是让人细思极恐。

深深感受到了什么叫做科技的力量......

这就是 AI 生命，数字飞升！

还有网友对逝去歌手的怀念。

参考资料：

https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc

https://www.bilibili.com/video/BV1io4y1w73k/?vd_source=eecf800392d116d832e90ad1c9ae70f6

本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era）