4.因为AI生成较天马行空, 可以在日常中增加音乐创作的乐趣
缺点
1.生成曲经常没有结尾, 需要靠运气才能有完整度高的曲子
2.曲风判定落差, 用于多条件的商业使用, 精准度较差, 影响客户间的信任并酋加沟通成本
3.版权问题未解决且模糊容易触法 (去除市面歌曲人声并生成旋律, 伴奏版权问题? 下方补充说明)
4.段落中若有不想要的, 仍需一定水准的剪接/混音技术才能去除并衔接 (也未必能完全处理)
5.音质差为MP3-192位元率, 容易影响专业度观感, 难以用为正式出版或上线的音质水准
6.如果没有音乐相关学习背景, 仍难以判断生成作品的好与坏, 包括旋律是否合纙辑, 音色是否太假, 曲风是否到位....等
补充1.关于生成歌曲的所有权?
就 Suno为例 在 FAQ 页面的说明,对于使用 Suno 生成的音乐是否受到智慧财产权的保障,官方也仅能表示,在目前全球对于人工智慧生成内容的智财保障规范是复杂且没有固定标准的,这部分还是建议使用者向相关法律单位寻求解答。
补充2.目前对 生成音乐模型的训练素材来源依旧不明
就音乐媒体 RollingStone 和 Suno 团队做的一篇详细的报导中指出,目前 Suno 的创办者拒绝透露到底音乐生成模型的背后,是取用了什么样的素材,仅表示人声是部分来自于从语音录音中学习的事实。