从0到1：AI如何“复制”明星，唱响奇妙旋律

在当今数字化时代，人工智能(AI)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活，音乐领域也不例外。AI模拟明星唱歌这一现象，如同一场突如其来的音乐风暴，席卷了整个网络，引发了大众的广泛关注与热议。

     从YouTube上已故天王迈克尔・杰克逊，到国内视频网站“AI孙燕姿”“AI周杰伦”等一众虚拟歌手的火爆，这些以假乱真的歌声，让人们不禁惊叹：AI究竟是如何做到模拟明星唱歌的呢?今天，就让我们一同揭开这背后神秘的技术面纱。

海量数据收集：AI 模拟的基石

     要让AI模拟明星唱歌，首先要为其提供大量明星的原始声音数据，这些数据是AI学习和模仿的基础。数据来源十分广泛，明星的音乐作品自然是首选。通过专业的音频处理软件，将歌曲中的伴奏与歌声分离，获取纯净的歌声素材。此外，明星的各类采访、直播、综艺节目等视频，也成为重要的数据采集源。利用音频提取技术，从这些视频中“捞出”明星的声音片段。例如，为了训练“AI孙燕姿”，开发者可能收集了孙燕姿历年演唱会、专辑歌曲，以及她在各种采访中说话、哼唱的音频，甚至连一些小众节目中的声音都不放过。

     收集的数据质量至关重要。一般来说，高保真、无杂音、清晰的音频是最理想的。为了达到这个标准，数据采集后往往需要进行预处理。这包括去除音频中的噪音，调整音量平衡，对声音进行标准化处理等。以去除呼吸声为例，在很多原始音频中，歌手的呼吸声会夹杂在歌声中，这些呼吸声虽然在真人演唱中很自然，但对于AI模型学习歌手的音色和发声特点来说，可能会成为干扰因素。通过专门的音频处理算法，将呼吸声等无关声音去除，使音频更加纯净，为后续的模型训练提供优质的数据。

构建模型：AI 学习的大脑

     在获取大量高质量的明星声音数据后，下一步就是构建能够学习和模拟这些声音的模型。目前，语音数据生成式AI技术在这一领域发挥着关键作用。其中，So-VITS-SVC堪称国语AI歌手训练的重要工具。它是一个基于VITS、Soft-Vc、Visinger2等一系列项目开发的开源项目，采用了先进的音色转换算法。

     模型构建的过程犹如搭建一座复杂的大厦。首先，将经过预处理的明星声音数据作为目标音色输入到模型中。模型会对这些数据进行深度学习，通过大量的计算和复杂的算法，逐渐提取出明星声音的特征，比如独特的音色、发声频率、音高变化规律、咬字习惯等。这个过程就像是让AI仔细聆听明星的每一个音符，深入了解其发声特点。

     以深度学习中的神经网络模型为例，它包含多个隐藏层，每一层都负责对输入数据进行不同层次的特征提取。在训练过程中，模型会不断调整自身的参数，以更好地拟合输入的明星声音数据。通过反复训练，模型逐渐学会了如何根据输入的声音特征，生成具有相似特征的声音。就如同一个学生通过反复学习和练习，逐渐掌握一门语言的语法和发音规则一样。

声音转换与合成：让 AI 开口唱歌

     当模型经过充分训练，具备了学习明星声音特征的能力后，就进入了声音转换与合成阶段。这一步，是让AI真正开口唱歌的关键。使用者首先需要录制一段自己的歌声或者其他音频素材，作为声音转换的基础。例如，用户想让AI模拟孙燕姿的声音唱一首周杰伦的《青花瓷》，就先录制自己演唱《青花瓷》的音频。

     录制的音频输入到已经训练好的AI模型中，模型会根据之前学习到的明星声音特征，对输入音频的音色、音高、节奏等元素进行转换。它会将用户声音的特征逐渐替换为目标明星声音的特征，就像给声音换上了一件“明星外衣”。在这个过程中，模型会参考大量已学习的明星声音样本，对每一个音符进行精细调整，确保转换后的声音在音色、咬字、气息等方面都尽可能接近明星本人的演唱风格。

     为了提升声音模型的精确度，还会借助其他大数据学习和大模型驱动工具。这些工具可以对转换后的声音进行进一步的优化和校对。比如，通过分析大量同类型歌曲的演唱数据，对AI生成声音的情感表达、节奏把握等方面进行微调，使其更加符合歌曲的意境和明星的演唱习惯。经过这一系列复杂的处理，最终生成一首由“AI明星”演唱的歌曲。

后期调校：打造完美歌声

     即使经过前面几个步骤生成了AI模拟明星唱歌的音频，也并不意味着就大功告成了。后期调校是让歌声更加完美、更接近明星真实演唱效果的重要环节。这一环节通常需要人工介入，由专业的音频工程师或音乐制作人来完成。

     在音准方面，工程师会仔细检查AI生成歌声中每一个音符的音高是否准确。有时候，模型转换过程中可能会出现一些细微的音高偏差，虽然这些偏差人耳可能不易察觉，但对于追求完美的音乐作品来说，却是不容忽视的问题。通过专业的音频编辑软件，对音高进行精确调整，确保每一个音符都恰到好处。

     节奏的调整也十分关键。一首歌的节奏是其灵魂所在，AI生成的歌声需要与原歌曲的节奏完美契合。工程师会根据原曲的节奏轨道，对AI歌声的节奏进行比对和优化。如果发现某些部分节奏过快或过慢，就会通过拉伸或压缩音频片段的方式进行调整，使歌声的节奏与原曲保持一致，让听众听起来更加流畅自然。

     音色的优化同样重要。尽管AI模型在模拟明星音色方面已经取得了很大进展，但可能仍存在一些细微差别。工程师会运用各种音频特效和滤波器，对音色进行进一步修饰，使其更加贴近明星的真实音色。比如，增加一些特定的谐波成分，调整声音的明亮度和温暖度，让AI歌声更具质感。同时，对声音的混响、延迟等效果进行处理，营造出更加真实的演唱环境氛围，使听众仿佛置身于演唱会现场聆听明星演唱。

AI 音乐：机遇、挑战与展望石

     AI模拟明星唱歌技术从海量数据收集出发，历经构建模型、声音转换合成以及后期调校等复杂流程，为我们呈现出令人惊叹的音乐体验。这一技术的诞生，不仅为音乐创作领域开拓了全新的可能性，让那些因种种原因无法亲自演绎新作品的明星“歌声”得以延续，也为广大音乐爱好者提供了独特的娱乐方式，赋予他们用偶像声音歌唱的奇妙机会。

     然而，如同任何新兴技术一样，AI模拟明星唱歌在带来惊喜的同时，也引发了诸多思考。从版权角度看，未经授权使用明星声音数据进行训练，可能会侵犯明星的知识产权；从艺术层面讲，AI歌声虽能形似，但在情感传递和艺术创造力上，与真人演唱仍存在差距，它能否真正承载音乐艺术的灵魂备受争议。

     展望未来，随着技术的不断进步，我们期待AI模拟明星唱歌技术能够在合规与创新中找到平衡。一方面，通过完善法律法规，保障明星及音乐创作者的合法权益；另一方面，持续优化技术，让AI歌声在具备高度还原度的同时，也能更深入地表达情感，与人类音乐创作相得益彰。也许在不久的将来，AI将成为音乐产业中不可或缺的一部分，与人类音乐家携手，共同奏响更加美妙、多元的音乐篇章，为全球听众带来前所未有的听觉盛宴。

本文转载自​​鹰飞智推情报局​​，作者：Infonity AI智推星