一次有趣的意外顯示，是怎么終結盜版采樣的？

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采樣，曾經成為新潮流行音樂的一部分。

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，帶來無限的能夠性。經過采樣，他們可以在作品中增進多個層次的聲音，創造出更加復雜和充實的音樂效果。

對于聽眾來說，采樣是一種樂趣，在欣賞音樂時可以感受到往日的音樂文化和歷史，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，就如同考古學家閃現了埋藏在地下的珍寶。

由于有一些采樣是異常隱蔽的，制作人經過對采樣片段的剪切、復制、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。不過，這些采樣技巧背后，或者掩蓋著對音樂版權的侵犯。

很多時候，采樣是獲得許可或已經購買的，但仍有很多未經許可使用。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實行，這些插件允許使聲音從其原始形式變得幾乎不可辨別。

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

一次有趣的意外出現

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，異常是托德-愛德華茲（Todd Edwards）與Daft Punk合作創作的《Face To Face》這首歌。他們一直期許也許找到這首歌曲中復雜且密集的采樣。

Discord就有這樣一個持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。她或者是最早嘗試使用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，她才意識到這或者是一項革命性的表現?！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將尤其有用，”她回憶說?！笆质浅鲇谠谀莻€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>

雖說Shazan和Google Assistant使用的都是類似的音頻指紋辯識方法，但就像“聽歌識曲”這個功能中兩者表現的差距，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的幫手下找到答案?；趯ι疃壬窠浘W絡的運用，使得谷歌的AI技術在采樣鑒識方面更加先進。

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逐步提取和轉換數據特征的機器學習算法。它占有成百上千個層級，允許處理復雜的、高維度的數據，因此在音頻鑒別上具有特長。谷歌還對深度神經網絡架構進行了商討和立異，提高了模型的訓練和推理作用;再擴充自身擁有大批的數據，可以用于深度神經網絡的訓練。

但直到2022年年中，Google Assistant的歌曲區別度才Shazam 替代品切換為對他們來說具有開創性的涌現。

社區的一位成員DJ Pasta通過名為Bluestacks的軟件將電腦中的音頻干脆輸入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的歌曲辨認功能允許找到有很多。最終，我嘗試了更短的采樣，打個比方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，并取得了一連串的發現。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，沒有顯現任何新的采樣。但到了那時，“采樣獵人”社區在一晚上浮現了十幾個采樣片段，他們稱之為“采樣之夜”。Lobelia表示:“當我看到所有的發眼前，那感覺真是太瘋狂了!”從那時起，他們戲稱谷歌助手的歌曲區別技術為“神圣AI”，社區成員則是其信徒。

當然，必須要聲明的是，采樣檢測從來都不是Google Assistant的預設功能，但它在這方面的映現得到一些專門人士的特定。雖然現在運用谷歌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保護此刻路上

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， “即使隨著歲月流逝，超市上的管理團隊和廠牌在顯示未經許可的采樣方面做得更出色了”，也不指定當今他的詭計是否被出現了。

事實上，因未獲得許可而引發的采樣侵權屢見不鮮。

舉例著名的《Blurred Lines》案件，這起案件起由于Marvin Gaye的歌曲《Got to Give It Up》與T.I.和Pharrell Williams的《Blurred Lines》的同樣之處。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》相仿，并稱T.I.和Pharrell Williams在未經授權的情況下侵犯了他們的版權。最后，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當成“采樣狂人”，相同也涉及過音樂采樣侵權的案件中，不過他們是被侵權的，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這首歌制作過程中也包括采樣，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，雖說最終Kanye和Daft Punk實現和解，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，一切變得不相同了。據音樂先聲了解，在Google Assistant被發現有檢測采樣的能力前，市面上也有一些大概保護版權的工具。

例如，圖表中的SoundMouse和前文提到過的Shanzam，這兩個專業用于保護音樂版權的工具即使也能實現一定的版權保護工作，但相比之下，成本高效率低，辨認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表態，Google Assistant甚至允許檢測不到一秒鐘的采樣，并且每天能夠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，每天必須近乎完美地匹配節奏和結構才能得到結果。我們每天不使用Shazam，源于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，這并無從提供幫忙?！?/p>

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交到任何尋找既定采樣的人手中，而不是倚賴于由科技巨頭完全控制的音頻指紋辨別系統，它允許被每個人所用。顯然，谷歌的AI技術比目下市面上的保護版權工具更廣泛、更深度，協助我們揭秘那些更隱蔽的侵權行為。

提防比懲罰更要緊

相比較于利用AI去打擊非法采樣行為，防止侵權行為似乎更加關鍵。

在音樂產業中，版權保護是一個特別重大的問題。對于唱片公司來說，一旦被認定為侵權行為，不僅會被罰款，還沒準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萬分不利的。對于藝術家來說，侵權不僅會給他們帶來經濟上的損失，還會主要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大性，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，協助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日，AI采樣識別就是一項主要的版權保護工具，可以有效預防音樂的非法采樣。據一項偵察顯現，僅在Spotify平臺上，2019年就有逾40，000首歌曲被顯現存在采樣侵權的情況。因此，對于音樂企業和音樂平臺來說，利用音頻指紋鑒識技術對音樂進行稽察成為了相當必要的環節，就如同學術論文的查重流程。

經過使用AI采樣鑒識技術，可以快速準確地識別出音樂中存在的采樣，從而及時展示侵權行為并采取措施進行處置。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，降低侵權的風險，構建良性的產業環境。

盡管當今通過Google Assistant采樣區別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已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。

渴望在未來，不管是團體繼續個體，更多相關的AI技術能幫手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。

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