音乐提取助手app下载-音乐提取助手1.3.4免费版

纽比克少儿编程下载-纽比克少儿编程安卓版3.1.2 手机最新版

音乐提取助手功能

1、音频提取：音频提取器支持将视频文件中的声音提取出来并将其转为一个音频文件

2、裁剪音频：音频提取器提供了音频裁剪功能，从自己喜欢的音频中截取选中的一段生成一个新的音频文件，支持手动设置截取的开始和结束时间，一键保存，即可制作自己心爱的歌曲作为手机铃声。

3、变调变速：音频提取器可对音频文件进行播放速度调整，实现调快或者放慢音频的播放，还可以对mp3或者其他格式的音频文件的音量进行放大和缩小。

4、我的作品：一键分享支持分享到社交网络，让更多人看到您的作品。

音乐提取助手用声音记录精彩生活瞬间，视听结合新式玩法，无格式损害提取，让你获得更完美的音效质感，没有杂音，简单的本地导入玩法，让你轻松将手机中的资源进行导入。

音乐提取助手应用介绍

【产品简介】

你是不是经常听到短视频中的好音乐，却无从下手？音频提取器，可以快速的将视频中的声音提取出来，并提供音频裁剪，音频转换，音频合并，音量调整，音频加速等专业的音频处理工具。能轻松的帮你保存音乐、一键分享、一键导出铃声，音频提取器功能强大，操作简单，高效简便，后台转换，无需等待，一键设置铃声等。音频提取器、音乐提取器、音频剪辑、音频、音频转换器、音频提取、声音处理器、音频编辑、配音、音乐剪辑。

AI音乐算不算“原创”？

今年5月，一个名为“WeirdA.I.Yancovic”（古怪AI扬科维奇）的AI软件，生成了一段模仿迈克尔·杰克逊《Beatit》中乐器音调的音乐视频，并发在了Twitter上面。前几天，这个AI的开发者MarkRiedl就收到了国际唱片业联合会的侵权通知，他们要求要按《数字千年版权法》（DigitalMillenniumCopyrightAct）的规定，Riedl必须删了该视频。

Riedl表示自己也不是律师，不得不照做，但是他感觉很委屈。自己的AI软件生成的其他模仿音乐也并没有被删除，那么，他想搞清楚这个视频对于原作版权的模仿借鉴，到底在多少程度是对原创版本的侵权呢？到底何种程度又能算作是真正的原作作品呢？

AI创作音乐的性质该如何界定？你认为他是一种和人创作的作品一样独特艺术品，还只是对人类作品的一种拙劣模仿？在AI音乐越来越大行其道的今天，AI音乐的版权和侵权问题该如何解决，成为摆在音乐产业面前的现实难题。

今天我们可以一起聊聊这个有趣的话题。

该认真对待AI音乐了

AI音乐早已不是新鲜事了。简单来说，音乐旋律的实质就是数字的排列组合，而计算机和人工智能最擅长学习和处理的也正是数字了。

据说最早在1957年，就诞生了一首完全由计算机“作曲”的音乐作品《IlliacSuite》，这是由当时的一位美国化学博士LejarenHiller在将计算机程序中的控制变量换成音符后，就可以让程序进行符合规则的作曲，堪称数字音乐和AI音乐的鼻祖。

现在，深度神经网络的兴起，更是让AI创作音乐的能力实现指数级的飞跃。

2016年，研究人员开发出一个名为“DeepBach”（深度巴赫）的神经网络，使用了巴赫创作的352部曲目进行变调，创作出了2503首赞美诗，其中80%用来训练DeepBach，而剩余20%用来验证训练成果。

最终，DeepBach能够创作出与巴赫风格高度相近的作品。在对包括了400多位音乐家或音乐系的学生的1600多人的测试中，超过一半的人认为这些作品就是巴赫本人的作品，而巴赫本人的作品也仅被75%的人正确识别。

这个成绩已经非常惊人了。当然我们更知道AI一旦在某一领域有所突破，那就会很快开疆拓土，开挂一般的进化。

2019年，OpenAI发布了可以进行AI音乐创作的深度神经网络MuseNet，可以使用10种不同乐器，不同音乐风格，生成长达4分钟的音乐。MuseNet完全不依赖人类对音乐进行编程，而是使用同GPT-2相同的无监督学习技术，通过学习Token来学习和声、节奏和风格的模式。只要给定一组音符后，AI就会预测后面出现的音符。

