一次有趣的意外涌現，是如何終結盜版采樣的？

廣東益福二手變壓器回收信息網，長期高價回收廣州變壓器回收,二手變壓器回收,廣州電力變壓器回收,廣州廢舊變壓器回收,二手電纜回收,二手空調回收,廢紙回收,打印機回收,復印機回收,溴化鋰中央空調,發電機回收,蓄電池回收,電腦回收,變壓器回收,配電柜回收,倒閉工廠回收,倒閉酒店回收等廢舊物資回收服務，聯系電話：18664666166，聯系人：張先生

采樣，曾經成為時尚流行音樂的一部分。

對于音樂制作人來說，采樣就像騎士手中的劍，是他們的創作靈感之一，帶來無限的沒準性。經過采樣，他們允許在作品中增進多個層次的聲音，創造出更加復雜和充足的音樂效果。

對于聽眾來說，采樣是一種樂趣，在欣賞音樂時允許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，就如同考古學家發現了埋藏在地下的珍寶。

因為有一些采樣是相當隱蔽的，制作人通過對采樣片段的剪切、復制、粘貼、融合、放縮等編輯手段，允許讓聽眾們甚至沒料到耳邊劃過的音符來自采樣。不過，這些采樣技巧背后，或然掩蓋著對音樂版權的侵犯。

很多時候，采樣是獲得許可或曾經購買的，但仍大部分未經許可使用。而且，這很容易經過改變音高或使用許多的調制器和飽和度插件來完成，這些插件可以使聲音從其原始形式變得幾乎無法辯識。

而當前，在AI技術的輔助下，創作者得以輕易揭底那些隱蔽的、不為人知的采樣，哪怕小于一秒，成為盜版采樣的終結者。

一次有趣的意外閃現

在Daft Punk于2021年解散后不久，一群熱愛采樣的人在網上相識，并對2001年Daft Punk開創性專輯《Discovery》中的未知采樣產生了癡迷，極端是托德-愛德華茲（Todd Edwards）與Daft Punk合作創作的《Face To Face》這首歌。他們一直奢望或將找到這首歌曲中復雜且密集的采樣。

Discord就有這樣一個占有眾多采樣愛好者的社區——采樣獵人（Sample Hunting），社區的創始人叫Lobelia。她恐怕是最早嘗試使用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。

可是直到五年后，她才意識到這大概是一項革命性的出現?！爱斘以?021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，我意識到這種方法或者極端有用，”她回憶說?！胺浅Ｊ浅鲇谠谀莻€時候，我們甚至不懂得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>

盡管Shazan和Google Assistant使用的都是類似的音頻指紋區別方法，但就像“聽歌識曲”這個功能中兩者顯現的差距，二者在采樣識別上的能力也相差不小。Shazam 可以用戶查找由原創藝術家演奏的歌曲——而不是用戶哼唱或演唱的歌曲，但只記得一點點曲調，就可以在Google Assistant的援助下找到答案?；趯ι疃壬窠浘W絡的運用，使得谷歌的AI技術在采樣辨別方面更加先進。

據了解，深度神經網絡（Deep Neural Networks，DNN）是一種基于數學模型、通過多個神經網絡層級慢慢提取和切換數據特征的機器學習算法。它持有成百上千個層級，可以處置復雜的、高維度的數據，因此在音頻辨認上具有與眾不同。谷歌還對深度神經網絡架構進行了探討和更始，提高了模型的訓練和推理效率;再加上本身持有大宗的數據，允許用于深度神經網絡的訓練。

但直到2022年年中，Google Assistant的歌曲辨認度才Shazam 替代品轉換為對他們來說具有開創性的映現。

社區的一位成員DJ Pasta經過名為Bluestacks的軟件將電腦中的音頻直白輸入Google Assistant，將該技術運用到了極致。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的歌曲識別功能允許找到有很多。最后，我嘗試了更短的采樣，譬如Carrie Lucas的《Sometimes a Love Goes Wrong》?！?/p>

隨后，社區中其他成員也開始使用Google Assistant，并取得了一連串的涌現。從那時起，他們就將谷歌助手算作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，沒有顯露任何新的采樣。但到了那時，“采樣獵人”社區在一晚上呈現了十幾個采樣片段，他們稱之為“采樣之夜”。Lobelia表態:“當我看到所有的發當下，那感覺真是太瘋狂了!”從那時起，他們戲稱谷歌助手的歌曲辨別技術為“神圣AI”，社區成員則是其信徒。

當然，必須要標明的是，采樣檢測從來都不是Google Assistant的預設功能，但它在這方面的顯示得到一些專注人士的必然。即使當下運用谷歌AI技術挖掘采樣的方法還未廣泛應用，但今后AI一定會是采樣挖掘的主力軍，并運到更廣闊的領域。

