人工智能視角下電子音樂(lè)在電影配樂(lè)中的應(yīng)用邏輯與路徑展望

許夢(mèng)潔

（南京藝術(shù)學(xué)院 流行音樂(lè)學(xué)院）

人工智能技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展改變了人們的生產(chǎn)與生活。伴隨著人工智能的發(fā)展，已有百年歷史的電子音樂(lè)又展現(xiàn)出了新的可能性。將人工智能技術(shù)融合電子音樂(lè)創(chuàng)作應(yīng)用至電影配樂(lè)中勢(shì)必會(huì)產(chǎn)生新的火花打破電影配樂(lè)制作的傳統(tǒng)模式。

一、音樂(lè)中人工智能相關(guān)概述

（一）人工智能技術(shù)簡(jiǎn)介

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI，這個(gè)概念最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出并命名的。人工智能技術(shù)是以計(jì)算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)分支，是一種模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué)。人工智能技術(shù)通過(guò)研究可以生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器來(lái)模擬人類(lèi)智慧和思維。

（二）人工智能技術(shù)與音樂(lè)

音樂(lè)人工智能是人工智能在音樂(lè)領(lǐng)域的應(yīng)用，是以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，將大量音樂(lè)數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行分類(lèi)、比較、分析，從而模擬人類(lèi)的各大感官形成自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)算能力并最后運(yùn)用至音樂(lè)的各個(gè)方面中。

現(xiàn)如今，人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到音樂(lè)的各個(gè)領(lǐng)域中。例如人們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫囊魳?lè)平臺(tái)上便有音樂(lè)人工智能技術(shù)的運(yùn)用，具體體現(xiàn)在音樂(lè)分類(lèi)、音樂(lè)推薦、音樂(lè)搜索等；而在作曲上，音樂(lè)人工智能更是發(fā)展迅速，AVAI、Amper Music、網(wǎng)易天音等AI作曲軟件逐漸發(fā)布，人們運(yùn)用這些軟件十幾秒便能創(chuàng)造出完整的歌曲作品。

（三）音樂(lè)人工智能與電子音樂(lè)技術(shù)

電子音樂(lè)是一種以計(jì)算機(jī)、合成器、電子樂(lè)器為主要工具創(chuàng)作的音樂(lè)形式。其發(fā)展可以追溯至20世紀(jì)中葉的電子音樂(lè)實(shí)驗(yàn)，隨著技術(shù)的發(fā)展，電子音樂(lè)逐漸發(fā)展成為獨(dú)立的音樂(lè)流派。

音樂(lè)人工智能很大程度上與電子音樂(lè)技術(shù)息息相關(guān)，“電子音樂(lè)技術(shù)中將音樂(lè)數(shù)字化的行為所帶來(lái)的量化是音樂(lè)人工智能發(fā)展的必要條件”。電子音樂(lè)技術(shù)經(jīng)過(guò)了一系列的發(fā)展已經(jīng)應(yīng)用于音樂(lè)的大部分領(lǐng)域中，從音色出發(fā)，對(duì)音樂(lè)制作的和聲、曲式、創(chuàng)作都產(chǎn)生了影響。

人工智能與電子音樂(lè)的融合創(chuàng)作將具有無(wú)限可能，這種融合創(chuàng)作不僅可以幫助電子音樂(lè)通過(guò)人工智能輔助聲音檢索、音樂(lè)合成從而營(yíng)造更符合題材的效果還可以在某種程度上提高創(chuàng)作者的創(chuàng)作效率。

（四）電子音樂(lè)在電影配樂(lè)中的應(yīng)用

“電子音樂(lè)是指使用電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字技術(shù)和音頻技術(shù)創(chuàng)作的音樂(lè)?！彼噪娮右魳?lè)的聲音可塑性以及發(fā)展可能性會(huì)比傳統(tǒng)音樂(lè)更大，因此電子音樂(lè)可憑借其獨(dú)特的魅力如：音色、音效、音場(chǎng)等更好地滿(mǎn)足電影配樂(lè)的需求。

