人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域中的應(yīng)用與展望

蘇越

【摘?? 要】人工智能技術(shù)在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用正逐漸擴(kuò)大，帶來(lái)了前所未有的可能性和挑戰(zhàn)。本文概述了人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作中的應(yīng)用現(xiàn)狀，包括靈感生成、編曲作曲和歌詞創(chuàng)作等方面，同時(shí)探討了其優(yōu)勢(shì)和局限性，并對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作中的輔助和支持作用顯著，能夠提高創(chuàng)作效率和音樂(lè)質(zhì)量。然而，它也面臨著創(chuàng)造力、情感表達(dá)等挑戰(zhàn)。未來(lái)的發(fā)展方向?qū)⑹侨斯ぶ悄芘c人類音樂(lè)家協(xié)作，共同發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域的發(fā)展。本文采用文獻(xiàn)研究和案例分析的方法，旨在為人工智能音樂(lè)創(chuàng)作研究提供全面視角，并為從業(yè)者提供參考。

【關(guān)鍵詞】人工智能? 音樂(lè)創(chuàng)作? 創(chuàng)作靈感? 前景展望

文章編號(hào)：1008-3359（2024）06-0153-06

中圖分類號(hào)：J0-05

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

音樂(lè)創(chuàng)作是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要靈感、創(chuàng)造力、音樂(lè)知識(shí)和技能等多方面的綜合運(yùn)用。傳統(tǒng)的音樂(lè)創(chuàng)作主要依賴于人類音樂(lè)家的主觀能動(dòng)性，存在創(chuàng)作效率低、音樂(lè)風(fēng)格單一等問(wèn)題。近年來(lái)，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為音樂(lè)創(chuàng)作帶來(lái)了新的契機(jī)。人工智能憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，可以從海量音樂(lè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取有價(jià)值的信息，并運(yùn)用于音樂(lè)創(chuàng)作的各個(gè)環(huán)節(jié)，為音樂(lè)家提供輔助和支持。人工智能音樂(lè)創(chuàng)作的興起，引發(fā)了學(xué)術(shù)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注，成為音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

一、人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

（一）人工智能的出現(xiàn)與發(fā)展

人工智能的出現(xiàn)與發(fā)展是科技進(jìn)步的必然結(jié)果。自20世紀(jì)50年代“人工智能”這個(gè)概念被提出以來(lái)，其經(jīng)歷了多次的發(fā)展高潮和低谷，如今已經(jīng)發(fā)展成為一門成熟的科學(xué)技術(shù)。人工智能的發(fā)展歷程大致可以分為四個(gè)階段：形成期、發(fā)展期、轉(zhuǎn)型期和爆發(fā)期。形成期主要是在20世紀(jì)50年代到70年代，這一時(shí)期的人工智能研究主要集中在符號(hào)主義方法，通過(guò)模擬人類的思維過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)智能;發(fā)展期是在20世紀(jì)80年代到90年代，這一時(shí)期的人工智能研究開始轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)方法研究，通過(guò)讓機(jī)器從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能;轉(zhuǎn)型期是在21世紀(jì)初到2010年，這一時(shí)期的人工智能研究開始使用深度學(xué)習(xí)方法，通過(guò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式來(lái)實(shí)現(xiàn)智能;爆發(fā)期則是從2010年至今，這一時(shí)期的人工智能研究得到了前所未有的關(guān)注和投入，人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。

