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一次有趣的意外發(fā)現(xiàn),是如何終結(jié)盜版采樣的?

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一次有趣的意外發(fā)現(xiàn),是如何終結(jié)盜版采樣的?

預(yù)防比懲罰更重要。

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?yàn)橛幸恍┎蓸邮欠浅k[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(shí)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(rèn)。

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(xiàng)革命性的發(fā)現(xiàn)?!爱?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。“特別是因?yàn)樵谀莻€時候,我們甚至不知道那個聲音是一個獨(dú)立采樣。實(shí)際上,我們認(rèn)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(diǎn)點(diǎn)曲調(diào),就可以在Google Assistant的幫助下找到答案?;趯ι疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用,使得谷歌的AI技術(shù)在采樣識別方面更加先進(jìn)。

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(jī)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(jìn)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(yùn)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(rèn)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(yùn)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(yùn)到更廣闊的領(lǐng)域。

采樣侵權(quán)屢見不鮮,AI保護(hù)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(yùn)用于音樂版權(quán)保護(hù)。

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(tuán)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(shí)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(dá)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(jìn)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(jìn)行了采樣,盡管最終Kanye和Daft Punk達(dá)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(hù)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(hù)音樂版權(quán)的工具雖然也能完成一定的版權(quán)保護(hù)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?yàn)镾hazam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?!?/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(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(hù)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(hù)是一個非常重要的問題。對于唱片公司來說,一旦被認(rèn)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(jì)上的損失,還會嚴(yán)重?fù)p害他們的聲譽(yù)和形象,讓他們失去粉絲和商業(yè)機(jī)會。

因此,唱片公司和藝術(shù)家理應(yīng)認(rèn)識到版權(quán)保護(hù)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(hù)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(hù)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(xiàng)重要的版權(quán)保護(hù)工具,可以有效防止音樂的非法采樣。據(jù)一項(xiàng)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(jìn)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(jìn)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(hù)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?!倍趪鴥?nèi),騰訊音樂娛樂旗下的天琴實(shí)驗(yàn)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(jìn)行打擊。

希望在未來,無論是團(tuán)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(jìn)市場和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

來源:音樂先聲

原標(biāo)題:一次有趣的意外發(fā)現(xiàn),是如何終結(jié)盜版采樣的?

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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一次有趣的意外發(fā)現(xiàn),是如何終結(jié)盜版采樣的?

預(yù)防比懲罰更重要。

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?yàn)橛幸恍┎蓸邮欠浅k[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(shí)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(rèn)。

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(xiàng)革命性的發(fā)現(xiàn)?!爱?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?yàn)樵谀莻€時候,我們甚至不知道那個聲音是一個獨(dú)立采樣。實(shí)際上,我們認(rèn)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(diǎn)點(diǎn)曲調(diào),就可以在Google Assistant的幫助下找到答案?;趯ι疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用,使得谷歌的AI技術(shù)在采樣識別方面更加先進(jìn)。

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(jī)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(jìn)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(yùn)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》?!?/p>

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(rèn)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(yùn)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(yùn)到更廣闊的領(lǐng)域。

采樣侵權(quán)屢見不鮮,AI保護(hù)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(yùn)用于音樂版權(quán)保護(hù)。

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(tuán)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(shí)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(dá)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(jìn)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(jìn)行了采樣,盡管最終Kanye和Daft Punk達(dá)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(hù)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(hù)音樂版權(quán)的工具雖然也能完成一定的版權(quán)保護(hù)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?yàn)镾hazam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?!?/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(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(hù)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(hù)是一個非常重要的問題。對于唱片公司來說,一旦被認(rèn)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(jì)上的損失,還會嚴(yán)重?fù)p害他們的聲譽(yù)和形象,讓他們失去粉絲和商業(yè)機(jī)會。

因此,唱片公司和藝術(shù)家理應(yīng)認(rèn)識到版權(quán)保護(hù)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(hù)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(hù)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(xiàng)重要的版權(quán)保護(hù)工具,可以有效防止音樂的非法采樣。據(jù)一項(xiàng)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(jìn)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(jìn)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(hù)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?!倍趪鴥?nèi),騰訊音樂娛樂旗下的天琴實(shí)驗(yàn)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(jìn)行打擊。

希望在未來,無論是團(tuán)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(jìn)市場和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

來源:音樂先聲

原標(biāo)題:一次有趣的意外發(fā)現(xiàn),是如何終結(jié)盜版采樣的?

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。