電子音樂(lè)技術(shù)的應(yīng)用可以提高電影配樂(lè)的創(chuàng)造力以及想象力。通常來(lái)說(shuō)，現(xiàn)代電子音樂(lè)的創(chuàng)作大多都依賴(lài)于計(jì)算機(jī)類(lèi)智能設(shè)備，這樣可以很大程度上幫助配樂(lè)創(chuàng)作者在創(chuàng)作時(shí)模擬傳統(tǒng)樂(lè)器的效果，大幅度提高了創(chuàng)作效率。在電影配樂(lè)的創(chuàng)作中，電子音樂(lè)不僅可以與傳統(tǒng)樂(lè)器以及傳統(tǒng)音樂(lè)種類(lèi)結(jié)合使用，還可以單獨(dú)使用。配樂(lè)創(chuàng)作者常使用模擬樂(lè)器音色、擴(kuò)展聲場(chǎng)等電子音樂(lè)技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)作并通過(guò)電子合成器音色或者電子效果器聲效呈現(xiàn)。

二、人工智能技術(shù)應(yīng)用邏輯分析

人工智能技術(shù)作為目前一個(gè)比較前沿的科學(xué)技術(shù)，從不同角度進(jìn)行應(yīng)用邏輯的分析研究后，發(fā)現(xiàn)這項(xiàng)技術(shù)在音樂(lè)中的各個(gè)領(lǐng)域呈現(xiàn)出不同的方式，并逐漸得到廣泛應(yīng)用。下文將對(duì)音樂(lè)中常用的人工智能技術(shù)原理進(jìn)行介紹并分析其在音樂(lè)中的應(yīng)用邏輯。

（一）常見(jiàn)的音樂(lè)人工智能技術(shù)及其機(jī)制

在人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)下，在音樂(lè)創(chuàng)作方面產(chǎn)生了各類(lèi)算法作曲（Algorithmic Composition）技術(shù)，大致可分為：馬爾可夫鏈、音樂(lè)規(guī)則系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。其中較為常見(jiàn)的便是運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理，以簡(jiǎn)單的數(shù)字儲(chǔ)存單元模擬神經(jīng)元后相互通過(guò)權(quán)值連結(jié)，再通過(guò)簡(jiǎn)單的神經(jīng)元組合從而達(dá)到實(shí)現(xiàn)復(fù)雜運(yùn)算的過(guò)程。”1那么在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的類(lèi)型大致上可分為：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶單元（LSTM）、變分自編碼器（VAE）等。

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在音樂(lè)人工智能中主要是通過(guò)對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行卷積運(yùn)算來(lái)提取音樂(lè)特征，并利用深度學(xué)習(xí)算法建立音樂(lè)分類(lèi)或音樂(lè)生成的模型。例如，根據(jù)已有的音樂(lè)片段生成新的音樂(lè)片段。

2.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在音樂(lè)人工智能中主要是通過(guò)對(duì)音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列建模和預(yù)測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)音樂(lè)的生成、分類(lèi)和推薦等多種任務(wù)。例如，將已有的音樂(lè)片段作為輸入，輸出符合某種風(fēng)格或規(guī)則的音樂(lè)作品。

3.長(zhǎng)短期記憶單元（LSTM）是對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的升級(jí)結(jié)構(gòu)，所以L(fǎng)STM可以幫助音樂(lè)生成器更好地理解和預(yù)測(cè)音樂(lè)節(jié)奏、和弦進(jìn)行和旋律走向并提高了生成音樂(lè)的多樣性和創(chuàng)新性。因此，如果能夠靈活運(yùn)用LSTM，可以表達(dá)超出人類(lèi)思維認(rèn)知范疇等一些更為龐大的思考過(guò)程，這對(duì)音樂(lè)創(chuàng)作是有利的。

4.變分自編碼器（VAE）是一種強(qiáng)大的生成模型。它通過(guò)使用一組已有的音頻數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練VAE模型。VAE模型是由編碼器和解碼器組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用VAE模型生成新的音頻數(shù)據(jù)為音樂(lè)創(chuàng)作提供了新的可能性，并可以幫助音樂(lè)家和作曲家探索新的音樂(lè)風(fēng)格和創(chuàng)意。