（二）人工智能的研究與應(yīng)用

經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。當(dāng)前，人工智能的研究主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)算法讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從大量數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)，從而具備識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)等能力，并利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦的信息處理機(jī)制，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)上取得了超越人類的表現(xiàn);自然語(yǔ)言處理則讓計(jì)算機(jī)理解、生成和處理人類語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，其應(yīng)用領(lǐng)域也變得越來(lái)越廣泛。在工業(yè)制造領(lǐng)域，人工智能優(yōu)化生產(chǎn)流程、預(yù)測(cè)設(shè)備故障、實(shí)現(xiàn)智能排產(chǎn)。在金融領(lǐng)域，人工智能用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、反欺詐、智能投顧等。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，人工智能輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)學(xué)影像分析。在交通運(yùn)輸領(lǐng)域，人工智能技術(shù)應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、智能交通管理等。在教育領(lǐng)域，人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和方式。在安防領(lǐng)域，人工智能通過(guò)人臉識(shí)別、行為分析等手段提升安全性。在零售和電商領(lǐng)域，人工智能優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和智能客服。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，人工智能用于農(nóng)作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、病蟲害預(yù)警等?？梢钥吹?，人工智能正在深刻影響和改變著各行各業(yè)，推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力的進(jìn)步，為人類生活帶來(lái)更多便利。

（三）人工智能與音樂(lè)的結(jié)合

音樂(lè)作為一門藝術(shù)，與人類情感和創(chuàng)造力密切相關(guān)。而人工智能作為一種以數(shù)據(jù)和算法為核心的智能技術(shù)，似乎與音樂(lè)有著天然的隔閡。但隨著人工智能的不斷發(fā)展，其與音樂(lè)的結(jié)合正變得日益緊密，并催生出一系列新的可能性。當(dāng)前，人工智能在音樂(lè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在音樂(lè)生成、音樂(lè)推薦、音樂(lè)教育等方面。

在音樂(lè)生成方面，人工智能可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量音樂(lè)作品，掌握音樂(lè)的基本規(guī)律和風(fēng)格特征，然后自主創(chuàng)作出新的音樂(lè)片段或完整的音樂(lè)作品。一些音樂(lè)人已經(jīng)嘗試與人工智能進(jìn)行合作，讓人工智能根據(jù)既定主題、情緒、風(fēng)格等要求生成音樂(lè)素材，再進(jìn)行二次創(chuàng)作，最終完成音樂(lè)作品。盡管目前人工智能創(chuàng)作的音樂(lè)在藝術(shù)性上還難以與人類相提并論，但其在一定程度上拓展了音樂(lè)創(chuàng)作的思路和效率。

在音樂(lè)推薦方面，人工智能可以通過(guò)分析用戶的聽(tīng)歌歷史、偏好等數(shù)據(jù)，利用協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容過(guò)濾等算法，向用戶推薦其可能喜歡的音樂(lè)，提升用戶的聽(tīng)歌體驗(yàn)。一些音樂(lè)平臺(tái)已經(jīng)廣泛應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行個(gè)性化音樂(lè)推薦。此外，人工智能還可以對(duì)音樂(lè)進(jìn)行自動(dòng)分類、標(biāo)簽化，方便用戶檢索和發(fā)現(xiàn)音樂(lè)。

在音樂(lè)教育方面，人工智能可以輔助人們學(xué)習(xí)音樂(lè)。例如，智能樂(lè)器可以實(shí)時(shí)評(píng)估演奏者的演奏，并提供反饋和建議;音樂(lè)學(xué)習(xí)軟件可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的水平和進(jìn)度，定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃和內(nèi)容;歌唱評(píng)估系統(tǒng)可以對(duì)歌者的音準(zhǔn)、節(jié)奏等進(jìn)行打分，幫助其糾正錯(cuò)誤、改進(jìn)技巧。人工智能讓音樂(lè)教育變得更加高效、精準(zhǔn)和有針對(duì)性。

二、人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作中的應(yīng)用價(jià)值

（一）預(yù)測(cè)音樂(lè)發(fā)展趨勢(shì)

人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用，為預(yù)測(cè)音樂(lè)發(fā)展趨勢(shì)提供了新的思路和方法。傳統(tǒng)的音樂(lè)趨勢(shì)預(yù)測(cè)主要依賴于專業(yè)人士的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，而人工智能則可以通過(guò)對(duì)海量音樂(lè)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)音樂(lè)流行要素的變化規(guī)律，從而做出更加科學(xué)、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

