文 | 音樂先聲 李松航

編輯 | 范志輝

采樣，早已成為現(xiàn)代流行音樂的一部分。

對于音樂制作人來說，采樣就像騎士手中的劍，是他們的創(chuàng)作靈感之一，帶來無限的可能性。通過采樣，他們可以在作品中添加多個層次的聲音，創(chuàng)造出更加復(fù)雜和豐富的音樂效果。

對于聽眾來說，采樣是一種樂趣，在欣賞音樂時可以感受到過去的音樂文化和歷史，舊有的音樂元素會在聽眾的耳朵里摩擦出新的火花。對于一些音樂愛好者來說，挖掘到歌曲中那些不為人知的采樣，就如同考古學(xué)家發(fā)現(xiàn)了埋藏在地下的珍寶。

因為有一些采樣是非常隱蔽的，制作人通過對采樣片段的剪切、復(fù)制、粘貼、混合、放縮等編輯手段，可以讓聽眾們甚至不知道耳邊劃過的音符來自采樣。但是，這些采樣技巧背后，可能掩蓋著對音樂版權(quán)的侵犯。

很多時候，采樣是獲得許可或已經(jīng)購買的，但仍有很多未經(jīng)許可使用。而且，這很容易通過改變音高或使用許多的調(diào)制器和飽和度插件來實現(xiàn)，這些插件可以使聲音從其原始形式變得幾乎無法辨認。

而現(xiàn)在，在AI技術(shù)的輔助下，創(chuàng)作者得以輕易揭露那些隱蔽的、不為人知的采樣，哪怕小于一秒，成為盜版采樣的終結(jié)者。

一次有趣的意外發(fā)現(xiàn)

在Daft Punk于2021年解散后不久，一群熱愛采樣的人在網(wǎng)上相識，并對2001年Daft Punk開創(chuàng)性專輯《Discovery》中的未知采樣產(chǎn)生了癡迷，特別是托德-愛德華茲（Todd Edwards）與Daft Punk合作創(chuàng)作的《Face To Face》這首歌。他們一直希望能夠找到這首歌曲中復(fù)雜且密集的采樣。

Discord就有這樣一個擁有眾多采樣愛好者的社區(qū)——采樣獵人（Sample Hunting），社區(qū)的創(chuàng)始人叫Lobelia。她可能是最早嘗試使用AI工具來探測采樣的，在2016-2017年期間，她曾嘗試使用Google Assistant（谷歌語音助手）和Shazam等工具來探測采樣。

但是直到五年后，她才意識到這可能是一項革命性的發(fā)現(xiàn)。“當(dāng)我在2021年底使用Google Assistant幫我找到The Doobie Brothers樂隊的《South City Midnight Lady》是《Face To Face》的吉他采樣時，我意識到這種方法可能非常有用，”她回憶說?！疤貏e是因為在那個時候，我們甚至不知道那個聲音是一個獨立采樣。實際上，我們認為它是另一首采樣歌曲的一部分?！?/p>

雖然Shazan和Google Assistant使用的都是類似的音頻指紋識別方法，但就像“聽歌識曲”這個功能中兩者展現(xiàn)的差距，二者在采樣識別上的能力也相差不小。Shazam 允許用戶查找由原創(chuàng)藝術(shù)家演奏的歌曲——而不是用戶哼唱或演唱的歌曲，但只記得一點點曲調(diào)，就可以在Google Assistant的幫助下找到答案。基于對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用，使得谷歌的AI技術(shù)在采樣識別方面更加先進。

據(jù)了解，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）是一種基于數(shù)學(xué)模型、通過多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級逐步提取和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)特征的機器學(xué)習(xí)算法。它擁有成百上千個層級，可以處理復(fù)雜的、高維度的數(shù)據(jù)，因此在音頻識別上具有優(yōu)勢。谷歌還對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進行了研究和創(chuàng)新，提高了模型的訓(xùn)練和推理效率；再加上自身擁有大量的數(shù)據(jù)，可以用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

但直到 2022 年年中，Google Assistant的歌曲識別度才Shazam 替代品轉(zhuǎn)變?yōu)閷λ麄儊碚f具有開創(chuàng)性的發(fā)現(xiàn)。