這些技術(shù)都能夠幫助音樂(lè)創(chuàng)作質(zhì)量以及效率提升。但是在實(shí)際創(chuàng)作中配樂(lè)創(chuàng)作者還是需要根據(jù)自己的需求來(lái)靈活運(yùn)用以上技術(shù)，保證音樂(lè)作品的創(chuàng)作質(zhì)量。

（二）人工智能在音樂(lè)領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用

現(xiàn)如今，音樂(lè)人工智能技術(shù)在許多的方面都為音樂(lè)領(lǐng)域帶來(lái)了創(chuàng)新，人們能更加便捷地享受音樂(lè)、創(chuàng)作音樂(lè)。通過(guò)分析研究，可以發(fā)現(xiàn)人工智能在音樂(lè)領(lǐng)域的應(yīng)用有以下幾種：

1.識(shí)別旋律：人工智能在音樂(lè)識(shí)別中可以發(fā)揮有利的作用幫助我們解決聽(tīng)音識(shí)曲的難題。通過(guò)人工智能技術(shù)，可以將音樂(lè)中的旋律自動(dòng)標(biāo)記出來(lái)，以便于后續(xù)的分析和處理；人工智能可以從中自動(dòng)提取音樂(lè)旋律的特征，例如音調(diào)、音色、節(jié)奏等，從而經(jīng)過(guò)篩選匹配出恰當(dāng)曲目。例如市面上常見(jiàn)的“聽(tīng)歌識(shí)曲”或者“聽(tīng)音識(shí)曲”都是人工智能技術(shù)與旋律識(shí)別相結(jié)合而產(chǎn)生的功能。

2.模擬演奏與虛擬歌手：傳統(tǒng)樂(lè)器的智能化滿(mǎn)足了不僅是創(chuàng)作者的需求，還滿(mǎn)足了人們對(duì)于音樂(lè)演奏的向往。很多創(chuàng)作者會(huì)受限于無(wú)法擁有所有樂(lè)器并掌握演繹的情況導(dǎo)致部分樂(lè)器在創(chuàng)作時(shí)并不能進(jìn)行實(shí)際演奏反饋。伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能可以通過(guò)算法模擬不同樂(lè)器的聲音并生成相應(yīng)的演奏片段解決這個(gè)難題。值得一提的是，這種技術(shù)不僅能夠幫助專(zhuān)業(yè)人士還能夠提高大眾對(duì)音樂(lè)的熱愛(ài)。人們?nèi)缃窨梢岳弥悄茉O(shè)備中的虛擬演奏軟件輕松演繹出一首音樂(lè)作品，體會(huì)到音樂(lè)的魅力。

虛擬歌手是利用聲音合成技術(shù)和人聲編碼來(lái)生成虛擬歌手的聲音。通過(guò)對(duì)聲音進(jìn)行編碼和解碼，人工智能可以模擬不同類(lèi)型的人聲和音色，創(chuàng)造出獨(dú)特的虛擬歌手。

3.AI作曲：AI作曲是指使用人工智能技術(shù)生成音樂(lè)作品的過(guò)程。AI作曲的主要原理是通過(guò)對(duì)大量音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，提取其中的規(guī)律和特征，然后利用這些規(guī)律和特征生成新的音樂(lè)作品。隨著市面上不少AI作曲軟件的踴躍出現(xiàn)不難發(fā)現(xiàn)，盡管AI作曲具有一定的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用前景，但也存在一些挑戰(zhàn)和限制。例如人工智能模型難以捕捉到人類(lèi)情感和創(chuàng)意的復(fù)雜性，也難以保證作品的多樣性和創(chuàng)新性。

三、人工智能視角下電子音樂(lè)在電影配樂(lè)中的應(yīng)用路徑展望

隨著人工智能技術(shù)在音樂(lè)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，人工智能促進(jìn)并改變了很多音樂(lè)形式，同時(shí)對(duì)于電子音樂(lè)的制作也產(chǎn)生較大影響。下文將分析人工智能在電子音樂(lè)制作中的應(yīng)用展望并通過(guò)分析淺談如何將其更好地應(yīng)用于電影作品配樂(lè)中。

