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2017 年,我开始把「听歌」当做爱好

冰棒音乐日记2019-07-07 03:56:24

2009 年的冬天,我有了第一台音乐播放器 —— OPPO S9。比湛蓝色机身更让我激动的是,它「可以存好多歌」 的 2G 存储空间。

那时候没有网友制作的各种歌单,能最快找到好听歌曲的方式,就是依靠百度音乐的榜单。苦于家里没有能上网的电脑(父母给买了电脑但不联网,只是让我用电脑练习打字,那就是他们认可的「会用电脑」了),又不敢在网吧逗留太久,以免被周末在各网吧晃悠的班主任抓住。所以我便简单粗暴的手动下载榜单上的每一首歌,存好在 S9 里后,拔了线就跑回家。


路上是不舍得听的,要坐下来,很有仪式感的从第一首开始播放,比《中国好声音》的导师还要复杂的表情,去体会哪首是好听的歌。遇到喜欢的歌,盘算着下周课间休息的时候,推荐给心仪的女生,但其实从来没有勇气递出过耳机。

真正体会到发现好歌曲的乐趣,是后来遇到了豆瓣 FM。

豆瓣 FM 里对歌曲进行「红心」标记,是个会让人上瘾的动作。每一次遇到了自己中意的歌曲,下意识的会认为,是自己之前的标记起了效果。第一首红心歌曲是 Blue 的《All Rise》,每当它的前奏在豆瓣 FM 中响起,我心中都会涌起一番「看,我选的歌多好!」的自豪。



网易云音乐的出现,则让我开始领略歌单的乐趣。意识到通过不同地曲风去寻找歌曲,会更容易发现喜欢的歌曲

2015 年的夏天,借着马世芳的《呼吸》,我才领略到上世纪八十年代台湾的民谣歌曲。每一期节目更新后,在网易云中都能方便的找到歌单来收藏。「相似推荐」功能更是让人沉迷,往往是只是想找一首歌曲,回过神来已经收藏了好几张歌单,标记了好几首红心。

去年夏天开始,我便一直纠结于 Spotify 和网易云音乐,试图在其中选择一个,作为唯一的音乐服务(毕竟都是要花钱的)。正着比较没法分出高下,我就花两个月做了个逆向实验:一个月只用一款服务,但目的是去发现,不用另一款音乐服务时,会怀念它的什么。

网易云音乐最让我怀念的,莫过于取向丰富到千奇百怪的歌单

虽然 Spotify 也有曲风各异的歌单,而且质量上比网易云只好不坏,但网易云的歌单就胜在种类丰富。两边都有流行、民谣和电子这类按曲风划分的歌单,也有跑步、入睡或者下午茶这种按场景划分的歌单,但网易云还有「停不下来的 《Last Christmas》」这种,一张歌单收集了各种翻唱版本的歌单;也有「被翻唱成华语的日本歌」这种按特定主题收集歌曲组成的歌单,每次有火爆的音乐综艺节目或者其他网络热点时,网易云上也会及时出现相应地歌单。

除了歌单,在网易云里通过「私人电台」也能意外遇到好听的歌曲。它所设想的理想场景是,根据每个人的收听、收藏和喜爱歌曲的纪录,会逐渐的调整推荐的曲目。但实际的使用体验是,一旦我喜爱一首歌,或者收藏了一张歌单,私人电台和日推会「突然」连续出现好多同歌手或者同曲风的歌。一次我喜爱了一首学习日语五十音的歌曲,结果私人电台里马上出现了多个不同版本的五十音歌,这让我立马关掉了私人电台。

私人电台会将各类曲风的歌曲混杂在一起,Spotify 的 Daily Mix 就解决了这个缺点。这个功能也正是我在使用网易云时怀念 Spotify 的地方。

相比网易云「唯一」的私人电台,Spotify 一口气根据曲风给我创建了六个 Daily Mix:华语歌曲、韩语歌曲、轻音乐、欧美流行音乐、Alternative 和 EDM 。经过一段时间的调教,这些电台的质量都能变得让我满意。而在网易云的私人电台中,常常在图书馆时它给我推了一首摇滚歌曲,在通勤路上却是一首钢琴曲,用 Spotify 的 Daily Mix 就不会遇到这种尴尬。在图书馆时打开轻音乐 Daily Mix,在路上就来点 EDM,回到家就放点华语歌曲,一切显得那么合适宜。

私人电台和 Daily Mix 都可以自己慢慢调整,「每日推荐」和「Discover weekly」这两个栏目,直接体现两家流媒体服务对音乐的态度差别。网易云像一位好朋友,总希望给你推荐几首你喜欢的歌曲,所以遵照你的口味去挑选歌曲。经常我给一首歌标记了喜欢,里面第二天日推就出现同专辑的另一首。而 Spotify 有点像一位音乐老师,不光是考虑你的喜好,还会尝试给你推荐一些其他曲风的作品。Spotify 介绍到:


Your weekly mixtape of fresh music. Enjoy new discoveries and deep cuts chosen just for you.


