一家名为Songscription的小公司于上周推出，其AI模型可自动进行音乐转录，在几分钟内将歌曲的音频文件转换为乐谱。该产品采用免费增值模式，面向专业音乐人和业余爱好者。
“我们希望让演奏音乐变得更加愉快，”Songscription首席执行官、斯坦福大学MBA/教育硕士项目学生Andrew Carlins表示。“我们设想这样一个未来：内布拉斯加州一所乡村高中的乐队教师[能够]获取学生们想演奏歌曲的乐谱，[并且]这些乐谱将针对乐队中的乐器进行专门编排，并根据每位学生的个人演奏水平提供。”
在上线初期，Songscription可以为多种不同乐器转录音乐，尽管钢琴模型的可靠性最高。未来，该公司希望增加不同的转录输出（例如吉他谱），以及为整个乐队而非单一乐器提供编曲。
这类产品对于录制自己正在创作歌曲的音乐人可能很有用，他们可以将歌曲上传以获取乐谱——这样就能跳过手动转录作品的步骤。对于那些不会读写乐谱的人，Songscription还会生成钢琴卷（piano roll），即在虚拟钢琴上以数字形式展示正在演奏的音乐。
用户还可以直接从YouTube链接自动完成音乐转录。上传文件时，用户需要勾选一个方框以确认拥有该文件的转录权，但只需简单勾选即可免费获得受版权保护歌曲的乐谱。
Carlins说：“对于音乐学习者……既然允许你聆听一首歌、凭耳音写下音符，并在自家钢琴上演奏（只要你不因演出收费），那么使用技术平台为你提供起步优势是否跨越了法律边界，目前尚不完全明确。不过我们理解这一领域正在演变，我们的应用可能会进入灰色地带。”
尽管我们使用这些创意AI工具的法律问题仍存在争议，但最近的法院判决似乎更倾向于科技公司而非艺术家。然而，Songscription并非创作新的AI生成音乐，而是为音乐人提供一种工具，以加快制作吉他谱或乐谱的过程。
Carlins说：“由于我们的平台允许用户编辑乐谱，我们将自己定位为一种增强型音乐记谱软件，帮助人们加快转录过程。”
Songscription AI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。
为了获取创建此类AI模型所需的训练数据，Songscription与一些愿意分享或出售其钢琴演奏和乐谱的音乐家合作。该公司还使用了公有领域的乐谱，但大多数训练数据是合成的。在这种情况下，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世界条件。
成立仅七个月后，Songscription已从Reach Capital获得种子前融资，并将加入斯坦福大学的StartX加速器计划。