本期我们邀请了墨鱼老师（《落尘寰》、《何以歌》混音，曾与周深、蔡徐坤等歌手合作）来聊聊混音！1. 混音职能混音师的工作并非仅限于后期，而是贯穿于音色挑选、乐器演奏把控及录音监督等整个创作流程。其底层逻辑是对声音审美的判断，通过解决音频系统连接和软件设置等潜在问题，确保声音质量。2. 修音的效用与局限修音是混音中的“保底”环节，可以把80分的作品提升到90分，但无法让30分的作品及格。在综艺节目中，修音常被用作叙事手段，例如在初期保留瑕疵以展现选手的“进步”，或根据艺人要求决定是否使用“电音”感。3. 现场调音的难点演唱会听不清声音往往不是调音师水平问题，而是受限于歌手的演唱风格（如音量过小）或现场设备的反馈限制。4. 从业者的自我修养与定价混音定价通常包含两成修音和八成创意，优秀混音师应通过提升价格来带动行业良性发展。专业能力不在于生理上的“金耳朵”，而在于大脑经过大量训练后形成的精准分辨力。5. 从野路子到科班墨鱼老师从2007年参与《Clannad》等同人专辑制作，到赴美攻读录音专业的经历。他强调了专业训练中对乐理、合成器原理及心理声学等复杂知识体系的掌握。6. 硬件与软件虽然硬件有独特的情怀，但在现代工业流程中，软件插件因其高效的参数复原能力而成为主流。混音师的核心竞争力在于心中明确的“审美目标”，而非昂贵的设备。7. AI工具应用目前的AI主要用于救急场景，如人声分离、去除混响或在没有分轨的情况下提取乐器元素。8. 人机协作墨鱼老师不担心被取代，反而期待AI处理繁琐劳动。由于AI缺乏人类审美随时代演变的灵活性，混音师将转型为“审美把关人”，负责翻译并实现客户模糊且有可能前后矛盾的感性需求。————————————————片头曲：《温故知新でいこっ！》《老二次元Re》会继续加油哒♪(^∇^*)直播间装修：煤油狸猫

“从零开始”系列又更新啦！

这期我们邀请了宅子和Takna一起聊聊人情味。

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片头曲：《温故知新でいこっ！》

《老二次元Re》会继续加油哒♪(^∇^*)

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嘉宾：神游八方、Fate、本图斯、念语loisa

这期和大家一起回顾了《我的三体》从早期同人创作到职业化制作的历程。

一、节目开场与嘉宾介绍

  •  嘉宾阵容：

  神游八方：导演，从零开始发起并坚持到最后的项目核心人物。

  本图斯：美术负责人，于第二季末期加入，主导了《章北海传》及第四季的美术工作。

  Fate：编剧，第一季中后期加入，负责了项目绝大部分的剧本改编统筹。

  念语（Losia）：皮肤/角色设计及编剧润色，第一季末期加入，最初负责在《我的世界》中绘制角色皮肤。

二、结缘《三体》与跨界做动画 

  •  科幻启蒙与入坑契机：

   神游八方：从《科幻世界》连载时期就开始追更，是最早的一批原著读者。

   Fate：从小痴迷科幻，因高中课题研究去买了《三体》。

   本图斯：资深书粉，小学受《科幻世界》震撼，高考完当天就狂刷《三体2》。

   念语：高中为积累作文素材记住了刘慈欣，高考后狂补全套小说，深受震撼。

三、初期的坎坷：MC方块与剧情改编

  •  为什么用《我的世界》(Minecraft)：

   引擎起步门槛低，能吸引有游戏基础的玩家直接进来帮忙“搭景”和“跑龙套”。

  •  导演神游的“全干”时期：

    早期没有细分导演工作，神游要自己招募 CV、收发建筑存档、统筹进度、剪辑整合，甚至自己上阵学技术。

  •  剧本碰撞与妥协：

   编剧 Fate 强调整体改编要聚焦“宏大尺度下的科学与人类命运”，而非拘泥于情爱纠葛。

   念语负责剧本润色，将书面语改为更符合角色口吻的短句，很多创意是在线下讨论的剧本会中诞生的。

四、科幻的“软与硬” 