（一）音色方面

一首音樂(lè)作品的呈現(xiàn)少不了音色的襯托，因此創(chuàng)作時(shí)選擇合適的音色對(duì)于歌曲作品或者電影配樂(lè)作品來(lái)說(shuō)都是十分重要的環(huán)節(jié)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)便能從中發(fā)揮作用，它主要是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，對(duì)大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析學(xué)習(xí)，從而獲得對(duì)音樂(lè)音色的分類(lèi)和特征提取，有了這個(gè)操作后，人工智能可以運(yùn)用其具備的大數(shù)據(jù)分析的功能從中分析旋律適合的音色并選擇。這樣能夠幫助創(chuàng)作者解決創(chuàng)作時(shí)在音色選擇上面遇到的問(wèn)題。通常情況下，我們?cè)谥谱麟娮右魳?lè)的時(shí)候，其音色是需要進(jìn)行再處理才能運(yùn)用的，配樂(lè)創(chuàng)作者需要根據(jù)多方面的衡量選擇合適的音色，這一點(diǎn)是費(fèi)時(shí)且復(fù)雜的。但是人工智能技術(shù)便可以通過(guò)分析推薦不同的模式，每種模式都會(huì)匹配所屬音色，創(chuàng)作者可以通過(guò)聆聽(tīng)人工智能所形成的音色效果進(jìn)行二次創(chuàng)作以及個(gè)性化要求，例如加重低音或者高音。

那么在進(jìn)行電影配樂(lè)的創(chuàng)作時(shí)，創(chuàng)作者通過(guò)以上操作能夠很大程度上提高創(chuàng)作效率并正確選用合適音色。因?yàn)殡娪白髌返娜宋男哉急容^大，所以創(chuàng)作者還可以通過(guò)進(jìn)行音色再處理避免人工智能過(guò)于機(jī)械化的表達(dá)。

（二）音樂(lè)效果方面

電子音樂(lè)除了具有豐富多樣的音色之外，還擁有可塑性較強(qiáng)的音樂(lè)效果可以通過(guò)合成、處理、采樣等方式創(chuàng)造出來(lái)。不過(guò)電子音樂(lè)的音樂(lè)效果呈現(xiàn)以及運(yùn)用也需要進(jìn)行再處理，這一點(diǎn)對(duì)于創(chuàng)作者或者后期制作者要求較高且工作量較大。但是人工智能可以通過(guò)音頻分析技術(shù)，對(duì)音效進(jìn)行分類(lèi)和標(biāo)記。例如，人工智能可以將不同種類(lèi)的樂(lè)器聲音、環(huán)境聲音、動(dòng)物聲音等分類(lèi)整理，建立起龐大的音效庫(kù)，方便音效師進(jìn)行查詢(xún)和使用，這樣提高了制作效率。不僅如此，人工智能還可以通過(guò)音頻處理技術(shù)，對(duì)音效進(jìn)行處理和優(yōu)化。例如，人工智能可以自動(dòng)調(diào)整音頻的音量、均衡、動(dòng)態(tài)范圍等參數(shù)，使得音效更加真實(shí)、自然、符合要求。

那么在進(jìn)行電影配樂(lè)的創(chuàng)作時(shí)，創(chuàng)作者通過(guò)以上操作能夠創(chuàng)作出更多具有創(chuàng)新性且獨(dú)特的音樂(lè)效果。例如電子音樂(lè)可以通過(guò)人工智能的參考幫助設(shè)計(jì)出更具科技感的音樂(lè)效果，增強(qiáng)科幻片的氛圍感。

（三）旋律寫(xiě)作方面

AI作曲軟件的陸續(xù)出現(xiàn)能夠幫助不少創(chuàng)作者提高創(chuàng)作效率，還可以給創(chuàng)作者提供靈感。人工智能通過(guò)對(duì)大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，從而獲得對(duì)音樂(lè)創(chuàng)作的規(guī)律和技巧的認(rèn)知。試想當(dāng)創(chuàng)作者需要提高效率或者是對(duì)后面的旋律寫(xiě)作暫時(shí)沒(méi)有頭緒的時(shí)候，使用人工智能作曲軟件便可以很大程度上解決這個(gè)問(wèn)題。

