2023年最火爆华语歌手是谁?不是周杰伦，也不是孙燕姿，而是“AI孙燕姿”。

近期，在各大视频平台上，“冷门歌手孙燕姿”靠着各种各样的AI“分身”翻唱不同曲风的歌曲，营业时长感人，作品出圈火爆。从流行、到摇滚、再到“魔性”，没有AI孙燕姿驾驭不了的曲风。

有人说，本来以为AI最不能替代的是艺术类，结果AI就往艺术上发展。当AI技术“盯上”歌手后，会产生怎样的化学反应?

“UP主”子鱼(化名)，至今只做了4个“AI孙燕姿”的音频，但在B站总播放数已超过150万次。其中《下雨天》单曲播放数超过100万次，收藏人数近2万人。

当下的AI歌手尽管只是高度“模仿”了歌手的音色及演唱风格，但这对于期待歌手营业的粉丝们来说已经相当兴奋。

不少粉丝听后表示，“还原得有点可怕了”“这简直就是科技与狠活!”这不禁让人想起前段时间，孙燕姿在海潮宇宙音乐节演出结束后被粉丝追问何时开演唱会的那句打趣——“再不开演唱会就要被AI取代了!”

AI歌手真的能取代真人歌手吗?AI技术在唱片工业上有着怎样的发展足迹?在AI技术“狂飙突进”的背后，又有哪些问题浮出水面?

AI歌手火热

近两个月，借由AI分身，陈奕迅、周杰伦、披头士等知名歌手及乐队纷纷在B站“复出”并发表“新歌”。周杰伦唱日语歌、邓丽君演唱《反方向的钟》......一切看似不可能的事情，在AI歌手这里都能实现。

其中，孙燕姿因其独具辨识度的音色与唱腔，成为AI宠儿，每天都有数十首“新作”面世。

有人调侃，“孙燕姿不营业，粉丝便替她营业。”于是，大家耳熟能详的《一直很安静》《岁月神偷》《红豆》，以及《好汉歌》《火红的萨日朗》等歌曲都在AI孙燕姿的演绎下有了别样的色彩。

按照目前的技术，歌手的唱腔、技巧和风格还很难完全模仿，但音色已经基本能1:1复制了。而我们也发现，AI孙燕姿用的核心技术主要来自于一个叫做So-vits的开源项目。

目前，这个项目已经迭代到了4.0版本。相较于以往VITS、soft-vc、VISinger2等项目，So-vits的使用大大简化，仅凭数段音频，就可用一个生成式模型来合成目标音色的音频，训练出用户想要的声学模型。这个模型可以保留音高和音调，也可以用不同的语言来翻唱。

笔者观察到，虽然当前AI技术在音乐工业的使用仍大面积停留在调教、翻唱等方面，但AI技术与音乐创作、音乐表演的结合已成为一个显著的趋势。

像是此前为了纪念邓丽君逝世22周年，日本节目《金SMA》利用全息投影技术，令一代歌后“复活”。粉丝们自行训练张国荣、姚贝娜等故去歌手的模型，让故人以“数字生命”的形式重现，透过这些久违的声音，让听众在互联网的一片喧嚣之中，感受到独有的人文主义温暖。

今年3月，歌手陈珊妮发布新歌《教我如何做你的爱人》，粉丝听完新歌后几乎都在称赞这首歌的演唱水准一如以往。但一周后，陈珊妮发表长文表示，她的新歌其实是由“AI模型”演唱，就连单曲封面也是AIGC生成。在歌曲制作过程中，她为调教AI演唱做了充足的工作，这些工作量不低于乃至远高于亲自演唱。

而陈珊妮也表示，期望透过这首歌，促动所有关心艺术创作的人思考——如果AI的时代必将到来，身为创作人该在意的或许不是“我们是否会被取代”，而是“我们还可以做些什么”。

趋势

AI在音乐领域能“发挥”的作用越来越多。虽然总有人认为，AI的声音没有感情，无法代替人的艺术性创作。但不可否认，AI的能力早已慢慢“渗透”进音乐产业的诸多方面。

早在2007年，虚拟歌手初音未来就面世了。后来“二次元形象+语音合成引擎”的虚拟歌手层出不穷，B站的洛天依，LOL推出的K/DA女团都属于此类。

目前AI对于音乐行业的介入除了AI翻唱外，还有AI音乐制作。

像是早期Korg、Yamaha、Roland品牌的高端自动伴奏合成器，BandinaBox自动编曲软件等都已成为许多知名音乐人的“左膀右臂”。

而基于AI技术的母带制作服务(例如LANDR)，则为音乐人们提供了一种成本远低于传统母带制作服务的替代性方案，已经有超过200万音乐家利用它制作出1000万余首歌曲。

笔者观察到，2015年，AI音乐初创公司Juckdeck成立，各类相关公司和音乐作品进入集中爆发阶段。2016年，鼎鼎大名的AIVA成立，其创作的音乐作品开始被电影导演、广告公司、游戏工作室使用。而国内第一家AI音乐初创公司DeepMusic则出现于2017年。

AI对于音乐制作的介入正在变得越来越深入和广泛。在ChatGPT爆火后，越来越多的生成式AI工具被快速推出。去年年底出现的开源AI翻唱项目Diffsvc和So-vits，从出现到发展至普通人难以辨别的地步，只用了几个月时间。

今年初，谷歌宣布开发了一款名为MusicLM的人工智能工具，可以从文本中直接生成音乐。而最近，B站官方也在积极鼓励AI创作，推出了名叫“虚拟之声创作计划”的主题活动。

目前看来，在对原创性需求不高的商业音乐应用场景上，AI音乐有着更广的发展空间和更快的发展速度。

以游戏场景为例，业内人士指出，音乐作为游戏画面的相关载体，游戏