  •  用工程学落地“硬科幻”美术：

   本图斯主张基于现实科技进行推演。例如设计太空枪械时，考虑太空中没有空气对流，只能靠热辐射散热，会导致枪身受热不均，从而引入航天工业中的“聚酰亚胺薄膜”概念来完善设计。

  •  主创对科幻理念的探讨：

   Fate：好的科幻故事必须“非在这个科幻设定下不能成立”，小说和动画只要质感真实即可。

   神游八方：认为前期过度深究世界观设定是无效且束缚创作的。故事本身好不好看最重要。

   念语：“硬科幻”中的科学原理其实是为了给故事的底层逻辑做“背书”，使其自洽。

五、从同人转正商业制作 

  •  濒临解散的绝境：

   随着制作精度提高，单集耗时暴增，纯靠“为爱发电”的成就感已无法支撑团队运转。神游曾因家庭变故和团队运作压力，一度打算解散剧组。

  •  游族网络与林奇的介入：

   Fate 在上海雨天“堵门”游族大楼，成功约见了原游族网络董事长林奇。

   基于前两季积累的动画实物成果，《三体》获得了官方注资，正式转正为有报酬的商业制作团队，拯救了项目。

六、《章北海传》的巅峰与第四季的画风争议 

  •  《章北海传》的火爆：

   刚开播时热度并不算高，但在疫情期间凭借零断更和口碑积累，后来因为各种跨年晚会翻唱同人曲《夜航星》而成功出圈。

  •  第四季去 MC 化的原因与反思：

   团队流失了擅长 MC 风格的美术指导。

   技术受限：MC 方块的面数极高（一个红岸基地场景导入需要上百万面），极度消耗算力，导致电脑难以承受。

七、各自的“毕业”去向 

  •  神游八方：正在挑战做原创动画，发现没有原著依托的原创过程非常痛苦，需要不断踩坑。

  •  Fate：告别编剧，回归科研道路，感激《我三》让他学会了如何坚持理想。

  •  本图斯：回归游戏公司做美术，感慨游戏业界的商业化压力，怀念《我三》团队纯粹的理想主义。

  •  念语：目前从事诉讼律师工作，生活稳定，每天下班靠打游戏看动画来治愈自己。

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片头曲：《温故知新でいこっ！》

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当AI看似让写歌越来越容易，我们好奇技术降低门槛的表象下，有带来创作与审美的公平吗？这期节目，我们邀请在国内和日本都受过科班训练的果子Hugo （职业音乐人）从音乐学习、行业经验和成长环境出发，聊聊音乐审美、教育，以及人的表达。一、开场• “生成更容易”等于“创作更公平”吗？• 同样接受过音乐教育，为什么不是每个人都自然发展出创作能力？ 二、嘉宾的音乐起点• 七岁学二胡• 小学二年级的第一次“即兴”• 进入现代音乐教育体系后，逐渐理解编曲、制作、数字音乐，也在大量自学中建立能力。。• 毕业后进入游戏音乐行业（工作强调效率、稳定和满足需求，创作空间有限）三、商业音乐为什么容易被AI冲击• 商业音乐往往围绕“做得像、做得快、做得稳”展开。• 当音乐主要服务于项目和产品时，AI最容易先进入这类场景。四、审美是如何形成的• 理论之前，人会先被某些声音、和声和风格打动。• 长期聆听、模仿、比较中慢慢打开。• 寻找审美共同体（网上寻找趣味相近的人）• 真正属于自己的作品，通常来自偏好与积累，不完全服从商业逻辑。• 审美提升会让感受变细、复杂、更有层次。• 音乐审美像味觉训练，需要环境、体验和陪伴。五、日本的音乐环境• 学校更尊重个体表达。• 课堂之外日常文化和声音环境（但公共场合爵士歌单可能只是因为负不起Jpop版权费）六、作品与人格• 作品会暴露创作者（性格、情感真伪、偏好、价值观）。• 人们喜欢某些音乐人，不只是喜欢声音，也是在回应作品中的“人”。• 音乐未必有统一的功利价值，但它进入某人的生命经验，对那人来说就有意义。七、非专业人士如何面对AI音乐• AI会先大量进入功能型、模板化、商品型音乐。• 真正值得追问的，不只是能不能识别AI，而是我们是否还愿意寻找更细腻、更有人味的作品。• AI生成音乐和亲手学习、演奏、创作音乐，体验完全不同，可以尝试。• 学习音乐从“感受”开始，再学理论（多听、写感受、做联想，建立耳朵与声音的连接）。八、结语• AI降低生成门槛而非审美门槛。• 真正的公平，不只是“人人都能生成音乐”，而是“人人是否有机会发展自己的感受力、判断力和表达欲”。 ————————————————