那么在進(jìn)行電影配樂(lè)的創(chuàng)作時(shí)，創(chuàng)作者可以編配好作品的和弦主音，軟件便可以自動(dòng)生成和聲編配，創(chuàng)作者還可以選擇旋律的風(fēng)格或者調(diào)性，軟件便可以生成旋律。在這樣的技術(shù)幫助下，創(chuàng)作者可以根據(jù)提供的旋律思路思考創(chuàng)作，這樣能夠大幅度提高創(chuàng)作效率給予創(chuàng)作者創(chuàng)作靈感。

（四）情緒分析方面

人工智能技術(shù)可以通過(guò)將電影畫(huà)面中的人物、場(chǎng)景等元素進(jìn)行情感聚類(lèi)，將相似的情感元素歸為一類(lèi)，從而幫助配樂(lè)創(chuàng)作者更好地把握觀(guān)眾的情感需求，為配樂(lè)創(chuàng)作提供更多的參考和指導(dǎo)。這種技術(shù)的應(yīng)用可以提高電影畫(huà)面情感分析的準(zhǔn)確性和可信度。

那么在進(jìn)行電影配樂(lè)的創(chuàng)作時(shí)，通過(guò)分析畫(huà)面可以匹配出電影主題的旋律動(dòng)機(jī)參考。一般來(lái)說(shuō)，電影配樂(lè)作品的創(chuàng)作與歌曲創(chuàng)作不同，因?yàn)殡娪芭錁?lè)需要一個(gè)主題動(dòng)機(jī)，再以主題動(dòng)機(jī)為基礎(chǔ)創(chuàng)作發(fā)展出不同的作品。因此，人工智能技術(shù)能夠提供給配樂(lè)創(chuàng)作者更多的創(chuàng)作靈感從而有利于電子音樂(lè)在電影配樂(lè)中的應(yīng)用。

（五）后期制作方面

人工智能技術(shù)的發(fā)展有利于提高電子音樂(lè)音頻后期制作方面的操作效率。它可以為后期工作提供了便利，例如：一鍵混音、自動(dòng)修音等功能的出現(xiàn)。人工智能可以自動(dòng)識(shí)別音樂(lè)信號(hào)并進(jìn)行混音和母帶處理。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，人工智能可以學(xué)習(xí)優(yōu)秀的混音和母帶處理技巧，并自動(dòng)應(yīng)用于音樂(lè)作品中。例如在音樂(lè)后期制作中，人工智能技術(shù)可以幫助將多個(gè)音軌對(duì)齊，以確保音樂(lè)的整體節(jié)奏和協(xié)調(diào)性從而獲得更加完美的音樂(lè)效果。

那么在進(jìn)行電影配樂(lè)的創(chuàng)作時(shí)，由于電影配樂(lè)的工作量較大，后期制作者便可以通過(guò)人工智能技術(shù)的輔助提高創(chuàng)作效率，幫助制作者進(jìn)行更好的工作。

四、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，目前音樂(lè)人工智能技術(shù)還處于較機(jī)械化并在不斷發(fā)展的過(guò)程中，但對(duì)于電影配樂(lè)創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)仍提供了許多可能性和創(chuàng)新空間，同時(shí)能夠幫助電影配樂(lè)創(chuàng)作者提高工作效率。由于電影是一門(mén)視聽(tīng)結(jié)合的藝術(shù)，所以這對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)?？傊瑢⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)應(yīng)用在音樂(lè)創(chuàng)作中是當(dāng)下發(fā)展的趨勢(shì)。隨著未來(lái)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，音樂(lè)人工智能技術(shù)也會(huì)更加完善，將其與電子音樂(lè)融合應(yīng)用在電影配樂(lè)上或許可以創(chuàng)造出更多不一樣的火花從而營(yíng)造新的配樂(lè)模式。