50 年 2023 多家最佳人工智能音樂初創公司： Metaverse Post 行業報告
簡單來說
音樂人工智能是指使用 人工智能 音樂創作、製作和消費中的算法和技術。
音樂 AI 技術的示例包括音頻轉錄、源分離、混合/掌握、歌詞/文本分析、歌曲創作/構思、音頻合成、語音/語音合成和製作。
音樂家和音樂專業人士可以通過使用 AI 輔助工具和程序將音樂 AI 融入他們的工作中，以改進他們工作的各個方面，並試驗 AI 生成的聲音和作曲。
近年來，音樂 AI 領域發展迅速，開發了許多工具和程序來協助音樂家、製作人和其他音樂專業人士的工作。 在這篇綜合文章中，我們將探討目前可用的各種類型的音樂 AI 技術，包括音頻轉錄、源分離、混音/母帶處理、歌詞/文本分析、歌曲創作/構思、音頻合成、語音/語音合成和製作。
本文將概述這些領域中的每一個領域，並描述該技術的當前狀態。 我們將重點介紹每個類別中一些最流行的工具和程序，以及它們如何在音樂行業中使用的示例。
總的來說，本文將全面概述音樂 AI 技術的現狀以及可供音樂專業人士使用的工具和程序。 我們將探索這些工具的功能和局限性，並討論它們如何在當今的音樂行業中使用。 讀完本文，讀者將深入了解音樂 AI 的潛力，以及它如何改變音樂的創作、製作和消費方式。
| 專業提示 |
|---|
| 1.隨著擴散 人工智能語音發生器 和語音克隆解決方案，現在可以為各種應用程序生成聽起來自然的聲音。 |
| 2. AI歌詞生成器 已經存在了一段時間，讓有抱負的音樂家們可以寫出比以往任何時候都更有創意的歌詞和旋律。 |
| 3. 這些 文字轉音樂提示 提供一個獨特的機會來探索情感、語言和旋律如何交織在一起，創造出真正特別的東西 |
| 4。 隨著 5 大 AI 音頻發生器，您現在可以將您的想法變成歌曲並通過您的作品獲利。 |
其中一些你可以在文章中看到： 120 年排名前 2023 的 AI 生成內容：圖像、音樂、視頻
最好 聲音和样本搜索 人工智能初創企業
聲音和样本搜索是音樂製作過程的重要組成部分。 要找到合適的樣本或音效可能需要花費數小時在各種在線庫和样本中進行搜索。 幸運的是，有幾個在線工具使用 AI 算法來簡化這個過程並提高效率。 以下是一些流行的聲音/樣本搜索工具示例：
拼接
拼接 是一個在線平台，提供大量用於音樂製作的高質量樣本和聲音庫。 Splice 最有趣的功能之一是“相似聲音”功能，它使用 機器學習 根據用戶的選擇推薦聽起來相似的樣本的算法。
宇宙
宇宙 是由流行的音頻軟件公司 Waves 開發的樣本查找器工具。 該工具使用 AI 算法來分析用戶的輸入，並從其龐大的聲音庫中推薦相似的樣本。
音頻之星
音頻之星 是一個人工智能搜索引擎，可以幫助用戶找到適合他們音樂製作需求的樣本和聲音。 因此，該平台使用先進的算法來分析用戶的搜索查詢，並從其高質量樣本數據庫中推薦最相關的聲音。
音樂廳
音樂廳 是一個人工智能驅動的音樂分析和發現平台，為音樂製作人提供一系列功能，包括樣本搜索工具。 該工具使用高級算法來分析用戶的搜索查詢，並從其龐大的庫中推薦最相關的樣本。
藍晶石
藍晶石 是一個人工智能驅動的音樂分析和發現平台，為音樂製作人提供一系列功能，包括樣本搜索工具。 該平台使用先進的算法來分析用戶的搜索查詢，並從其廣泛的聲音庫中推薦最相關的樣本。
總之，聲音/樣本搜索工具對於需要快速高效地找到正確樣本的音樂製作人來說是必不可少的。 在人工智能算法的幫助下，這些工具可以分析用戶的搜索查詢，並從龐大的樣本數據庫中推薦最相關的聲音，讓製作人更容易找到他們需要的聲音，讓他們的音樂栩栩如生。
最好的音頻轉錄 人工智能初創企業
| 姓名 | 評分 |
| 基本音高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
基本間距
音頻轉錄是指將語音或音樂從錄音中轉換為書面文本的過程。 轉錄是一個耗時的過程，需要大量關注細節，如果沒有合適的工具，很難獲得準確的結果。
一種這樣的工具是 基本間距，一個由開發的音頻轉錄平台 Spotify. Basic Pitch 使用高級 機器學習 快速準確地從錄音中轉錄語音和音樂的算法。 該平台旨在幫助用戶轉錄錄音，所需時間僅為手動轉錄的一小部分。