具體而言，人工智能可以對(duì)不同時(shí)期、不同地區(qū)、不同風(fēng)格的音樂(lè)作品進(jìn)行大規(guī)模的特征提取和比較，識(shí)別出音樂(lè)旋律、節(jié)奏、和聲、編曲等方面的流行趨勢(shì)，并量化分析各種音樂(lè)要素的受歡迎程度。同時(shí)，還可以結(jié)合社交媒體數(shù)據(jù)，捕捉聽(tīng)眾對(duì)音樂(lè)的反饋和評(píng)價(jià)，了解大眾口味的變化。通過(guò)綜合考慮音樂(lè)內(nèi)部特征和外部環(huán)境因素，人工智能能夠預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)音樂(lè)創(chuàng)作的流行風(fēng)向，給音樂(lè)人提供創(chuàng)作靈感，為音樂(lè)產(chǎn)業(yè)提供決策參考。此外，人工智能還可以通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，自主創(chuàng)作出符合未來(lái)趨勢(shì)的音樂(lè)作品，為人類提供更多元、更前沿的音樂(lè)體驗(yàn)。目前一些音樂(lè)人已經(jīng)嘗試與人工智能合作，探索人機(jī)協(xié)作的新型創(chuàng)作模式，從而激發(fā)音樂(lè)創(chuàng)作的更多可能性。

可以說(shuō)，人工智能讓音樂(lè)趨勢(shì)預(yù)測(cè)變得更加精準(zhǔn)、高效、前瞻，為音樂(lè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)劃提供了有力支撐。但同時(shí)也要看到，音樂(lè)創(chuàng)作是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，涉及藝術(shù)家的主觀感受、社會(huì)文化背景等多重因素，單純依賴數(shù)據(jù)分析可能難以洞察音樂(lè)發(fā)展的全貌。

（二）精準(zhǔn)識(shí)別音樂(lè)旋律

音樂(lè)旋律是音樂(lè)作品的靈魂，是體現(xiàn)作曲者創(chuàng)作思想和審美情趣的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的音樂(lè)旋律識(shí)別主要依賴于人的聽(tīng)覺(jué)感知和樂(lè)理知識(shí)，存在一定的主觀性和不確定性。而人工智能在音樂(lè)旋律識(shí)別方面展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)更加精準(zhǔn)、細(xì)致、全面的旋律識(shí)別。

人工智能通過(guò)對(duì)大量音樂(lè)作品的旋律進(jìn)行特征提取和模式學(xué)習(xí)，建立起音樂(lè)旋律的數(shù)學(xué)模型?；谶@些模型，人工智能可以自動(dòng)識(shí)別出音樂(lè)作品中的主旋律、副旋律以及和聲旋律等，并以可視化的方式呈現(xiàn)出來(lái)，方便人們分析和研究音節(jié)結(jié)構(gòu)。此外，人工智能還可以對(duì)識(shí)別出的旋律進(jìn)行音高、節(jié)奏、音長(zhǎng)等方面的量化分析，發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含的創(chuàng)作規(guī)律和藝術(shù)特點(diǎn)。精準(zhǔn)識(shí)別音樂(lè)旋律對(duì)音樂(lè)創(chuàng)作和音樂(lè)教育具有重要的價(jià)值。對(duì)于音樂(lè)創(chuàng)作者而言，人工智能可以幫助他們快速提取自己或他人作品中的優(yōu)秀旋律片段，并進(jìn)行二次創(chuàng)作或改編，從而激發(fā)更多的創(chuàng)作靈感。對(duì)于音樂(lè)學(xué)習(xí)者而言，人工智能可以幫助他們準(zhǔn)確辨識(shí)和記憶音樂(lè)旋律，加深對(duì)音樂(lè)作品的理解和感悟。