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在VR里聊讲VR故事的动画电影。

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大家好！这是我们聊聊AI音乐与音乐行业的第三期节目。继第一期技术科普，第二期现场演出的不可替代性，第三期我们邀请@磁带君 聊聊在AI音乐时代的独立音乐人如何自处。

嘉宾：磁带君

个人专辑：《织肉匠》试听

【大纲】

一、成长经历

• 县城青年放养式长大

• 按图索骥在贝塔斯曼买书

• 去英国上高中，“没能回国的爱音“

• 每天练琴 10–11 小时

• 在英国参与乐队，被拥有“绝对音感”的队友逼出的技术极限

• 青春疼痛的独立摇滚演出（派票给亲戚朋友）

二、音乐审美变化

• 摇滚逐步转向前卫音乐、爵士、声音设计（Sound Design）与古典音乐

• 复杂性不仅是和弦数量或旋律难度，也包括声音设计与声景构建（如 Hans Zimmer 的创作方式）

• 试图让电子合成音具备人类演奏的呼吸感和有机感

• 主动走出信息茧房（Bandcamp、艺术家关注列表等）

三、直面 AI

• 承认 AI 在统计学意义上可无限逼近现有人类作品，但是是“慢一步”的追随者

• 创作的“质”与“量”之分：AI 处理的是既有语言的排列组合（量） vs 人类创作包含随机性、偶然性与独特的生命冲动（质）

• 音乐人被替代的问题本质是“社会经济学问题”，而非“音乐本身的问题”

• AI 作为“警钟”，逼迫创作者停止平庸的重复，走向未知深处

四、拆解个人专辑《织肉匠》

• 专辑理念：关于自我拆解与重新组装（拼接）的过程

• 整体走向：从冷到暖

• 声音意象：从丝竹到号角

• 隐藏的季节结构： 从冬（《猎歌》）→ 春（《珠》）→ 夏（《角》）

• 有意使用极大的动态对比

• 为追求特定听感，同步词曲创作（“至少不能倒字吧？”）

• 编织自己的生存意义

五、结语

• 创作的本质是享受过程

• 下一阶段计划回归简单，尝试纯吉他为主的新专创作

• 希望在这个时代证明：音乐是值得为之付出热情的

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感谢⁠Mlz掌柜 ⁠创作了这么有意思的故事！模组：乡村系列之竖棺材

乔奇恩幼年失去了父母，好在家中有些积蓄，在远房亲戚的安排下被送到了美国生活。当时同行的还有一位佣人阿姨，乔的生活稳定下来之后这位佣人就回国去了。

某年春节，乔奇恩突然收到邮件，写信人自称是哥哥，邀请乔回家乡为家族的太祖公庆祝99岁大寿，并见一见许久未见的家人。一直以为自己已经是孤儿的乔又惊又喜，决定赴约回国……

KP：依神紫苑

苏月月：星辉p

乔奇恩：大九

苏月月：

中日混血的苏月月，父亲来自中国道家一脉，母亲则是日本神道世家的巫女。她自出生起，便同时继承了来自东方的两种玄学血脉一中国的道术与日本的阴阳道。或许是宿命使然，她从小就对灵异之事展现出超乎常人的敏锐与好奇。

儿时的她性格顽皮，常常因“看见”不该看的东西而惹出麻烦。由于父母各自忙于传承家业，无暇细致照料，在她刚上中学时，便被送去紧急恶补了两年英语，随后远渡重洋，只身送往美国读书。也正因如此，她与同样身处异乡的主角相遇，成了彼此最重要的青梅竹马。

她一边完成学业，一边凭借与生俱来的灵感力，悄悄从事着“灵媒咨询”的兼职。

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大家好！这里是我们聊聊AI音乐系列的第二期，上期聊了AI音乐用的技术是什么，似乎大家都认为AI 会影响作曲家、制作人，但音乐表演者，尤其是现场乐手，仍是安全的。所以这期我们延续这个话题，邀请吉他手音乐人@王宸Guitar 分享他的成长故事和对当下变化的看法。

