在當今數字化時代，人工智能(AI)技術正以前所未有的速度改變著我們的生活，音樂領域也不例外。AI模擬明星唱歌這一現象，如同一場突如其來的音樂風暴，席卷了整個網絡，引發了大眾的廣泛關注與熱議。

     從YouTube上已故天王邁克爾?杰克遜，到國內視頻網站“AI孫燕姿”“AI周杰倫”等一眾虛擬歌手的火爆，這些以假亂真的歌聲，讓人們不禁驚嘆：AI究竟是如何做到模擬明星唱歌的呢?今天，就讓我們一同揭開這背后神秘的技術面紗。

海量數據收集：AI 模擬的基石

     要讓AI模擬明星唱歌，首先要為其提供大量明星的原始聲音數據，這些數據是AI學習和模仿的基礎。數據來源十分廣泛，明星的音樂作品自然是首選。通過專業的音頻處理軟件，將歌曲中的伴奏與歌聲分離，獲取純凈的歌聲素材。此外，明星的各類采訪、直播、綜藝節目等視頻，也成為重要的數據采集源。利用音頻提取技術，從這些視頻中“撈出”明星的聲音片段。例如，為了訓練“AI孫燕姿”，開發者可能收集了孫燕姿歷年演唱會、專輯歌曲，以及她在各種采訪中說話、哼唱的音頻，甚至連一些小眾節目中的聲音都不放過。

     收集的數據質量至關重要。一般來說，高保真、無雜音、清晰的音頻是最理想的。為了達到這個標準，數據采集后往往需要進行預處理。這包括去除音頻中的噪音，調整音量平衡，對聲音進行標準化處理等。以去除呼吸聲為例，在很多原始音頻中，歌手的呼吸聲會夾雜在歌聲中，這些呼吸聲雖然在真人演唱中很自然，但對于AI模型學習歌手的音色和發聲特點來說，可能會成為干擾因素。通過專門的音頻處理算法，將呼吸聲等無關聲音去除，使音頻更加純凈，為后續的模型訓練提供優質的數據。

構建模型：AI 學習的大腦

     在獲取大量高質量的明星聲音數據后，下一步就是構建能夠學習和模擬這些聲音的模型。目前，語音數據生成式AI技術在這一領域發揮著關鍵作用。其中，So-VITS-SVC堪稱國語AI歌手訓練的重要工具。它是一個基于VITS、Soft-Vc、Visinger2等一系列項目開發的開源項目，采用了先進的音色轉換算法。

     模型構建的過程猶如搭建一座復雜的大廈。首先，將經過預處理的明星聲音數據作為目標音色輸入到模型中。模型會對這些數據進行深度學習，通過大量的計算和復雜的算法，逐漸提取出明星聲音的特征，比如獨特的音色、發聲頻率、音高變化規律、咬字習慣等。這個過程就像是讓AI仔細聆聽明星的每一個音符，深入了解其發聲特點。

     以深度學習中的神經網絡模型為例，它包含多個隱藏層，每一層都負責對輸入數據進行不同層次的特征提取。在訓練過程中，模型會不斷調整自身的參數，以更好地擬合輸入的明星聲音數據。通過反復訓練，模型逐漸學會了如何根據輸入的聲音特征，生成具有相似特征的聲音。就如同一個學生通過反復學習和練習，逐漸掌握一門語言的語法和發音規則一樣。

聲音轉換與合成：讓 AI 開口唱歌

     當模型經過充分訓練，具備了學習明星聲音特征的能力后，就進入了聲音轉換與合成階段。這一步，是讓AI真正開口唱歌的關鍵。使用者首先需要錄制一段自己的歌聲或者其他音頻素材，作為聲音轉換的基礎。例如，用戶想讓AI模擬孫燕姿的聲音唱一首周杰倫的《青花瓷》，就先錄制自己演唱《青花瓷》的音頻。