（三）增加音樂(lè)附屬屬性

音樂(lè)作品除了旋律、節(jié)奏、和聲等基本要素外，還包含了豐富的附屬屬性，如歌詞、曲風(fēng)、情感色彩、文化內(nèi)涵等。這些附屬屬性與音樂(lè)的內(nèi)在要素共同構(gòu)成了音樂(lè)作品的整體藝術(shù)形象，對(duì)聽(tīng)眾的欣賞體驗(yàn)有著重要影響。人工智能在增加和分析音樂(lè)附屬屬性方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能夠從多個(gè)維度拓展音樂(lè)作品的內(nèi)涵和價(jià)值。

在歌詞創(chuàng)作方面，人工智能可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量?jī)?yōu)秀歌詞，掌握詞匯、韻律、意象等創(chuàng)作技巧，然后根據(jù)音樂(lè)旋律、主題、情感等要素，自動(dòng)生成契合音樂(lè)內(nèi)容的歌詞。雖然目前人工智能創(chuàng)作的歌詞在藝術(shù)性上還難以達(dá)到人類頂尖創(chuàng)作者的水平，但它在一定程度上可以為音樂(lè)人提供創(chuàng)作思路和靈感，提高歌詞創(chuàng)作的效率。此外，人工智能還可以對(duì)歌詞內(nèi)容進(jìn)行情感分析，揭示歌詞所表達(dá)的喜怒哀樂(lè)等情感特征，加深人們對(duì)音樂(lè)作品的理解和共鳴。

而在曲風(fēng)識(shí)別方面，人工智能可以通過(guò)分析音樂(lè)的旋律、節(jié)奏、編曲等特征，自動(dòng)判斷其所屬的曲風(fēng)流派，如古典音樂(lè)、爵士樂(lè)、搖滾樂(lè)、電子音樂(lè)等。這種自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化的曲風(fēng)識(shí)別，可以幫助音樂(lè)平臺(tái)對(duì)曲庫(kù)進(jìn)行分類管理，為用戶提供更加精準(zhǔn)的音樂(lè)推薦和搜索服務(wù)，讓他們更加清楚自己喜歡作品的風(fēng)格定位，并從不同曲風(fēng)中汲取創(chuàng)作元素，推動(dòng)音樂(lè)的多元化發(fā)展。

三、人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作中存在的局限

（一）依照規(guī)則生成，缺乏獨(dú)創(chuàng)性

人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用雖然取得了一定的進(jìn)展，但仍然存在一些局限性。其中一個(gè)突出的問(wèn)題就是人工智能生成的音樂(lè)往往缺乏獨(dú)創(chuàng)性。目前大多數(shù)音樂(lè)生成系統(tǒng)都是基于一定的規(guī)則和算法，通過(guò)對(duì)大量已有音樂(lè)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，總結(jié)出一些創(chuàng)作模式和套路，然后根據(jù)這些規(guī)則生成新的音樂(lè)作品。這種方式雖然能夠快速生成大量的音樂(lè)，但生成的音樂(lè)往往缺乏獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)意，聽(tīng)起來(lái)總有一種似曾相識(shí)的感覺(jué)。人工智能很難突破已有的創(chuàng)作模式，產(chǎn)生出真正新穎、獨(dú)特的音樂(lè)作品。這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是對(duì)已有數(shù)據(jù)的歸納和總結(jié)，它很難超越已有的認(rèn)知范疇，產(chǎn)生出全新的創(chuàng)意。而音樂(lè)創(chuàng)作本質(zhì)上是一種創(chuàng)造性活動(dòng)，需要打破常規(guī)，跳出固有的思維定式，這恰恰是人工智能所不擅長(zhǎng)的。因此，如何賦予人工智能更強(qiáng)的創(chuàng)造力和想象力，使其能夠生成更加新穎、獨(dú)特的音樂(lè)作品，是目前亟待解決的難題。