Basic Pitch 易於使用，不需要任何轉錄經驗。 用戶需要做的就是將音頻文件上傳到平台，Basic Pitch 會自動將音頻轉錄成書面文本。 該工具也非常準確，準確率超過 90%，使其成為音頻轉錄需求的可靠選擇。
因此，對於需要將口頭內容轉換為書面形式的任何人來說，音頻轉錄是一個至關重要的過程。 Basic Pitch 是一個很好的例子 AI供電 音頻轉錄工具，使用機器學習算法快速準確地轉錄錄音。 此外，這項技術不斷進步，我們可以期待看到更多像 Basic Pitch 這樣的創新工具，使音頻轉錄更容易獲得和更高效。
最好的課程分離 人工智能初創企業
| 姓名 | 比 |
| deezer 的 Spleeter | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 破土機 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 抖音 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 樣品 | ⭐⭐⭐⭐ |
聲源分離是從混合錄音中分離單個聲源的過程。 這個過程可能非常具有挑戰性，因為不同的源通常在頻域和時域重疊，因此很難準確地隔離它們。 然而，隨著人工智能和機器學習的進步，現在有幾種工具可以以驚人的準確性執行這項任務。
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Deezer 的 Spleeter 就是這樣一種工具。 它是一個使用深度的源分離軟件 神經網絡 分離混合錄音中的不同來源。 Spleeter 可以將一個音軌分成幾個單獨的音軌，包括人聲、鼓、貝司和其他樂器元素，使其成為音樂製作人、音響工程師和 DJ 的一個非常強大的工具。
破土機
破土機 是另一種源分離軟件，它使用深度神經網絡來分離混合錄音中的不同源。 與 Spleeter 將音軌分成單獨的組件不同，Demucs 旨在從混合錄音中重新創建原始來源。 這使它成為一個更通用的工具，能夠分離複雜的混音並以各種方式重新混合它們。
抖音
抖音 是另一個 AI 驅動的音源分離工具，可以準確地分離混合音頻錄音中的音源。 它的設計易於使用，只需單擊幾下即可將各個來源與錄音分開。
樣品
樣品 是 Universal Production Music 開發的一種新的音源分離工具。 它使用人工智能和機器學習來分離混合錄音中的不同來源，為製作人和音響工程師提供他們可以重新混合、編輯或用作項目中獨立元素的單獨音軌。
源分離是音樂製作、音響工程和其他音頻相關領域的重要過程。 由於 AI 和機器學習的進步，現在有幾種強大的工具可用，可以以令人印象深刻的準確性分離混合音頻記錄中的不同來源。 這些工具，例如 Deezer 的 Spleeter、Demucs、Audioshake、Audionamix 和 Usample，使源分離過程比以往任何時候都更容易和高效。
最好的米固定和掌握 人工智能音樂初創公司
混音和母帶處理是音樂製作工作流程中必不可少的過程，有許多工具和服務可用於幫助完成這些任務。 以下是一些當前可用的混音和母帶製作工具和服務的概述：
快速限制器
FAST 限制器 是由 Focusrite 開發的插件，旨在幫助控制混音的動態範圍。 它是一個透明的限制器，可用於防止削波並確保混音保持在所需的響度範圍內。
歌唱家
歌唱家 是一種在線母帶處理服務，允許用戶上傳他們的曲目並由專業工程師進行母帶處理。 該服務包括一系列母帶處理選項，包括響度歸一化、EQ 和立體聲增強。
前管
前管 是由 Accentize 開發的插件，旨在模擬經典電子管前置放大器的聲音。 它可用於為單個音軌或整體混音添加溫暖和個性。
台北
台北 是由 Baby Audio 開發的插件，旨在幫助平衡混音的音調平衡。 它包括一系列用於調整混音的低頻、中頻和高頻的控件。
主頻道