在MuseNet的测试中，当它掌握了不同的风格后，就可以混合生成全新的音乐。比如，研究者提供肖邦夜曲的前6个音符，却要求MuseNet生成一段流行音乐，并且融合各类乐器，机器就能生成完全融合了肖邦和BonJovi两种风格的音乐。

如此好用的AI生成音乐，怎么能不为音乐产业所关注。早在2017年，一家位于卢森堡的AI音乐制作初创公司AIVA和美国的网红歌手TarynSouthern合作，在YouTube上推出了首张AI专辑《IAMAI》。2018年初，法国作曲家BenoitCarre和索尼的作曲AIFlowMachines合作，发布了首张专辑《HelloWorld》，其中包含15首AI参与作曲的歌曲。

中国的AI音乐版权平台嗨翻屋，已经能够从几十万不同风格、种类的音乐MIDI数据中提取关键信息，并通过机器学习算法进行训练，通过“小嗨音乐助手”，进行AI音乐的创作和歌曲的识别。而像微软的AI小冰也早已掌握了歌词创作和谱曲能力，还举办了自己的演唱会。

AI作曲和AI填词在技术上已经没有太高的门槛，而且在水平上已经可以完胜那些套路式的和弦、编曲，甚至于如果加大数据训练的样本，甚至可以创作出声部繁多、编排复杂的音乐来。

现在，一个现实的问题摆在了我们面前，AI创造的音乐可以被视为一种原创的艺术作品吗？

创造还是抄袭？AI音乐的艰难自证

先来看人工智能的其他作品能够成为一种艺术创作吗？至少在绘画界已有先例了。

2018年，一幅由AI创作的画作《爱德蒙·贝拉米肖像》在佳士得的拍卖会上以43.25万美元的高价成交。这幅画是由一群法国艺术艺术家和人工智能专家，通过对抗神经网络GAN算法创作完成。尽管这一作品是首次进入拍卖行，还卖出了高价，算是得到了人类艺术界的“承认”，但也有艺术评论家认为这是“2018年最无聊的艺术作品”。

当时，人们争论的焦点，正是这一AI程序能不能称之为艺术家，而这一作品能否被看作是一个艺术创作的过程。一些人认为，《艾德蒙·贝拉米肖像》不过就是“由其它艺术家发明的代码编辑而成的图像，在帆布纸上打印出来的数码印刷品而已。”而一些人则认为AI的创作过程是一种全新的创造，只要能够通过艺术界的“图灵测试”即可。

而创作这幅画的AI团队则认为，如果艺术家指的是创造图像的人，那么创作这幅画的艺术家就是AI，而如果艺术家一定是人的话，那么创造它的就是这个团队。

这样奇怪的争论也同样存在于AI音乐当中。

AI音乐的创作过程，似乎与人类进行创作的过程似乎没有本质差别。AI通过学习大量的数据来“培养”自己的乐理知识，通过模型训练来达成和人一样的乐感训练，通过习得的音乐风格再创造，来作出全新的音乐作品。

同样，我们知道一位音乐人想要创作新的歌曲或者发行一张专辑，需要经历漫长的学习过程，在创作中也要经历众多无比艰难的“灵感”时刻，此外还要经历严格打磨的制作流程。

我们会将音乐人在创作过程中付出的情感、精力和作品中构思和创意，归之于作者独特的艺术创作。而这正是很多人认为人工智能所不具有的特质。

不过，一些通过AI创作的艺术家则认为，AI所创作的音乐，也是要经历一个类似于人类音乐人普遍经历的混乱过程而才能写出来的，这些音乐歌曲也是对人类曾经创作的歌曲、大量的文本信息的学习，而创作出来的，也代表了我们的想法和观点。

反对“AI音乐是艺术作品”的人则认为，机器创造的音乐里并没有包含人的主观意图、情感和个人观点，而只是对大量数据学习之后的模仿加工。但是支持的一方则认为，AI作品是否称得上是艺术作品，需要从受众的感受来看待，如果听众能够从中得到与自身感受合拍的主观享受，来说就可以称之为一种艺术作品了。

我们其实可以将问题具体化。AI的创作能力也有高下之别，AI音乐的受众也有阳春白雪和下里巴人的区别，AI音乐作品对标的对象也有小白、专业歌手和音乐创作者。

首先，AI可以低成本、高效率低创作大批量的伴奏音乐，由于这类音乐节奏简单，短小精干，对于众多电视剧、罐头音乐、广告、视频制作来说，是再合适不过的渠道。由于不用高价购买由人类创作的这些批量化音乐，人们似乎对这类AI音乐的“原创性”没有疑议，足够便宜就可以了。

