与其它行业一样，在音乐行业，AI技术需要构建服务自动化、找到大量数据集中于的模式与看法、并提升继续执行效率。AI推展音乐产业的迅猛发展企业于是以逐步被技术重塑，音乐行业某种程度不值得注意。麦肯锡报告表明，到2030年，将有70％的公司最少使用一种AI技术。AI可以用于补足并强化人类的工作能力、业务效率。

利用AI带给的看法与反对，我们将需要更加高效地作出更佳的自由选择，并借以推展快速增长与创意。在AI技术的影响之下，创作流程有可能也将发生变化。ScottCohen是音乐行业的一位意见领袖，他看见了技术对于音乐行业未来前景的潜在影响。

他对数字音乐时代下发售厂商的运营构想，最后发展沦为TheOrchard公司——2015年被索尼以2亿美元并购。在EurosonicNooderslag大会的主题演说当中，他回应“每过十年，都会经常出现一些给音乐行业带给深远影响的事物。了解到这一点，我们还有理由对科技界的动向漠不关心吗？”他说明称之为，目前每天有2万首新的曲目被上载至Spotify，AI技术则需要较慢对这些曲目展开分类，并根据听众以往的爱好为其获取引荐内容。

在Cohen显然，AI与大数据的经常出现令其“音乐风格”显得仍然限于；因为AI所分解的播放列表仍然基于风格流派，而更加注目音乐本身的质量。此外，他还提及，我们当前享有无限自由选择空间的模式将被超越，并引荐了一个新的可靠引荐模型。区块链等技术需要让人们仍然必须通过中间商与音乐作品建立联系。

音乐表演行业也应当考虑到如何将强化与虚拟现实带入音乐会体验当中。AI创作音乐早在1951年，英国计算机科学家阿兰·图灵就早已开始利用完全塞满整层楼的机器记录计算机分解的音乐。近年来，新西兰研究人员在65年之后新的完全恢复了这些录音。如今，AI或者利用AI技术创作音乐的尝试仍在之后。

AI在创作音乐作品之前，首先不会分析来自有所不同作品的数据。通过增强自学，算法需要自学到哪些特征与模式更加能建构出有令人无聊或者朗朗上口的音乐旋律。

AI模型还需要以独有的方式将各种元素人组一起，从而组合成创意的音乐数字。科技企业正在投资未来，期望利用AI技术创作或帮助音乐家创作音乐。

谷歌的Magenta项目是一套开源平台，AI与索尼借以联合续写的FlowMachines系统早已发售了第一首AI原创作品“Daddy’sCar”。音乐行业的音乐家以及专业人士也必须尽早掌控技术技能，以充分利用AI工具的力量协助他们更佳地已完成工作。Jukedeck以及AmperMusic等其它AI服务也在协助业余音乐家在AI技术的反对下撰写自己的音乐作品。利用AI展开音频掌控音频母带制作过程当中，AI也需要针对给定设备展开倾听体验优化。

基于AI技术的母带制作服务（例如LANDR）为音乐家们获取了一种成本近高于人类母带制作服务的替代性方案。截至目前，早已有多达200万音乐家利用它制作出有多达1000万首歌曲。

虽然音频母带制作依然牵涉到一些创新性元素，也有不少人更加偏向于自由选择人类合作者，但AI技术显然协助更加多不具备音频调整技能的艺术家们解决问题了这个大难题。AI、音乐营销与找到下一位大明星听众们将如何发掘出新的艺术家，消费者又该如何辨别试唱谁的作品？在这方面，AI技术某种程度需要老大上大忙。

根据BuzzAngleMusic公布的2018年年终报告，单在这一年当中美国的音频流点击量就低约5346亿次。协助新的艺术家们展开自我营销毫无疑问不会带给高昂的成本，而如果无法有效地已完成营销，大量才华横溢的艺术家都有可能遭显露。

AI技术需要协助确认哪些粉丝不会讨厌上哪些艺术家的作品。某种程度，以Spotify的DiscoveryWeekly为代表的AI反对型功能可以为每位听众获取精选辑作品砖，协助粉丝们对音乐资源展开较慢分类，以寻找需要确实更有他们的新作品。

人工智能还通过A＆R（艺术家与曲目）找到给音乐行业带给极大助力。以往，辨别音乐作品并找寻有潜力的未签下艺术家仍然是项十分艰难的工作；在如今这个流媒体音乐洪水泛滥的时代下，问题的严重性又更上一层楼。

华纳音乐集团去年就并购了一家科技初创企业，该公司利用算法审查社交、流媒体与巡回演出数据，借以找寻有前途的人才。苹果公司也并购了一家专门从事音乐分析的初创企业，负责管理反对其A＆R流程。总而言之，AI技术正在幕后悄悄转变着我们倾听音乐的方式。

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