主頻道 是由 iZotope 開發的插件，旨在幫助母帶製作過程。 它包括一系列用於調整混音的音調平衡、動態和立體聲寬度的控件。
臭氧
臭氧 是一套由 iZotope 開發的插件，包括一系列用於混音和母帶處理的工具。 它包括 EQ、壓縮、立體聲成像和其他可用於改善混音整體聲音的工具。
樂思
樂思 是由 RoEx Audio 開發的插件，旨在幫助掌握過程。 它包括一系列工具，用於調整混音的音調平衡和動態，以及為聲音添加特性和溫暖。
BandLab 母帶製作
BandLab 母帶製作 是一種在線母帶處理服務，允許用戶上傳他們的曲目並由專業工程師進行母帶處理。 該服務包括一系列母帶處理選項，包括響度歸一化、EQ 和立體聲增強。
總的來說，這些工具和服務可以幫助使混音和母帶製作過程更輕鬆、更有效，並且它們可以幫助確保您的音樂聽起來盡可能好。
最好的歌詞 人工智能音樂初創公司
歌詞和文本生成器是 人工智能驅動的工具，可以創建 自主創作歌詞、詩歌或其他書面內容。 以下是此類工具的三個示例：
這些歌詞不存在
這個 網站 使用機器學習算法生成歌詞。 用戶可以輸入種子短語或主題，算法將生成一組完整的歌詞，這些歌詞遵循與現有歌曲歌詞相似的模式或風格。
大腦/說唱
大腦/說唱 是一種基於神經網絡的說唱歌詞生成器，可以根據用戶輸入的關鍵字或主題創建說唱歌詞。 生成的歌詞可以用作創作新說唱歌曲或訓練說唱歌詞生成模型的靈感。
須藤寫
須藤寫 是一個文本生成工具，它使用 GPT-3 用於創建文章、散文和其他類型的書面內容的語言模型。 此外，用戶可以輸入一個書寫提示或一組關鍵字，算法將根據用戶的輸入生成一段完整的文本。
最好的寫作 人工智能初創企業
| 姓名 | 比 |
| 安培 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 潑 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Nsynth超級 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 旋律醬 2 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 高聲 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 布米 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Musico | ⭐⭐⭐⭐ |
| 生活評分 | ⭐⭐⭐ |
| 好聽的 | ⭐⭐⭐ |
| 繆斯網 | ⭐⭐⭐ |
| 科索 | ⭐⭐⭐ |
| BandLab 歌曲啟動器 | ⭐⭐⭐ |
| ORB 產品用戶套件 | ⭐⭐⭐ |
近年來，歌曲創作和構思工具在創作者中越來越受歡迎。 這些工具有助於為旋律、歌詞和成熟的作品產生獨特的想法。 以下是該類別中一些最著名的工具。
安培音樂
安培音樂 是一種幫助創作者快速輕鬆地製作自定義樂譜和配樂的工具。 它使用自然語言處理來創建預先錄製的樣本，並將它們轉換成可以通過鍵、樂器或速度進行修改的真實音頻。 雖然它創建的配樂可能不完全是原創的，但它們可以用作創意生成器或學習模板。
潑
潑 是另一種人工智能工具，它使用機器學習來生成原創旋律和和弦進行。 它允許用戶自定義和微調結果以創建獨特的聲音，可以用作完整作品的基礎。
NSynth 超級
NSynth 超級 是谷歌的一項實驗，它使用機器學習來組合不同的聲音來創造新的和獨特的聲音。 它允許用戶混合來自不同樂器和來源的聲音，以創建全新的聲音，然後可以將其用作新作品的靈感。
旋律醬2
旋律醬2 是一個幫助製作人快速生成新旋律的插件。 它有多種模式，包括一種使用遺傳算法根據用戶輸入生成旋律的模式。
高聲
高聲 是一個允許用戶在線創建和共享音樂的平台。 它有一個免版稅循環和示例庫，可用於快速創建原創作品。
布米
布米 是一款允許創作者快速創建獨特音樂並將其上傳到各種流媒體服務的工具。 它允許用戶自定義他們的結果，並提供自定義配置文件來微調結果。 此外，此功能還可以幫助用戶隔離和 defi他們的品味和風格，這在創作過程中很有用。