其次，对于大多数普通的音乐欣赏者来说，他们并不总是需要原创性很高的作品，而只是在健身、休息的时候，需要相似度很高的情绪相关的音乐。而AI在创作这类包含各种情境和情绪的音乐流，其实是非常擅长的。

此外，对于AI原创的威胁性问题，我们应该这样来看到。AI自身并不会“主动”去争这个“原创艺术家”的名号，争风吃醋的还是人类自己。高产的AI创作者只不过是极大地降低了音乐制作的门槛，使得很多门外汉都来抢音乐创作的饭碗。这可能才是音乐艺术家们不爽的地方。

反过来，艺术家们其实正可以用AI技术来增强自己的作曲作词的能力。就像当年的音乐人接受了合成器一样，现在也可以接受AI对于创作的创意辅导，音乐人可以在AI创作的基础上加入自己独特的部分，来构成全新的音乐。各大唱片公司已经开展这方面的尝试了。

现在我们看到AI在完整的流行音乐的创作上，还存在着一些套路化的痕迹（其实，人类创作的流行曲也存在类似讨论），也还需要人类音乐家进行润色、修改。

但我们不得不面对这样一个可能，当有一天一首AI创作歌曲冲进流行音乐榜的前几名，但人们在不知情的情况下，并不能分别这是人类创作还是AI创作的？这个时候，我们该不该承认AI也称得上一位“艺术家”了吗？

AI原创音乐“合法”转正的边界何在？

随着AI音乐在商业领域越来越多的应用，另一个不容忽视的问题摆在我们面前，AI生成的音乐可以拥有版权吗？

AI音乐的算法是由人来编写的，但是AI音乐的创作，却是由算法自己来实现的。这就如同老师教会了学生作曲的技巧，学生经过一番学习后自己谱出了曲子，那么这首曲子自然不能算在老师的头上，但关键是现在这个学生不是人类，而是AI算法。

但是，AI算法是无法申请到原创版权的。从当前各国的版权相关的法律规定来说，原创作品必须是由人来创作，而申请版权的主体也必须得是公民、法人或非法人组织。正如我们之前提过的AI发明申请专利权的困境一样，AI音乐同样也存在版权归属困境的问题。

目前的权宜之计自然就是，即使是AI创作的音乐，那么版权应该要算在编写AI算法的发明人头上，或者相关的组织机构上面。

“暂时性”解决版权归属的问题之后，如果AI是对有版权音乐的一种学习和模仿，那么如何来认定是否存在侵权呢？

正如开篇提到的MarkRiedl和他开发的“WeirdA.I.Yancovic”，它的实现方式是利用GPT-2和XLNET这两个神经网络，对现有歌曲的音节和旋律进行模仿生成，并曲调匹配上原创的歌词进行创作。这其实是有点“二次创作”的味道。

现在争论的焦点就在于，Riedl的AI软件在对一首歌曲进行“二次创作”前，是否要争得作品版权方的同意？AI创作出带有全新风格或内容的音乐作品，是否可以被“合理的使用”呢？

这里所谓“合理的使用”意思是不会为这些AI音乐去申请所谓版权，也自然不会从中获利，而只是作为一个个人娱乐化的作品获得公开展示的机会。

Riedl的这一作品中确实存在问题，因为其中植入了带有明显的原版旋律的曲调，但如果AI软件创作的是一个全新曲调的话，那么似乎就没有什么好指责的地方了。

当然，外界存在着更深层的争论。一种认为AI只要是对有版权的原创音乐进行学习，并且还没有支付版权费，也没有经过版权所有者的同意，那么这种应用就是一种侵权。反对者认为，如果过分要求AI对于原创音乐学习中的版权保护，那简直是过于吹毛求疵了，况且人类音乐家也做不到所有听过的音乐都是经过授权的。

音乐提取助手说明

应用提供了专业、靠谱的录制音频服务，方便大家录制本音，然后自由进行编辑。

支持大家添加本地音乐，还可以一边听一边录，变调、分割、合并之类的操作都非常方便。

带来了用户们分享的精品音频内容，操作上手更流畅，而且提供了靠谱的社交服务，人人都能分享动态内容。