（二）基于先前創(chuàng)作，缺乏知識(shí)保障

人工智能音樂(lè)創(chuàng)作的另一個(gè)局限性在于，它主要是基于對(duì)先前的音樂(lè)創(chuàng)作成果的學(xué)習(xí)和模仿，而缺乏對(duì)音樂(lè)知識(shí)和理論的深入理解。目前的音樂(lè)生成系統(tǒng)大多采用深度學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，通過(guò)對(duì)大量音樂(lè)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)音樂(lè)的特征和規(guī)律，然后根據(jù)學(xué)習(xí)到的模型生成新的音樂(lè)。但是，這種方法本質(zhì)上是一種淺層次的模仿和拼湊，缺乏對(duì)音樂(lè)內(nèi)在規(guī)律和原理的把握，機(jī)器并不能真正地“聽(tīng)懂”音樂(lè)，只是在機(jī)械地重復(fù)已有的創(chuàng)作模式。這導(dǎo)致生成的音樂(lè)往往缺乏深度和內(nèi)涵，難以達(dá)到專業(yè)創(chuàng)作的水準(zhǔn)。而人類的音樂(lè)創(chuàng)作則是建立在扎實(shí)的音樂(lè)理論基礎(chǔ)之上的，需要對(duì)音樂(lè)的旋律、和聲、節(jié)奏、曲式等有深入理解，需要掌握作曲技巧，還需要有豐富的審美情趣和藝術(shù)修養(yǎng)。這些知識(shí)和能力的養(yǎng)成是需要長(zhǎng)期學(xué)習(xí)和積累的，并非一朝一夕之功。

（三）機(jī)器邏輯運(yùn)算，缺乏情感色彩

音樂(lè)是一種情感的藝術(shù)，優(yōu)秀的音樂(lè)作品不僅需要精巧的結(jié)構(gòu)和技法，更需要飽含深情的情感表達(dá)。而人工智能基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成音樂(lè)的過(guò)程，本質(zhì)上是一個(gè)冷冰冰的邏輯運(yùn)算過(guò)程，是對(duì)數(shù)據(jù)的機(jī)械處理和對(duì)模式的匹配，很難賦予音樂(lè)以豐沛的情感。機(jī)器所謂的“創(chuàng)作”，更多是一種對(duì)已有音樂(lè)數(shù)據(jù)的重新組合和拼湊，其間缺乏人類創(chuàng)作中的情感投入和心血付出，其生成的音樂(lè)往往讓人感到冷冰冰的，缺乏感染力，難以打動(dòng)聽(tīng)眾的心。而人類的音樂(lè)創(chuàng)作則是一個(gè)充滿激情和摯愛(ài)的過(guò)程。創(chuàng)作者需要將自己的情感、經(jīng)歷、思想傾注到作品之中，才能譜寫出感人肺腑的樂(lè)章。這種創(chuàng)作需要靈感的迸發(fā)，需要情感的宣泄，是一個(gè)復(fù)雜的心理過(guò)程，這是人工智能難以模擬的。

四、對(duì)人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域中的應(yīng)用建議與未來(lái)展望

（一）重視情感模型構(gòu)建，提高情感理解與滲透能力

人工智能要在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域取得更大的突破，一個(gè)重要的策略就是要重視情感模型的構(gòu)建，提高人工智能對(duì)音樂(lè)情感的理解和表達(dá)能力。正如上文所述，音樂(lè)是一種情感的藝術(shù)，優(yōu)秀的音樂(lè)作品往往能夠打動(dòng)人心，引發(fā)情感共鳴。而目前的人工智能音樂(lè)創(chuàng)作系統(tǒng)在情感表達(dá)方面還比較欠缺，生成的音樂(lè)往往缺乏感染力。這主要是因?yàn)楝F(xiàn)有的音樂(lè)生成算法更多地關(guān)注音樂(lè)的結(jié)構(gòu)和形式，對(duì)音樂(lè)的情感內(nèi)涵關(guān)注不夠。

