Songscription推出AI驱动的“乐谱版Shazam”

一家名为Songscription的小公司上周正式成立，其 AI 模型可以自动转录音乐，几分钟内即可将歌曲的音频文件转换成乐谱。该产品采用免费增值模式，面向专业和业余音乐爱好者。

“我们希望让演奏音乐变得更有乐趣，”Songscription 首席执行官、斯坦福大学教育学硕士/MBA 项目学生安德鲁·卡林斯 (Andrew Carlins) 说。“我们设想未来内布拉斯加州乡村高中乐队老师能够获得学生想演奏的歌曲的乐谱，而且这些乐谱将专门为乐队中的乐器编排，并根据每个学生的演奏水平进行调整。”

Songscription 现已上线，可以转录多种乐器的音乐，但钢琴模型最为可靠。未来，该公司希望添加不同的转录输出（例如吉他谱），以及为整个乐队（而非单一乐器）编曲的功能。

这类产品对于那些录制正在创作的歌曲，然后上传获取乐谱的音乐家来说非常有用——这样，他们就可以省去手动抄写乐谱的步骤。对于那些不识字写乐谱的人来说，Songscription 还可以生成钢琴卷，以数字形式显示虚拟钢琴上正在演奏的音乐。

用户还可以直接从 YouTube 链接自动转录音乐。上传文件需要用户勾选一个复选框，以确认他们拥有转录文件的权限，但只需勾选该复选框即可轻松获得受版权保护歌曲的免费乐谱。

“对于音乐学习者来说……因为你可以听一首歌，用耳朵记下音符，然后用家里的钢琴演奏（只要你不收取演奏费用），所以目前还不完全清楚使用一个技术支持的平台来让你领先一步是否跨越了法律界限，尽管我们知道这个领域正在发展，我们的应用可能会进入一个灰色地带，”卡林斯说。

尽管最近的法院判决似乎更倾向于科技公司而非艺术家，但我们与这些创意人工智能工具互动的方式的合法性仍存在争议。然而，Songscription 并非在创作新的人工智能音乐，而是为音乐家提供了一种工具，帮助他们加快制作吉他谱或乐谱的流程。

卡林斯说：“由于我们的平台允许用户编辑乐谱，我们将自己定位为增强型音乐符号软件，帮助人们加快转录过程。”

Songscription 人工智能模型的底层架构基于联合创始人 Tim Beyer 与研究员 Angela Dai 共同发表的一篇论文。

为了获得创建此类 AI 模型所需的训练数据，Songscription 与一些愿意分享或出售钢琴演奏和乐谱的音乐家合作。Carlins 表示，该公司也使用公共领域的乐谱，但大部分训练数据是合成的。在这种情况下，Songscription 会将乐谱转换成音频，然后修改文件以模拟带有背景噪音或混响的真实世界环境。

成立仅七个月后，Songscription 就从 Reach Capital 筹集了种子前资金，并将参与斯坦福的 StartX 加速器。