一家名为Songscription的小型公司上周推出了人工智能模型，可自动进行音乐转录，在几分钟内将歌曲音频文件转换为乐谱。该产品采用免费增值模式，面向专业和业余音乐人。
“我们希望让演奏音乐变得更愉快，”Songscription首席执行官安德鲁·卡林斯（Andrew Carlins）告诉TechCrunch。他是斯坦福大学MBA/教育硕士双学位项目的学生。“我们设想未来内布拉斯加州农村高中乐队老师能够获得学生想演奏歌曲的乐谱，这些乐谱将专门为乐队中的乐器编排，并根据每个学生的个人演奏水平提供。”
目前，Songscription可为多种不同乐器转录音乐，其中钢琴模型最为可靠。未来，该公司希望增加不同的转录输出（如吉他谱），以及完整乐队的编曲，而不仅是单一乐器。
这种产品对音乐人很有帮助——他们可以录制正在创作的歌曲，然后上传获取乐谱，从而跳过手动转录的步骤。对于那些不识谱的人，Songscription还会生成钢琴卷帘，展示虚拟钢琴上演奏的音乐数字表示。
用户还可以直接从YouTube链接自动转录音乐。上传文件需要勾选确认拥有转录权的选项，但很容易就能勾选获取受版权保护歌曲的免费乐谱。
“对于音乐学习者......既然允许听一首歌、凭听觉记下音符并在家用钢琴上演奏（只要不收费），使用技术平台获得先发优势是否越界并不完全明确，尽管我们理解这个领域在不断发展，我们的应用可能会进入灰色地带，”卡林斯说。
关于我们使用这些创意AI工具方式的合法性仍有争议，尽管最近的法院判决似乎更偏向科技公司而非艺术家。然而，Songscription并不创造新的AI生成音乐——它提供工具帮助音乐人加速制作自己的吉他谱或乐谱。
“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记谱软件，帮助人们加快转录过程，”卡林斯说。
Songscription的AI模型底层架构基于联合创始人蒂姆·拜尔（Tim Beyer）与研究员安吉拉·戴（Angela Dai）共同发表的论文。
为获取训练这类AI模型所需数据，Songscription与一些愿意分享或出售钢琴演奏和乐谱的音乐人合作。该公司还使用了公共领域乐谱，但大部分训练数据是合成的，卡林斯说。这种情况下，Songscription会将乐谱转换为音频，然后修改文件以模拟带有背景噪音或混响的真实环境。
成立仅七个月后，Songscription已从Reach Capital获得种子前融资，并将参加斯坦福大学的StartX加速器项目。