一、选题缘起

• AI 写歌已不可避免

• 现场演奏是否不会被取代

• 本期：从乐手的成长与实践谈起

二、嘉宾介绍

• 嘉宾：@王宸Guitar

• 伯克利音乐学院 音乐表演专业毕业

• 以吉他演奏为主，向制作与教学转型

• 工作：现场演出、录音、教学与创作

三、成为乐手之前

• 小学时期第一次学吉他的失败经历

• 被动学习钢琴的“东亚小孩路径”

• 妈妈对摇滚、金属音乐的影响

• 自发重新接触吉他，兴趣重新被点燃

四、孤独练习与非主流成长路径

• 缺乏音乐环境与同龄人支持

• 主要靠教材与自学完成早期学习

• 短期跟随老师学习，效率提升

• 吉他始终作为兴趣，而非明确职业目标

五、从兴趣到职业的关键决策

• 高中阶段明确将音乐作为未来方向

• 放弃高考，孤注一掷申请音乐学院

• 一年高度纯粹的练琴与准备期

• 对技术、乐器掌控能力的飞跃式成长

• 家庭支持与心理压力并存

六、音乐学院生活与现场实践

• 从“卧室练琴”到高频现场演出的转变

• 大量合作、客串与演出经验

• 排练强度、听力保护与身体代价

• 耳返、program、监听系统的真实使用场景

七、乐手角色的认知转变

• 从炫技导向到服务音乐整体

• 乐手在乐队中的功能性角色

• 从“厉害”到“表达”

• 什么是乐手的“个人声音”和“语汇”

八、AI 技术进入音乐工作流

• 在演奏与制作中的应用：分轨、音箱建模、插件

• 拒绝执行 AI 生成音乐的演奏工作

• 缺乏人的意志、诠释空间被压缩

• 主流音乐中“可被替代”的现实

九、现场演出为何不可替代

• AI 的出现反而强化了现场的意义

• 现场的不完美与不可预测性

• 错误、失误反而增强连接感

十、关于 program、假唱与“现场”的边界

• program 在现场中的合理性

• 演唱会电影、综艺与 live music 的区别

• 科技作为增强手段，而非取代人

十一、AI 作为镜子：逼迫音乐人自我提问

• 想表达什么、是否只是惯性工作

• 从“技能导向”转向“意义导向”

• 效率不是人生的唯一目标

• 体验、过程与不完美的重要性

• 音乐最终是人与人之间的连接

• AI 时代更需要向内探索

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片尾曲是王宸给给重选Reselection乐队的新歌编段Solo （音色来自@NeuralDSP Plini Archetype）

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近日B站发布2025年度音乐报告中AI生成的音乐《美猴亡》赫然在列，与其同时AI爵士版《大东北我的家乡》的歌手音色与袁娅维高度相像，袁娅维本人随后直接翻唱了这首歌曲。不知不觉AI音乐已经进入了我们的生活。但它背后的技术是什么，对音乐人和非音乐人产生了什么影响。这期我们和音乐生成领域的专家与音乐人一同聊聊AI音乐到底是怎么回事。

