一夜之间，「AI孙燕姿」火遍全网。
B站上，AI孙燕姿翻唱的林俊杰「她说」、周董「爱在西元前」、赵雷「成都」等等，让一众网友深陷无法自拔。
「冷门歌手」孙燕姿新晋成为2023年度热门歌手，掀起许多人的追星狂欢。
网友表示，「听了一晚上AI孙燕姿，出不去了......」
这些翻唱歌曲，是由Eternity丨L、罗斯特_x等UP主通过开源项目低廉甜头后并上传。
（作者彷佛特意在「半岛铁盒」中加入了一秒空缺，凑成5分20秒）
UP主：Eternity丨L
除了AI孙燕姿，还有AI周杰伦，AI王心凌、AI林志炫...
可能许多人做梦也没有想到，2023年华语乐坛竟以这种形式复兴了。
「AI孙燕姿」在线业务
前段韶光，一位TikTok网友用AI创作了一首「Heart on My Sleeve」很快蹿红网络，引来1000多万人围不雅观。
听完这首歌的网友纷纭表示，太让我惊异了，切实其实太猖獗！
这首歌正是用两位美国盛行音乐人Drake和The Weeknd的声音创作而成。先通歌手声音演习AI，然后再用AI来创作。
在海内，B站上AI翻唱的华语乐坛歌曲也逐渐成为许多人关注的焦点，孙燕姿、王心凌、周杰伦等明星纷纭「复出」。
而最火的莫过于孙燕姿，凭借「天后音色」的称号，直接成为AI新宠儿。
UP主：罗斯特_x
有人还低廉甜头了AI孙燕姿粤语版《爱来的太迟》。
然而，对付AI音乐制作，在全体音乐行业并非是一个新事物了。只不过天生式AI的大火，让AI翻唱的门槛再次被拉低。
比如，年初，谷歌还曾推出了文本到音乐模型MusicLM，通过将音乐的天生过程视为分层的序列到序列建模任务，并以24 kHz的频率天生高保真的音乐。
对付许多歌迷来讲，AI翻唱一定程度上知足了自己的许多遐想。
还有一些歌迷，自己演习了已故经典老歌手的AI，包括阿桑、张国荣、姚贝娜、邓丽君等等。
这或许是一种数字永生，通过这样一种办法让久违的声音再次回到人们心里。
Midjourney出图逼真的超强能力，让人们惊呼画家要失落业了。对付AI翻唱，难道歌手也要被去取代吗？
一位UP主@阿张Rayzhang用自己的音色演习出的AI唱Killer Queen后，瞬间觉得太胆怯了。
紧急录制一个视频后，并附上了「AI歌手会让翻唱区集体失落业吗？我被AI版的我爆杀！
」标题。
有网友称，自己便是AI第一批受害者画手，觉得什么职业也逃不掉。
有些人也表示，翻唱的有些地方一点也不像。
要知道，对付AI翻唱来讲，也须要丰富的特定艺术家音色演习数据，这样AI天生的作品才更加真实。
就目前的技能，虽然歌手的唱腔、技巧和风格等还不能完备模拟，但音色已经基本能完备复刻。
但是真正的大家是不能被取代。
AI翻唱火虽火，但由AI创作音乐的另一壁，是迫不及待的版权问题。
AI创作的「Heart on My Sleeve」在TikTok上风靡一时后，完全版被上传到了Apple Music、Spotify、YouTube等平台上。
就此，美国歌手Drake对此在Ins表达了不满，「这是（压去世骆驼的）末了一根稻草了」。目前，这首歌由于侵权问题已经下架。
《金融时报》称，拥有Taylor Swift、Bob Dylan等巨星版权的环球音乐集团，正敦促Spotify和苹果阻挡AI工具从其艺术家的版权歌曲中抓取歌词和旋律。
但是有些艺术家却不吝啬自己的声音，马斯克前女友Grimes在网上表示，
「任何人都可以利用我的声音AI天生歌曲。」不过，还得再付50%的版权。
而这次大火的AI翻唱背后的原始项目「so-vits-svc」的作者，据称也是由于太多人滥用，而删除了项目。
SoVitsSvc：唱歌声音转换
项目地址：https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc
歌声转换模型利用SoftVC内容编码器来提取源音频语音特色，然后将向量直接送入VITS，而不是转换为基于文本的中间格式。因此，音高和腔调都可以被保留下来。
此外，项目开拓者还通过采取NSF HiFiGAN作为声码器（vocoder），从而办理了声音中断的问题。
· 特色输入改为Content Vec · 采样率统一利用44100Hz