社區(qū)的一位成員DJ Pasta通過名為Bluestacks的軟件將電腦中的音頻直接輸入Google Assistant，將該技術(shù)運用到了極致。他提到：“我最初是在尋找托德-愛德華茲（Todd Edwards）的一些采樣片段，沒想到Google Assistant的歌曲識別功能可以找到大部分。最后，我嘗試了更短的采樣，比如Carrie Lucas的《Sometimes a Love Goes Wrong》。”

隨后，社區(qū)中其他成員也開始使用Google Assistant，并取得了一連串的發(fā)現(xiàn)。從那時起，他們就將谷歌助手作為采樣探尋的新默認工具。

Lobelia回憶說，直到2022年7月，他們在尋找Daft Punk的《Face To Face》采樣時一度陷入瓶頸，沒有發(fā)現(xiàn)任何新的采樣。但到了那時，“采樣獵人”社區(qū)在一晚上發(fā)現(xiàn)了十幾個采樣片段，他們稱之為“采樣之夜”。Lobelia表示：“當(dāng)我看到所有的發(fā)現(xiàn)時，那感覺真是太瘋狂了！”從那時起，他們戲稱谷歌助手的歌曲識別技術(shù)為“神圣AI”，社區(qū)成員則是其信徒。

當(dāng)然，必須要說明的是，采樣檢測從來都不是Google Assistant的預(yù)設(shè)功能，但它在這方面的表現(xiàn)得到一些專業(yè)人士的肯定。雖然目前運用谷歌AI技術(shù)挖掘采樣的方法還未廣泛應(yīng)用，但今后AI一定會是采樣挖掘的主力軍，并運到更廣闊的領(lǐng)域。

采樣侵權(quán)屢見不鮮，AI保護正在路上

如前所述，采樣領(lǐng)域的侵權(quán)數(shù)不勝數(shù)，而在AI的助力下，采樣檢測也可以運用于音樂版權(quán)保護。

美國音樂制作人Bobby Owsinski在講述了發(fā)生在他身邊的事，他說：“早年間，我和一名著名的DJ一起工作，在談到采樣問題時，他表示他的秘密武器就是從國外小國的藝術(shù)家那里獲取曲目，再從中采樣，這是一個策略，可以將采樣許可成本降低到零，但這對藝術(shù)家和詞曲作者并無益處?！盉obby表示， “即使隨著歲月流逝，市場上的管理團隊和廠牌在發(fā)現(xiàn)未經(jīng)許可的采樣方面做得更出色了”，也不確定現(xiàn)在他的詭計是否被發(fā)現(xiàn)了。

事實上，因未獲得許可而引發(fā)的采樣侵權(quán)屢見不鮮。

例如著名的《Blurred Lines》案件，這起案件起源于Marvin Gaye的歌曲《Got to Give It Up》與T.I.和Pharrell Williams的《Blurred Lines》的相似之處。Gaye的繼承人于2013年提起訴訟，聲稱《Blurred Lines》的節(jié)奏、節(jié)拍和結(jié)構(gòu)都與《Got to Give It Up》相似，并稱T.I.和Pharrell Williams在未經(jīng)授權(quán)的情況下侵犯了他們的版權(quán)。最終，法院判決T.I.和Pharrell Williams向Gaye的繼承人支付賠償款，賠償款高達700萬美元。

前文中提到的Daft Punk作為“采樣狂人”，同樣也涉及過音樂采樣侵權(quán)的案件中，不過他們是被侵權(quán)的，而進行非法采樣的是Kanye West。侃爺?shù)牡谌龔堜浺羰覍］嫛禛raduation》的主打歌《Stronger》侵權(quán)了Daft Punk的《Harder, Better, Faster, Stronger》。

有趣的是，Daft Punk這首歌制作過程中也包含采樣，他們采樣了Edwin Birdsong在1979年發(fā)行的歌曲《Cola Bottle Baby》，但他們獲得許可。而Kanye是兩方的授權(quán)都未獲得下就進行了采樣，盡管最終Kanye和Daft Punk達成和解，雙方還在2008年的格萊美頒獎典禮一起表演了這首《Stronger》。

但在引入AI技術(shù)后，一切變得不一樣了。據(jù)音樂先聲了解，在Google Assistant被發(fā)現(xiàn)有檢測采樣的能力前，市面上也有一些能夠保護版權(quán)的工具。