因此，研究者需要深入探索人類音樂(lè)創(chuàng)作中的情感機(jī)制，了解不同音樂(lè)元素與情感表達(dá)之間的關(guān)聯(lián)，構(gòu)建出更加精準(zhǔn)、全面的音樂(lè)情感模型。一方面，可以通過(guò)對(duì)大量不同風(fēng)格、不同情感色彩的音樂(lè)作品進(jìn)行分析，總結(jié)出音樂(lè)旋律和聲、節(jié)奏等因素與情感表達(dá)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立起音樂(lè)情感特征庫(kù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，可以發(fā)現(xiàn)不同音樂(lè)參數(shù)與情感之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，為情感建模提供依據(jù)。另一方面，可以借鑒心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域的最新研究成果，探索人類情感認(rèn)知的機(jī)制，了解音樂(lè)如何影響人的情緒和心理。而近年來(lái)，神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域?qū)θ祟惽楦泻退囆g(shù)認(rèn)知的研究取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，這些研究成果可以為音樂(lè)情感計(jì)算提供重要的理論基礎(chǔ)和啟示。

在此基礎(chǔ)上，研究者可以開發(fā)出更加智能、更加人性化的情感分析和建模算法，賦予人工智能更強(qiáng)的情感理解能力。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法更多是基于淺層特征的匹配和分類，難以捕捉音樂(lè)中蘊(yùn)含的深層情感。而深度學(xué)習(xí)等新興人工智能技術(shù)，可以通過(guò)構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)學(xué)習(xí)提取音樂(lè)中的高層特征，更好地建模音樂(lè)的情感表達(dá)，同時(shí)還可以引入注意力機(jī)制、記憶機(jī)制等認(rèn)知計(jì)算模型，模擬人類的情感認(rèn)知過(guò)程，動(dòng)態(tài)地分析音樂(lè)的情感流變。

此外，還要探索如何將情感因素更好地融入音樂(lè)生成的各個(gè)環(huán)節(jié)，讓人工智能能夠根據(jù)不同的創(chuàng)作需求和目的，自動(dòng)選擇恰當(dāng)?shù)囊魳?lè)素材和創(chuàng)作策略，生成富有情感色彩、感染力強(qiáng)的優(yōu)秀音樂(lè)作品。這需要開發(fā)出更加靈活、多樣的音樂(lè)生成框架，綜合運(yùn)用規(guī)則系統(tǒng)、概率統(tǒng)計(jì)模型、深度生成模型等不同技術(shù)，實(shí)現(xiàn)音樂(lè)的智能創(chuàng)作。

（二）完善創(chuàng)作底層邏輯，解決版權(quán)糾紛等系列問(wèn)題

由于人工智能生成音樂(lè)的過(guò)程通常是基于對(duì)已有音樂(lè)作品的學(xué)習(xí)和模仿，因此難免會(huì)出現(xiàn)一些與原有作品相似的片段或元素，這就可能引發(fā)版權(quán)爭(zhēng)議。一些音樂(lè)家和版權(quán)方可能會(huì)指責(zé)人工智能侵犯了他們的著作權(quán)，主張對(duì)生成的音樂(lè)擁有所有權(quán)。這個(gè)問(wèn)題如果得不到妥善解決，將會(huì)嚴(yán)重阻礙人工智能音樂(lè)創(chuàng)作技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。因此，要推動(dòng)人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用，一個(gè)重要的策略就是要完善人工智能音樂(lè)創(chuàng)作的底層邏輯，建立起明晰的版權(quán)歸屬機(jī)制。

