誰也沒想到，“冷門歌手”孫燕姿最近會如此活躍，在B站的翻唱作品以批論計。但當粉絲慕名而來，卻發(fā)現(xiàn)滿屏都是“AI孫燕姿”。

原來這些所謂孫燕姿的翻唱作品都是B站UP主們利用AI技術(shù)創(chuàng)作的，并非由孫燕姿本尊演唱。

同款還有AI王心凌演唱的《青藏高原》、AI許嵩演唱的《這么可愛真是抱歉》、AI Rihanna演唱的《癢》等作品，歌手和歌曲的風格天差地別，卻演繹得幾乎沒有違和感。

這樣的熱鬧場面，讓網(wǎng)友們一邊感嘆科技力量的強大，一邊為自己的偶像擔憂——歌手也要被AI取代了？

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這把AI翻唱的火究竟燒得有多旺？

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在B站搜索“AI孫燕姿”，熱度最高的是翻唱周杰倫的《發(fā)如雪》，播放量高達174.6W，彈幕數(shù)有2000+，點贊、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)都超過了4W，UP主們心心念念的投幣數(shù)也有2.2W之多。

在這位UP主的主頁，我們可以看到，發(fā)布AI孫燕姿的相關(guān)作品之前，其他內(nèi)容的播放量不過數(shù)百幾千。而自4月發(fā)布AI孫燕姿的翻唱歌曲開始，其播放量基本過萬，甚至有不少10W左右的內(nèi)容，足見該類型內(nèi)容的熱度。

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在搜索結(jié)果中，播放量排名第二和第三的內(nèi)容來自同一位UP主，分別翻唱了周杰倫的作品《半島鐵盒》《愛在西元前》，播放量均超百萬。就拿AI孫燕姿和周杰倫合唱的《半島鐵盒》來說，其點贊數(shù)為4.7W，投幣數(shù)2.9W，收藏數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)也都超過2W，算得上是熱門作品。

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值得注意的是，UP主的粉絲數(shù)量只有4W，內(nèi)容數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)折點也是從發(fā)布AI孫燕姿反常內(nèi)容開始。其更新速度快，不少內(nèi)容的播放量都能達到數(shù)十萬，不只有AI孫燕姿的獨唱，還有和周杰倫、林俊杰等歌手的合唱作品。

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此外，B站上的AI孫燕姿不僅能唱Rap，還能和AI換臉視頻結(jié)合起來操作。

UP主“浣熊里昂”在視頻說明中提到，“SD視頻重繪的原視頻和基礎(chǔ)音頻節(jié)選的是B站大神：咻咻滿翻唱的李玉剛老師的 《萬疆》”。臉是AI仿著真人UP主生成的，聲音則是AI照著孫燕姿音色制作的，但除了動態(tài)略有卡頓，整個視頻都非常逼真，收獲了17.8W播放量。

除了翻唱整活，和AI孫燕姿相關(guān)的內(nèi)容數(shù)據(jù)都在不錯的水平，比如盤點AI孫燕姿的爆款歌曲的視頻可以有70.5W的播放量，解讀這一現(xiàn)象的視頻也能有20W+的播放量，而教程類的視頻也大多是輕松破萬，十幾萬的也不少。

可以說，AI孫燕姿在B站確實形成了一股熱潮，只有粉絲想不到的聯(lián)動，沒有UP主們不敢嘗試的歌曲，畢竟誰能想到有生之年能聽到“孫燕姿”唱《好漢歌》呢？

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02#

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在“AI孫燕姿”的走紅過程中，我們可以看到其推手并非單一人群。

AI翻唱的追捧者中，其一是歌手的音色粉絲，“冷門歌手”久不營業(yè)，能夠自行產(chǎn)糧何樂不為。再加上孫燕姿以“鉆石音色”聞名，能夠和更多歌匹配，所以AI孫燕姿便從眾多AI翻唱中跑了出來。

其二是AI技術(shù)愛好者，內(nèi)容跟著技術(shù)迭代而更新，作品只是技術(shù)試金石。

此外，還有想趁熱吃上流量紅利的跟風者，以及B站本身。

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B站對AI相關(guān)的內(nèi)容提供了支持，其發(fā)起的“虛擬之聲創(chuàng)作計劃”活動號召用戶運用各種音源進行創(chuàng)作。

據(jù)微果醬觀察，不少AI孫燕姿的視頻都帶了#AI虛擬之聲實驗室#的標簽。該話題下的視頻作品運用RVC、DDSP-SVC、DiffSinger、Diff-svc和SoViTS-svc等技術(shù)進行AI聲音模型訓練或應(yīng)用，創(chuàng)作歌曲或配音，并投稿至【音樂-VOCALOID·UTAU】分區(qū)。

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許多AI孫燕姿用的是開源的人聲克隆模型，通過輸入人聲樣本、訓練模型、模型推理三個步驟來輸出翻唱作品。