采樣侵權屢見不鮮，AI保護正在路上

如前所述，采樣領域的侵權數不勝數，而在AI的助力下，采樣檢測也允許運用于音樂版權保護。

美國音樂制作人Bobby Owsinski在講述了發生在他身邊的事，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，他表態他的秘密武器就是從國外小國的藝術家那里獲取曲目，再從中采樣，這是一個策略，可以將采樣許可成本降低到零，但這對藝術家和詞曲作者并無益處?！盉obby表態， “雖然隨著歲月流逝，超市上的管理團隊和廠牌在出現未經許可的采樣方面做得更出色了”，也不既定當前他的詭計是否被呈現了。

事實上，因未獲得許可而引起的采樣侵權屢見不鮮。

舉例著名的《Blurred Lines》案件，這起案件起因為Marvin Gaye的歌曲《Got to Give It Up》與T.I.和Pharrell Williams的《Blurred Lines》的相像之處。Gaye的繼承人于2013年提起訴訟，聲稱《Blurred Lines》的節奏、節拍和結構都與《Got to Give It Up》一樣，并稱T.I.和Pharrell Williams在未經授權的情況下侵犯了他們的版權。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看成“采樣狂人”，相通也涉及過音樂采樣侵權的案件中，但是他們是被侵權的，而進行非法采樣的是Kanye West。侃爺的第三張錄音室專輯《Graduation》的主打歌《Stronger》侵權了Daft Punk的《Harder， Better， Faster， Stronger》。

有趣的是，Daft Punk這首歌制作工序中也網羅采樣，他們采樣了Edwin Birdsong在1979年發行的歌曲《Cola Bottle Baby》，但他們獲得許可。而Kanye是兩方的授權都未獲得下就進行了采樣，雖說最后Kanye和Daft Punk實行和解，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技術后，一切變得不相仿了。據音樂先聲了解，在Google Assistant被涌現有檢測采樣的能力前，市面上也有一些抑或保護版權的工具。

例如，圖表中的SoundMouse和前文提到過的Shanzam，這兩個專注用于保護音樂版權的工具雖說也能實現一定的版權保護工作，但相比之下，成本高效用低，區別能力也不如谷歌旗下的Google Assistant。

在談到其區別采樣的能力時，DJ Pasta表態，Google Assistant甚至可以檢測不到一秒鐘的采樣，并且一般沒準檢測到被切割或時間拉伸的采樣。而且據Lobelia稱，Google Assistant比Shazam等其他替代品要確切得，“使用Shazam時，普遍必須近乎完美地匹配節奏和結構才能得到結果。我們通常不使用Shazam，由于Shazam似乎喜歡推薦2010年代的電子舞曲算作尋找采樣的答案，當你在尋找爵士唱片時，這并不能提供援助?！?/p>

并且，與市面上的有很多工具相比，Google Assistant檢測這種新方法將控制權交到任何尋找鐵定采樣的人手中，而不是倚賴于由科技巨頭完全控制的音頻指紋區別系統，它允許被每個人所用。顯然，谷歌的AI技術比目前市面上的保護版權工具更廣泛、更深度，幫助我們揭底那些更隱蔽的侵權行為。

預防比懲罰更要緊

相比較于利用AI去打擊非法采樣行為，防范侵權行為似乎更加重要。

在音樂產業中，版權保護是一個格外主要的問題。對于唱片企業來說，一旦被認定為侵權行為，不僅會被罰款，還能夠會失去藝術家的篤信和支持，這對于企業的長期發展來說是異常不利的。對于藝術家來說，侵權不僅會給他們帶來經濟上的損失，還會嚴重損害他們的聲譽和形象，讓他們失去粉絲和商業機會。

因此，唱片公司和藝術家理應認識到版權保護的重要性，并采取必要的措施來避免侵權行為。這包羅合理使用采樣、確保獲得適當的授權、使用版權保護工具等等。同時，他們還怎么積極地支持音樂產業的版權保護工作，幫手消除盜版和非法傳播等問題。

在數字化音樂傳播成為主流的今兒，AI采樣鑒別就是一項主要的版權保護工具，可以有效提防音樂的非法采樣。據一項觀察展現，僅在Spotify平臺上，2019年就有逾40，000首歌曲被出現存在采樣侵權的情況。因此，對于音樂公司和音樂平臺來說，利用音頻指紋鑒識技術對音樂進行檢察成為了極端必要的環節，就如同學術論文的查重工序。

經過使用AI采樣鑒識技術，可以快速精確地鑒別出音樂中存在的采樣，從而及時呈現侵權行為并采取措施進行處置。經過使用AI采樣辨認，音樂公司和音樂平臺也能更好地保護音樂版權，降低侵權的風險，構建良性的產業環境。

即使當前通過Google Assistant采樣辯識這種方法仍處于起步階段，但“更多人開始使用這種技術只是時間問題，”Sample Hunting的創始人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?！倍趪鴥?，騰訊音樂娛樂旗下的天琴實驗室曾經開始利用音頻指紋辨別技術對盜版、侵權等行為進行打擊。

冀望在未來，不管是團體依舊個體，更多相關的AI技術能幫忙音樂行業輕松高效地解決版權問題。音樂人也可以在合法的空間下尋找采樣素材，推動音樂創作，促進市場和產業的發展。

（投訴）