首先，研究者需要深入分析人工智能生成音樂(lè)的技術(shù)原理，厘清人工智能創(chuàng)作與人類創(chuàng)作之間的本質(zhì)區(qū)別。人工智能生成音樂(lè)雖然借鑒了已有的音樂(lè)作品，但其創(chuàng)作過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算和優(yōu)化過(guò)程，并非簡(jiǎn)單的拷貝或抄襲，而是在學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上生成了全新的音樂(lè)內(nèi)容，其所生成的音樂(lè)應(yīng)當(dāng)被視為一種獨(dú)立的創(chuàng)作成果，享有獨(dú)立的版權(quán)。

其次，要建立起合理的版權(quán)歸屬規(guī)則?？梢詤⒖既祟惡献鲃?chuàng)作的版權(quán)分配機(jī)制，按照不同主體在創(chuàng)作中的貢獻(xiàn)大小來(lái)確定版權(quán)的歸屬。例如，可以將人工智能生成音樂(lè)的版權(quán)歸屬于開發(fā)算法的研究者、提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)的音樂(lè)家、使用算法進(jìn)行創(chuàng)作的用戶等多方，按照事先約定的比例進(jìn)行分配。同時(shí)，建立起完善的版權(quán)登記和保護(hù)機(jī)制，對(duì)人工智能生成的音樂(lè)進(jìn)行登記和存證，明確版權(quán)歸屬和保護(hù)期限，防止未經(jīng)授權(quán)的使用和侵權(quán)。

最后，還要加強(qiáng)人工智能音樂(lè)創(chuàng)作相關(guān)的法律法規(guī)建設(shè)，為解決版權(quán)糾紛提供法律依據(jù)。目前，世界各國(guó)對(duì)人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬還沒(méi)有明確的法律規(guī)定，各國(guó)立法和司法實(shí)踐也不盡相同。因此，亟須制定專門的法律法規(guī)，明確人工智能生成音樂(lè)的版權(quán)歸屬、保護(hù)措施、侵權(quán)認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)等，為人工智能音樂(lè)創(chuàng)作營(yíng)造良好的法治環(huán)境。

（三）加強(qiáng)相關(guān)人員培訓(xùn)，培養(yǎng)“音樂(lè)+人工智能”復(fù)合人才

人工智能音樂(lè)創(chuàng)作技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，不僅需要技術(shù)上的突破，還需要相關(guān)人才的支撐。然而，目前我國(guó)在這方面的人才儲(chǔ)備還比較匱乏，既懂音樂(lè)又懂人工智能的復(fù)合型人才十分稀缺。大多數(shù)音樂(lè)專業(yè)的學(xué)生缺乏人工智能方面的知識(shí)和訓(xùn)練，而計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生又對(duì)音樂(lè)創(chuàng)作缺乏深入的理解和體驗(yàn)。這種人才斷層已經(jīng)成為人工智能音樂(lè)創(chuàng)作發(fā)展的一大難題。因此，要推動(dòng)人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用，一個(gè)重要的策略就是要加強(qiáng)相關(guān)人員的培訓(xùn)，大力培養(yǎng)既懂音樂(lè)又懂人工智能的復(fù)合型人才。

第一，要改革現(xiàn)有的音樂(lè)教育和計(jì)算機(jī)教育模式，在音樂(lè)專業(yè)中開設(shè)人工智能相關(guān)課程，在計(jì)算機(jī)專業(yè)中開設(shè)音樂(lè)創(chuàng)作相關(guān)課程，鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行跨學(xué)科學(xué)習(xí)和研究。通過(guò)交叉培養(yǎng)，使學(xué)生既能掌握扎實(shí)的音樂(lè)理論知識(shí)和創(chuàng)作技能，又能熟練運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行音樂(lè)創(chuàng)作和分析。