Musico
Musico 是一種根據用戶輸入生成和弦進行和旋律的工具。 它為創作者提供了一個平台，可以與其他用戶分享他們的作品並獲得對他們作品的反饋。
生活評分
生活評分 是一種音樂創作工具，它使用機器學習根據用戶的輸入生成音樂。 它允許用戶自定義和微調結果以創建獨特的聲音。
好聽的
好聽的 是一款基於人工智能的音樂製作工具，可幫助用戶快速輕鬆地創作音樂。 它使用機器學習來分析用戶偏好並根據這些偏好創建作品。
繆斯網
繆斯網 是一個深度學習工具，由 OpenAI 根據用戶輸入生成原始作品。 它可以創作各種風格和流派的作品。
科索
科索 是一個根據用戶輸入生成和弦進行和旋律的插件。 它提供了多種生成旋律的模式，可以用作獨立工具或與 DAW 一起使用。
BandLab 歌曲啟動器
BandLab 歌曲啟動器 是一種幫助創作者為新歌曲產生創意的工具。 它提供了一個循環和样本庫，可用於創建獨特的聲音，並包括多個用於編輯和混音的工具。
ORB 製作人套件
ORB 製作人套件 是一個插件，提供多種音樂製作工具，包括和弦生成器、貝斯線生成器和旋律生成器。 它允許用戶快速輕鬆地創建複雜的作品。
最好 音頻合成 人工智能初創企業
音頻合成是一個令人興奮的領域，近年來發展迅速。 讓我們仔細看看 2023 年可用的一些創新音頻合成工具。
舞蹈擴散
舞蹈擴散 是一種人工智能驅動的音樂合成器，可以生成專為舞蹈設計的音樂。 該工具由 HarmonAI 開發，使用轉換器創建針對舞曲節拍優化的音軌。 用戶可以從多種流派中進行選擇，例如嘻哈、浩室、鐵克諾等等。 輸出是可定制的，用戶可以根據自己的喜好調整速度、節奏和其他參數。
動態評分
動態評分 是另一種使用人工智能創作音樂的音頻合成工具。 與許多其他音頻合成工具不同，Dyna score 允許用戶 輸入自己的音頻 錄音，然後該工具對其進行分析並將其轉換為新的音軌。 其結果是一個獨特的音軌，它基於原始錄音，但轉化為新的和原創的東西。
點唱機
點唱機 是由以下公司開發的音頻合成器 OpenAI。 該工具的獨特之處在於它可以產生帶有歌詞和人聲的整首歌曲，而不僅僅是器樂曲目。 點唱機可以 生成音樂 各種流派，包括流行、搖滾，甚至古典。 該工具使用深 經過大量訓練的學習算法 歌曲數據集，使其能夠生成新的原創作品。
穆伯特
穆伯特 是一種音頻合成器，可以生成音樂以提高工作效率和放鬆身心。 該工具實時創作音樂，用戶可以根據自己的喜好調整節奏和強度。 Mubert 擁有超過 500,000 首曲目的曲庫，並且每秒都會生成新的曲目。
毛夫
毛夫 是一個基於雲的音頻合成平台，使用人工智能來創作音樂。 該工具使用 深度學習算法 分析和合成音軌，創作新的原創作品。 用戶可以上傳自己的音軌或從預先存在的音軌庫中進行選擇，這些音軌可以根據自己的喜好進行修改和定制。
總的來說，音頻合成是一個令人興奮的領域，有各種各樣的工具可用於創作新的和創新的音樂。 無論你是音樂家， 內容創建者，或者只是想創造一些獨特聲音的人，肯定有一款音頻合成工具可以滿足您的需求。
最好的語音合成 人工智能初創企業
語音或語音合成是使機器能夠模仿人類語音並生成口語的技術。 多年來，隨著創新技術和工具的推出，語音合成領域取得了巨大的發展，讓任何人都可以更輕鬆地創建逼真的語音。
以下是一些流行的語音/語音合成工具的一些示例：
描述
描述 是一個基於網絡的平台，提供一系列音頻編輯和語音合成功能。 該工具最有趣的功能之一是它允許用戶創建聽起來像真人的合成聲音。 憑藉其“Overdub”功能，用戶可以錄製自己的聲音，然後使用機器學習算法以相同的聲音生成合成語音。
超音
超音 是另一個基於網絡的平台，專門為各種目的創建逼真的聲音。 該工具提供了一系列自定義選項，允許用戶調整各種參數，例如音調、速度和音調，以創建滿足他們需求的完美聲音。 此外，Supertone 提供了多種預置音色可供選擇，讓初學者可以輕鬆上手。
聲音的
聲音的 是一種實時語音合成器，它使用深度學習算法來生成類人語音。 該平台提供一系列定制選項，允許用戶調整各種參數，如音高、速度和性別，以創造完美的聲音。 Voiceful 非常適合創建畫外音、有聲讀物和其他音頻內容。