其中，人聲樣本需要無損音質(zhì)的人物原聲。也就是說，喂給模型的不能只是普通的歌曲，而應(yīng)該是分離提取之后的歌手聲音，并盡可能多地上傳樣本，形成一個數(shù)據(jù)集。而在訓練模型之前，還需要把歌曲分割為10秒左右的文件再導入，以保證模型訓練的速度和質(zhì)量。

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到了模型推理這一步時，需要預先把目標翻唱歌曲中的人聲部分提取出來，導入訓練好的模型之后就可以輸出AI翻唱的人聲部分。最后只需要用編輯軟件加上伴奏并對齊，一個AI翻唱作品就這么產(chǎn)出了。

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從以上步驟不難看出，制作一個AI翻唱視頻的門檻并不高，過程中所用到的工具都能找到開源或者免費的軟件，只要硬件跑得動，即便是技術(shù)小白也能按照網(wǎng)上豐富的教程一步步操作。

這也就引發(fā)了網(wǎng)友們對歌手飯碗保不保得住的討論。

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實際上，就目前來說，歌手的飯碗仍然很穩(wěn)。

首先是技術(shù)水平的限制。

雖然教程看著簡單，人人都能上手，但真正要輸出作品卻不那么容易。模型參數(shù)的調(diào)整、投喂的人聲樣本不同等因素都會影響模型訓練和推理，最終生成的結(jié)果不一定完全如預期，存在極大的不確定性。

再加上目前的AI翻唱大多只做了音色替換，歌手本身的技巧和注入的情感沒有體現(xiàn)，所以也被不少歌迷詬病其存在演繹不流暢、細節(jié)不相似等問題。當然，這樣的說法還是攔不住大家對AI翻唱的肯定。

其次是主觀上的感情因素影響。

聽歌本來就是一件關(guān)乎情感的事情，無論是對歌手本身的喜愛，還是當時當?shù)氐墓适拢际茿I翻唱難以提供的情緒價值。

所以，與其擔心歌手的飯碗保不住，還不如說AI將擠兌翻唱歌手們的發(fā)揮空間。

在AI技術(shù)更加成熟、翻唱更加接近歌手本身時，原本靠此吸引關(guān)注而不具備創(chuàng)作能力的翻唱歌手們或許會有更強烈的危機感。畢竟在網(wǎng)友們的暢想中，未來的歌曲軟件能夠選擇歌曲和演唱歌手了。

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另一方面，AI技術(shù)對于歌手來說也是一種新的實用工具。

在今年3月，歌手陳珊妮與Taiwan AI Labs團隊合作，發(fā)布了一首由自己調(diào)教AI唱的情歌《教我如何做你的愛人》，其中的節(jié)奏、停頓、單曲封面等均為AI生成，以假亂真程度引發(fā)了討論。

這樣的一首作品是歌手擁抱新技術(shù)的表現(xiàn)，也是AI作為雙刃劍的其中一面。

有的歌手愿意花更多的時間去提高AI的演唱水平，便也有歌手選擇利用AI來制造無意義的“洗腦神曲”，因為只要樣本數(shù)量足夠，AI能分分鐘拿捏簡單但抓耳的旋律。對于聽眾來說，這樣的AI歌曲會讓音樂市場更加烏煙瘴氣。

而在尚不可知的未來到來之前，AI在音樂領(lǐng)域面臨的更大風險還是版權(quán)。就像AI繪畫被抵制的理由之一便是訓練模型的樣本版權(quán)，AI翻唱也同樣遭到了侵權(quán)質(zhì)疑。

北京植德律師事務(wù)所針對此發(fā)表的分析文章中提到，AI翻唱可能會涉及到著作權(quán)、聲音權(quán)、個人信息等侵權(quán)行為。只是因為目前國內(nèi)暫無具體的法律法規(guī)出臺，所以AI孫燕姿們大多附上了免責聲明，便繼續(xù)在平臺上活躍更新。

相較之下，國外的音樂市場已經(jīng)做出了反應(yīng)。

Discord上聚集了超過2W人的AI音樂制作社區(qū)AI Hub，曾經(jīng)制作出了一張AI音樂專輯，但上線3小時后即被華納音樂標記為侵權(quán)并下架。此外，在歌手群體中，有人呼吁抵制，有人則表示和翻唱進行收益分成。

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綜上，AI孫燕姿們的狂歡或許無法真正動搖歌手的奶酪，但是對于音樂賽道的沖擊卻是存在的。而AI翻唱的終局是律師函，還是如短視頻切片一般成為歌手新的盈利途徑，尚未可知。

可以肯定的是，AI技術(shù)的影響正在不斷推廣深化，每個行業(yè)都有人被替代，也有人拿它當最強輔助。正如陳珊妮在微博上所說，如果AI的時代必將到來，身為創(chuàng)作人該在意的或許不是「我們是會被取代」，而是「我們還可以做些什么」。