     錄制的音頻輸入到已經訓練好的AI模型中，模型會根據之前學習到的明星聲音特征，對輸入音頻的音色、音高、節奏等元素進行轉換。它會將用戶聲音的特征逐漸替換為目標明星聲音的特征，就像給聲音換上了一件“明星外衣”。在這個過程中，模型會參考大量已學習的明星聲音樣本，對每一個音符進行精細調整，確保轉換后的聲音在音色、咬字、氣息等方面都盡可能接近明星本人的演唱風格。

     為了提升聲音模型的精確度，還會借助其他大數據學習和大模型驅動工具。這些工具可以對轉換后的聲音進行進一步的優化和校對。比如，通過分析大量同類型歌曲的演唱數據，對AI生成聲音的情感表達、節奏把握等方面進行微調，使其更加符合歌曲的意境和明星的演唱習慣。經過這一系列復雜的處理，最終生成一首由“AI明星”演唱的歌曲。

后期調校：打造完美歌聲

     即使經過前面幾個步驟生成了AI模擬明星唱歌的音頻，也并不意味著就大功告成了。后期調校是讓歌聲更加完美、更接近明星真實演唱效果的重要環節。這一環節通常需要人工介入，由專業的音頻工程師或音樂制作人來完成。

     在音準方面，工程師會仔細檢查AI生成歌聲中每一個音符的音高是否準確。有時候，模型轉換過程中可能會出現一些細微的音高偏差，雖然這些偏差人耳可能不易察覺，但對于追求完美的音樂作品來說，卻是不容忽視的問題。通過專業的音頻編輯軟件，對音高進行精確調整，確保每一個音符都恰到好處。

     節奏的調整也十分關鍵。一首歌的節奏是其靈魂所在，AI生成的歌聲需要與原歌曲的節奏完美契合。工程師會根據原曲的節奏軌道，對AI歌聲的節奏進行比對和優化。如果發現某些部分節奏過快或過慢，就會通過拉伸或壓縮音頻片段的方式進行調整，使歌聲的節奏與原曲保持一致，讓聽眾聽起來更加流暢自然。

     音色的優化同樣重要。盡管AI模型在模擬明星音色方面已經取得了很大進展，但可能仍存在一些細微差別。工程師會運用各種音頻特效和濾波器，對音色進行進一步修飾，使其更加貼近明星的真實音色。比如，增加一些特定的諧波成分，調整聲音的明亮度和溫暖度，讓AI歌聲更具質感。同時，對聲音的混響、延遲等效果進行處理，營造出更加真實的演唱環境氛圍，使聽眾仿佛置身于演唱會現場聆聽明星演唱。

AI 音樂：機遇、挑戰與展望石

     AI模擬明星唱歌技術從海量數據收集出發，歷經構建模型、聲音轉換合成以及后期調校等復雜流程，為我們呈現出令人驚嘆的音樂體驗。這一技術的誕生，不僅為音樂創作領域開拓了全新的可能性，讓那些因種種原因無法親自演繹新作品的明星“歌聲”得以延續，也為廣大音樂愛好者提供了獨特的娛樂方式，賦予他們用偶像聲音歌唱的奇妙機會。

     然而，如同任何新興技術一樣，AI模擬明星唱歌在帶來驚喜的同時，也引發了諸多思考。從版權角度看，未經授權使用明星聲音數據進行訓練，可能會侵犯明星的知識產權；從藝術層面講，AI歌聲雖能形似，但在情感傳遞和藝術創造力上，與真人演唱仍存在差距，它能否真正承載音樂藝術的靈魂備受爭議。

     展望未來，隨著技術的不斷進步，我們期待AI模擬明星唱歌技術能夠在合規與創新中找到平衡。一方面，通過完善法律法規，保障明星及音樂創作者的合法權益；另一方面，持續優化技術，讓AI歌聲在具備高度還原度的同時，也能更深入地表達情感，與人類音樂創作相得益彰。也許在不久的將來，AI將成為音樂產業中不可或缺的一部分，與人類音樂家攜手，共同奏響更加美妙、多元的音樂篇章，為全球聽眾帶來前所未有的聽覺盛宴。

本文轉載自??鷹飛智推情報局??，作者：Infonity AI智推星