比如，圖表中的SoundMouse和前文提到過的Shanzam，這兩個專門用于保護音樂版權(quán)的工具雖然也能完成一定的版權(quán)保護工作，但相比之下，成本高效率低，識別能力也不如谷歌旗下的Google Assistant。

在談到其識別采樣的能力時，DJ Pasta表示，Google Assistant甚至可以檢測不到一秒鐘的采樣，并且通常能夠檢測到被切割或時間拉伸的采樣。而且據(jù)Lobelia稱，Google Assistant比Shazam等其他替代品要準(zhǔn)確得，“使用Shazam時，通常必須近乎完美地匹配節(jié)奏和結(jié)構(gòu)才能得到結(jié)果。我們通常不使用Shazam，因為Shazam似乎喜歡推薦2010年代的電子舞曲作為尋找采樣的答案，當(dāng)你在尋找爵士唱片時，這并不能提供幫助。”

并且，與市面上的大部分工具相比，Google Assistant檢測這種新方法將控制權(quán)交到任何尋找特定采樣的人手中，而不是依賴于由科技巨頭完全控制的音頻指紋識別系統(tǒng)，它可以被每個人所用。顯然，谷歌的AI技術(shù)比目前市面上的保護版權(quán)工具更廣泛、更深度，幫助我們揭秘那些更隱蔽的侵權(quán)行為。

預(yù)防比懲罰更重要

相比較于利用AI去打擊非法采樣行為，預(yù)防侵權(quán)行為似乎更加重要。

在音樂產(chǎn)業(yè)中，版權(quán)保護是一個非常重要的問題。對于唱片公司來說，一旦被認定為侵權(quán)行為，不僅會被罰款，還可能會失去藝術(shù)家的信任和支持，這對于公司的長期發(fā)展來說是非常不利的。對于藝術(shù)家來說，侵權(quán)不僅會給他們帶來經(jīng)濟上的損失，還會嚴(yán)重損害他們的聲譽和形象，讓他們失去粉絲和商業(yè)機會。

因此，唱片公司和藝術(shù)家理應(yīng)認識到版權(quán)保護的重要性，并采取必要的措施來避免侵權(quán)行為。這包括合理使用采樣、確保獲得適當(dāng)?shù)氖跈?quán)、使用版權(quán)保護工具等等。同時，他們還應(yīng)該積極地支持音樂產(chǎn)業(yè)的版權(quán)保護工作，幫助消除盜版和非法傳播等問題。

在數(shù)字化音樂傳播成為主流的今天，AI采樣識別就是一項重要的版權(quán)保護工具，可以有效防止音樂的非法采樣。據(jù)一項調(diào)查顯示，僅在Spotify平臺上，2019年就有逾40,000首歌曲被發(fā)現(xiàn)存在采樣侵權(quán)的情況。因此，對于音樂公司和音樂平臺來說，利用音頻指紋識別技術(shù)對音樂進行檢查成為了非常必要的環(huán)節(jié)，就如同學(xué)術(shù)論文的查重流程。

通過使用AI采樣識別技術(shù)，可以快速準(zhǔn)確地識別出音樂中存在的采樣，從而及時發(fā)現(xiàn)侵權(quán)行為并采取措施進行處理。通過使用AI采樣識別，音樂公司和音樂平臺也能更好地保護音樂版權(quán)，降低侵權(quán)的風(fēng)險，構(gòu)建良性的產(chǎn)業(yè)環(huán)境。

雖然目前通過Google Assistant采樣識別這種方法仍處于起步階段，但“更多人開始使用這種技術(shù)只是時間問題，”Sample Hunting的創(chuàng)始人Lobelia說，“隨著時間的推移，它將變得更加可靠，去年只是一個開始。”而在國內(nèi)，騰訊音樂娛樂旗下的天琴實驗室已經(jīng)開始利用音頻指紋識別技術(shù)對盜版、侵權(quán)等行為進行打擊。

希望在未來，無論是團體還是個體，更多相關(guān)的AI技術(shù)能幫助音樂行業(yè)輕松高效地解決版權(quán)問題。音樂人也可以在合法的空間下尋找采樣素材，推動音樂創(chuàng)作，促進市場和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。