· 由于参数的改变，以及模型构造的精简，推理所需的GPU显存明显减少。
· 增加选项1：vc模式的自动音高预测，这意味着在转换语音时不须要手动输入音高键，男声和女声的音高可以自动转换。但是，这种模式在转换歌曲时，会造成音高偏移。
· 增加选项2：通过k-means聚类方案减少音色泄露，使音色与目标音色更相似。
· 增加选项3：增加NSF-HIFIGAN增强器，对一些演习集少的模型有一定的音质增强效果，但对演习好的模型有负面影响，以是默认关闭。
预演习模型文件将checkpoint_best_legacy_500.pt放在hubert目录下。
将G_0.pth和D_0.pth放在logs/44k目录下。
预处理0. 音频切片
利用audio-slicer-GUI或audio-slicer-CLI工具，将原始音频切片至5秒-15秒。
长一点也没问题，但太长（比如30秒）可能会在演习乃至预处理时导致「torch.cuda.OutOfMemoryError」，俗称爆显存。
切片后，删除过长和过短的音频。
1. 重采样至44100Hz和单声道
python resample.py
2. 自动将数据集分成演习集和验证集，并天生配置文件
python preprocess_flist_config.py
3. 天生hubert和f0
python preprocess_hubert_f0.py
完成上述步骤后，dataset目录将包含预处理的数据，dataset_raw文件夹可以被删除。
现在，你可以修正天生的config.json中的一些参数——
keep_ckpts：在演习中保留末了的keep_ckpts模型。设置为0将保留所有模型，默认是3。
all_in_mem：将所有数据集加载到RAM中。当某些平台的磁盘IO太低，而系统内存比你的数据集大得多时，可以启用。
演习python train.py -c configs/config.json -m 44k推理
模型在须要利用「inference_main.py」。
举个例子：
python inference_main.py -m "logs/44k/G_30400.pth" -c "configs/config.json" -s "nen" -n "君の知らない物語-src.wav" -t 0
虽然原始项目组现已停滞掩护，但有不少网友都进行了fork并且也做了一些更新。
比如下面这个图形化界面：
项目地址：https://github.com/voicepaw/so-vits-svc-fork
AI「复活」
AI翻唱之外，许多网友此前曾做了类似的项目，比如「AI-Talk」让马斯克和乔布斯进行了穿越时空的对话。
视频中，AI不但仿照了他们的声音，还在一定程度上仿照了其对话思路，使得互换过程十分流畅。
AI让我们与逝者的对话成为可能。此前，B站UP主用AI还复活了老奶奶。
对付老奶奶的声音制作，直接把过去已有的音频上传，素材基本来自于过去的电话录音、录像视频或者微信语音。
并用音频编辑软件AU进行调度，调度的方向紧张在降噪、人声增强等等。
然后将更加清晰的音频样本切割成多少秒的短句，方便进行标注。末了将处理好的音频打包放入语音合成系统中去。
利用语音合成系统，就可以考试测验输入文本转语音了。
网友见证科技狠活
AI孙燕姿的歌，已经唱到许多网友的心田。
最近沉迷AI「翻唱」，上至AI侃爷唱罚酒，下至苏小玎曲稿相是真。但说句正经的，确实还是AI届顶流孙燕姿的翻唱最好听。
这几天沉迷B站的AI孙燕姿，刚刚听了一首《一场游戏一场梦》，太好听了，唱到心田里
不少网友听过AI翻唱的歌曲后，感想熏染到AI歌手的恐怖之处：
科技的力量真是让人细思极恐。
深深感想熏染到了什么叫做科技的力量......
这便是AI生命，数字飞升！
还有网友对逝去歌手的怀念。
参考资料：
https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc
https://www.bilibili.com/video/BV1io4y1w73k/?vd_source=eecf800392d116d832e90ad1c9ae70f6