一、节目开场与嘉宾介绍

 • 回顾往期技术类节目（推荐算法、大语言模型、AI绘画）

 • 本期主题：AI 音乐生成

 • 嘉宾背景

 • 逸霄（@沉睡的松果 ）：英国伦敦玛丽女王大学C4DM组AI 音乐方向博士，长期从事音乐生成研究（发言代表个人立场）

 • @味素_ ：复旦大学临床医学出身，职业配乐经历，东京大学情报理工修士在读，研究语音与 TTS

二、什么是 AI 音乐生成

 • 当前主流定义：以 Suno 为代表的「基于音频的文本到音乐生成」

 • 与早期工作的区别（曾以符号音乐e.g. 乐谱、MIDI为主，近年转向端到端直接生成音频）

 • 为什么跳过乐谱（音频建模技术成熟、可直接对人类听觉结果负责）

三、技术发展脉络

 • 2020：OpenAI Jukebox，首次展示大规模音频音乐生成

 • 2023：Google MusicLM，Meta MusicGen，奠定主流范式

 • 核心思想：Scaling 理论

 • 数据量与模型规模决定上限（“涌现”：模型规模跨越阈值后出现非预期能力）

四、音乐生成的技术范式

 • 音乐作为音频信号

 • 频谱图 Spectrogram

 • Mel Scale 对齐人类听觉

 • 与语音、图像模型的关系（方法可迁移）

 • 音乐被当作一种特殊音频处理

 • 乐理的地位变化（不再是核心先验、少量用于输入输出空间对齐）

五、文本控制与音乐标签

 • Prompt 并非自然语言本身（量结构化 Tag 组成：BPM、调性、风格、情绪、乐器等）

 • 标签来源：Metadata、歌词、自动分析模型

 • 数据标注的问题（风格过粗、小众流派数据不足）

六、数据、版权与伦理争议

 • 音乐训练数据的灰色地带

 • 三大唱片公司与 AI 公司的博弈（起诉、授权）

 • 独立音乐人的困境（难以选择退出、追溯使用）

 • 模型记忆化问题（可诱导生成高度相似原曲、商用授权与侵权风险并存）

七、AI 音乐对行业的影响

 • Spotify 新歌中 AI 音乐占比显著

 • 大多数人无法区分 AI 与人类音乐

 • 工作室批量生产（低成本、高效率）

 • AI 歌上Billboard榜与AI Remix 反向带火原曲

八、音乐人视角

 • AI 擅长领域（商业流行、强记忆点旋律）

 • AI 局限（不擅长小众风格、复杂音色设计、精细控制）

 • 最大鸿沟（端到端模型缺乏可编辑性）

九、AI 音乐的现实使用方式

 • 抽卡式生成、多次生成筛选

 • 工业流程中的位置（参考曲生成对齐需求）

 • 功能性音乐 vs 表达型音乐（BGM、广告、短视频和自己的歌）

 • 艺术创作仍依赖人类

十、结尾

 • AI 音乐不会彻底取代音乐人

 • 更可能重塑流程与分工

 • 数据与版权问题尚无完美解法

 • AI 更适合工业效率

 • 音乐人仍掌握表达与审美主导权

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近几年各种各样的电竞比赛层出不穷，许多电竞选手也进入了主流视野。电竞选手是如何入行的，他们和普通玩家又有什么区别？这一期我们采访了《宝可梦大集结》的世界亚军Ice来聊聊他的故事。

一、开场与嘉宾介绍

• 主播近况，从普通玩家视角聊宝可梦大集结

• 因教学视频结识 ICE

• ICE 与“冷静型选手”

二、职业赛场与当下比赛

• 刚结束 ACL 比赛，当天拿下第一名

• 当前版本环境解析

• BP（Ban Pick）机制科普

• 针对 Mega 宝可梦的战术准备与临场应对

三、电竞之路的起点

• 15 岁在新加坡开始英雄联盟职业生涯

• 边读书边打职业的学生选手状态

• 新加坡电竞环境限制与现实考量

• 2018 年退役 LOL，进入兵役阶段

四、兵役、新冠与转型

• 新加坡兵役生活真实状态

• 无聊环境中接触手机游戏

• 初玩宝可梦大集结，发现自身实力

• 从娱乐到职业的转折点

• 进入世界赛，重新确认电竞道路

五、职业生态的现实面

• 职业选手收入结构

• 奖金难以维持生活，多为兼职状态

• 宝可梦大集结热度有限带来的不稳定

• 三年四家公司，频繁转会的原因

• 战队解散、成本与商业现实

六、家庭、学业与支持

• 家庭态度与母亲的支持前提

• 如何平衡学业与电竞

• 校园时期成为职业选手的趣事与回忆

七、位置选择与游戏理解

• 从 LOL 打野到大集结坦克位

• 坦克职责与核心思维

• 职业选手对地图、CD、节奏的思考

八、压力、心态与成长

• 职业赛与观众压力

• 心理辅导在战队中的稀缺

• 队友之间的互相支持

• 心态不再追求被所有人喜欢

九、普通玩家与职业选手的差别

• 普通玩家的目标

• 职业选手对“第一名”的执念

• 正反馈、实力认知与野心的来源

• MOBA 游戏之间可迁移的核心意识

十、结尾

• 对想进入电竞的年轻玩家的真实参考

• 电竞不仅是热爱，也是选择与承担

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