从百度音乐完全靠歌曲搜索热度的排行榜,到细心考虑到我「可能喜欢听」的日推和 Discover weekly,发现好歌曲,我不再依靠旁人的意见或者评论家打分,而是变成真正的去发掘自己的热爱所在。


从 MP3 的听歌时代就开始染上一个「坏毛病」:明明可能要急着赶路或者要开始做正事,但一定要先把播放的歌曲调到喜欢的那一首,再开始按歌手或者专辑来随机播放。

各家流媒体音乐服务动辄上百万甚至千万的曲库,让我可以随心所欲的找到一首歌。但我的「坏毛病」却开始变本加厉,不仅开始的歌要符合自己的胃口,后面播放的歌也要符合当时的环境。以往 MP3 里只有几百首歌,「没得挑」的苦恼不再之后,我开始思考,怎么让自己随时都能听到切合心情的歌曲呢?

遇到 LavaRadio 后,我这「不调到喜欢的歌就不开始干正事」的拖延症才开始慢慢缓解。

虽然之前的豆瓣 FM 也有类似的功能,但是 LavaRadio 对场景的细分,以及场景电台本身的高质量歌曲,才让我开始习惯根据环境来播放音乐。在图书馆自习的时候,点开「工作学习」电台,依靠轻音乐过滤掉周围的杂音;在户外慢跑的时候,点开类似「More Training」的电台,跟着电子音乐的节奏,努力在多摆动几百米的双腿;和朋友午后坐在宿舍闲聊,点开一个爵士电台,就瞬间能让时间变得缓慢。


在 Spotify 中,环境电台这个理念被完美的继承下来。不仅按活动场地和曲风划分了不少电台,我在 Spotify 中根据歌单或者歌手自建了不少电台。前一阵子对 Higher Brothers 的歌曲痴迷,于是乎以歌手为基础创建了 Higher Brothers 电台。


和精心制作的歌单不同,Spotify 中的自制歌手电台,不仅会有歌手的热门歌曲,还会推荐曲风类似的歌手或者歌曲,接着自建的 Higher Brothers 电台,还接触到不少 trap 风格的歌手。在我对歌手或者曲风还一片白纸,不知道听什么好的时候,Spotify 的自制电台就能像一个领路人一样,带我先领略一下新世界的精彩。

歌单和电台的出现,其实并没有让根据歌手和专辑听歌这件事消亡。相比歌单和电台的一键播放,特地点开一位歌手或者专辑,变成一件有仪式感的事情。

使用 Spotify 的电台时,「晚安」电台一直不能让我满意。电台里确实都是些舒缓的轻音乐,但如果没有想睡的想法,这样的歌曲听再多也做不到「晚安」的效果。后来我开始尝试选择特定的歌曲,作为「现在开始要准备入睡了」的提醒。有时是 IU 的《夜信》,有时是房东的猫的《美好事物》。当我点开这首歌,把手机放在床头柜上,前奏响起,好吧,晚安。

曲库的大小,确实会影响听者的心态。流媒体服务让我们不再费尽心思收集专辑,也不用再在电脑上用文件夹把歌曲分类好,音乐渗透进生活的每一秒,变成如空气一般的存在。

即使是在 2017 我已经完全适应了流媒体音乐服务,也一直想给自己的 iPod Classic 找一个合适的定位,让它回到我的生活中。

其实我心里明白,本地下载的歌怎么也比不上在线曲库,没有个性推荐的歌单,拿 iPod 当主力播放器听歌只能是一件让自己「别扭」的事情。

所幸我还是找到了一个它才能完成的角色——收藏音乐。

Spotify 的应用设计的非常不适合收藏音乐。歌曲、专辑和艺人三者,在收藏时会互相影响。如果保存了一首歌到你的音乐库,歌手也会自动显示在音乐库中的「艺人」中,所属专辑也会显示在「专辑中」。但往往我们有时只是对这首歌感兴趣,歌手和专辑,可能并不想同时保存在自己的音乐库中。

网易云音乐中的收藏就做得非常人性化,在「我的收藏」中,歌手、歌曲和专辑(还有视频)被分门别类地放在单独的界面。最近改版之后,可以单独收藏专辑而不会混在「我收藏的歌单」中,让我这个分类强迫症愉快许多。

但我觉得这样的「收藏」还是不够,以前唱片 CD 时代时那种专辑盒塞满书架的满足感,在流媒体服务中荡然无存。且不说进入我的收藏要越过好几级菜单,每天在江苏快三更新的歌曲、专辑封面,也会让收藏的仪式感变弱。

iPod 里的歌必须手动灌入,曲库只能手动管理的特点,恰好就成为了流媒体音乐时代的「CD 架」

把自己在网易云中收藏的专辑整张下载下来,自己喜爱的 Coldplay 就从第一张专辑开始下载。幸亏网易云音乐下载后的歌曲还附带歌曲信息,只需要再手动选择下歌曲的流派,纠正下导入时没有正确放到专辑内的歌曲,我就能在 iPod 中用 Cover Flow 扫过所有专辑。转动 iPod Click wheel 时的哒哒声,就像是手指和 CD 盒碰撞所发出来的。


虽然歌曲早就都变成了数字文件,但在 iPod 这样一个专为它打准备的物件中,就有特地去做收藏的动力。


听歌是我的爱好吗?是,当然是。

为了发现好歌,我愿意不断尝试新的曲风,新的歌手和歌单;想好好听首歌,我愿意花时间去调教我的私人电台;当发现了一首好歌,就在「朋友」里尽情安利;如果喜爱一张专辑,就把它毫无实际意义的从网上放置在 iPod 中。

从磁带到 CD,从 mp3 下载到流媒体服务,音乐的载体一直在变,但它对我的重要性,却从未改变。当我开心时,当我难过时,当我孤单时,当我幸福时,我都不忘对自己说一句:

Hi DJ, drop the beat!


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