用戶鴨
用戶鴨 是一個基於雲的平台，提供一系列語音合成和音頻處理工具。 該平台使用深度學習算法來創建多種語言的自然語音。 此外，Userduck 還提供各種 音頻編輯工具，允許用戶調整生成語音的音調、速度和語氣。
X工作室
X工作室 是開發的語音合成平台 微軟的人工智能 中國研究團隊。 該平台提供一系列語音合成工具，包括允許用戶生成各種風格和語言的歌聲的虛擬歌手功能。
索拉里亞
索拉里亞 是一種文本轉語音 (TTS) 軟件，可提供一系列多種語言的自然聲音。 該軟件使用先進的 TTS 算法生成聽起來像真人語音的語音。 此外，Solaria 還提供一系列自定義選項，允許用戶調整各種參數，例如音調、速度和音調。
總之，語音和語音 合成技術 近年來取得了長足的進步，使任何人都可以更輕鬆地創建高質量、聽起來自然的語音。 借助上述創新工具和技術，用戶現在可以為廣泛的應用程序創建合成語音，包括畫外音、有聲讀物、虛擬助手等。
最佳音樂 生產人工智能初創公司
中色調
中色調 是一個基於網絡的平台，為音樂製作人、音響工程師和藝術家提供各種工具。 它的主要功能之一是其 AI 驅動的混音和母帶處理工具，可以幫助您獲得專業的聲音。 Neutone 還具有用於調整單個音軌的音量、聲像和 EQ 的工具，以及用於添加混響和其他效果的工具。
放大管
放大管 是 IK Multimedia 開發的一套軟件，可以模擬不同的吉他放大器、箱體和效果踏板。 使用 AmpliTube，您可以創建和自定義您自己的吉他音色，並將它們用於您的音樂作品。
拉拉爾
拉拉艾 是一個人工智能驅動的平台，提供各種音樂製作工具，包括可以將人聲與樂器音軌分離的音頻分離工具。 這對於重新混音和創建卡拉 OK 曲目特別有用。
西安音頻
西安音頻 是一家音樂軟件公司，提供各種虛擬樂器和效果器插件。 它最受歡迎的產品之一是 XO，這是一種鼓樣本音序器，可以幫助您輕鬆查找和組織鼓樣本。
分解器
拆分器.ai 是一個基於網絡的平台，可以自動將音頻文件分割成單獨的音軌。 這對於重新混合和採樣特別有用，因為它可以節省大量時間，否則這些時間將花費在手動分離各個音軌上。
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結論
總之，音頻合成和音樂 AI 領域正在迅速發展和演變，湧現出許多公司和工具來滿足音樂創作者、製作人和聽眾的需求。 從 舞蹈擴散 從 dyna score、Jukebox 到 Mubert 和 Mawf，有大量工具和平台利用 AI 來生成、操縱和增強音樂和音頻。 然而，隨著這些工具的快速創新和採用，整個音樂行業也對內容過度飽和、歸屬和貨幣化感到擔憂。
為了解決這些問題並更好地了解音樂 AI 領域，各種 研究人員和專家創建了市場框架和分析，確定音樂創作者和權利人的獨特行為、產品需求和商業模式。 通過探索這些資源並利用 AI 技術的力量，音樂行業的利益相關者可以為用戶開發更有針對性和令人愉悅的體驗，並在 AI 前瞻性的創意環境中建立他們的聲音足跡。
常見問題
音樂人工智能是指使用 人工智能 音樂創作、製作和消費中的算法和技術。
音樂 AI 公司是專門開髮用於音樂行業的人工智能 (AI) 技術的企業。 這些技術包括用於音樂創作、製作、分析和分發的工具。
音樂人工智能公司提供範圍廣泛的人工智能工具，包括虛擬樂器、音樂作曲軟件、人工智能音樂推薦系統、音樂分析和轉錄軟件等。
音樂 AI 技術的一些示例包括音頻轉錄、源分離、混音/母帶處理、歌詞/文本分析、歌曲創作/構思、音頻合成、語音/語音合成和製作。
是的，音樂人工智能技術存在局限性，包括準確性以及復制人類創造力和直覺的能力。 此外，一些人認為，在音樂製作中使用 AI 可能會導致音樂表達的真實性和獨特性喪失。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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