第二，要加強(qiáng)相關(guān)領(lǐng)域的科研人員和從業(yè)人員的培訓(xùn)。可以通過(guò)舉辦專題研討會(huì)、工作坊、培訓(xùn)班等形式，邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)外知名專家學(xué)者授課，分享最新的研究成果和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，幫助科研人員和從業(yè)人員及時(shí)更新知識(shí)結(jié)構(gòu)，提升創(chuàng)新能力。同時(shí)，還要搭建產(chǎn)學(xué)研合作平臺(tái)，鼓勵(lì)高校、研究機(jī)構(gòu)與音樂(lè)企業(yè)、人工智能企業(yè)開展聯(lián)合攻關(guān)和人才培養(yǎng)，促進(jìn)人才在不同領(lǐng)域和機(jī)構(gòu)之間的流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和資源共享。

第三，還要注重后備人才的培養(yǎng)，鼓勵(lì)更多優(yōu)秀學(xué)生投身到人工智能音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域?？梢栽O(shè)立專項(xiàng)獎(jiǎng)學(xué)金，資助優(yōu)秀學(xué)生開展相關(guān)研究和實(shí)踐;可以舉辦人工智能音樂(lè)創(chuàng)作大賽，搭建展示平臺(tái)，發(fā)掘和培養(yǎng)優(yōu)秀人才;或是創(chuàng)新人才評(píng)價(jià)和激勵(lì)機(jī)制，完善相關(guān)職稱評(píng)定和崗位設(shè)置，為人才成長(zhǎng)創(chuàng)造良好的制度環(huán)境。

此外，人工智能還將在音樂(lè)教育和人才培養(yǎng)領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要和關(guān)鍵的作用。通過(guò)智能化的教學(xué)系統(tǒng)和互動(dòng)式的練習(xí)平臺(tái)，人工智能可以為每一位學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案和實(shí)時(shí)的反饋指導(dǎo)，幫助他們更加高效快速地掌握音樂(lè)創(chuàng)作技能，顯著提高學(xué)習(xí)效率和質(zhì)量。同時(shí)，人工智能還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和智能算法，精準(zhǔn)挖掘和發(fā)現(xiàn)更多優(yōu)秀的音樂(lè)人才，為音樂(lè)行業(yè)源源不斷地輸送更多的新鮮血液和創(chuàng)新力量。

隨著人工智能與音樂(lè)創(chuàng)作的不斷深度融合和協(xié)同發(fā)展，完全有理由相信，未來(lái)將會(huì)涌現(xiàn)出更多優(yōu)秀出眾的人工智能音樂(lè)作品，為人類的音樂(lè)事業(yè)注入持久強(qiáng)勁的活力和創(chuàng)造力。人工智能與人類音樂(lè)家的合作將會(huì)越來(lái)越緊密無(wú)間，雙方優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，攜手并進(jìn)，共同推動(dòng)音樂(lè)藝術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展和跨越式進(jìn)步。同時(shí)，人工智能還將在音樂(lè)教育和人才培養(yǎng)方面發(fā)揮越來(lái)越重要和不可或缺的作用，為音樂(lè)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)有力的人才支撐和智力保障。

五、結(jié)語(yǔ)

人工智能正在為音樂(lè)藝術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展注入源源不斷的新鮮活力和無(wú)窮創(chuàng)造力，相信隨著人工智能技術(shù)的不斷突破，未來(lái)將會(huì)涌現(xiàn)出更多獨(dú)具匠心、令人耳目一新的人工智能音樂(lè)作品。但與此同時(shí)，筆者也清醒地認(rèn)識(shí)到，人工智能在音樂(lè)創(chuàng)作中還存在諸多局限，現(xiàn)階段人工智能還不能很好地理解和把握音樂(lè)所蘊(yùn)含的豐沛情感，其創(chuàng)作往往缺乏打動(dòng)人心的感染力。因此，如何賦予人工智能更強(qiáng)的情感理解和表達(dá)能力，是一個(gè)亟待攻克的難題，期待未來(lái)能夠研發(fā)出更加智能、更加人性化的情感分析和建模算法，讓人工智能創(chuàng)作的音樂(lè)更具感染力。

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