人工智能视角下电子音乐在电影配乐中的应用逻辑与路径展望

许梦洁

（南京艺术学院 流行音乐学院）

人工智能技术的出现与发展改变了人们的生产与生活。伴随着人工智能的发展，已有百年历史的电子音乐又展现出了新的可能性。将人工智能技术融合电子音乐创作应用至电影配乐中势必会产生新的火花打破电影配乐制作的传统模式。

一、音乐中人工智能相关概述

（一）人工智能技术简介

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，这个概念最初是在1956年Dartmouth学会上提出并命名的。人工智能技术是以计算机科学为基础，属于计算机技术的一个分支，是一种模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。人工智能技术通过研究可以生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器来模拟人类智慧和思维。

（二）人工智能技术与音乐

音乐人工智能是人工智能在音乐领域的应用，是以人工智能技术为基础，通过机器学习和大数据分析等技术，将大量音乐数据和信息进行分类、比较、分析，从而模拟人类的各大感官形成自己的神经网络和运算能力并最后运用至音乐的各个方面中。

现如今，人工智能技术已经渗透到音乐的各个领域中。例如人们日常生活中使用的音乐平台上便有音乐人工智能技术的运用，具体体现在音乐分类、音乐推荐、音乐搜索等；而在作曲上，音乐人工智能更是发展迅速，AVAI、Amper Music、网易天音等AI作曲软件逐渐发布，人们运用这些软件十几秒便能创造出完整的歌曲作品。

（三）音乐人工智能与电子音乐技术

电子音乐是一种以计算机、合成器、电子乐器为主要工具创作的音乐形式。其发展可以追溯至20世纪中叶的电子音乐实验，随着技术的发展，电子音乐逐渐发展成为独立的音乐流派。

音乐人工智能很大程度上与电子音乐技术息息相关，“电子音乐技术中将音乐数字化的行为所带来的量化是音乐人工智能发展的必要条件”。电子音乐技术经过了一系列的发展已经应用于音乐的大部分领域中，从音色出发，对音乐制作的和声、曲式、创作都产生了影响。

人工智能与电子音乐的融合创作将具有无限可能，这种融合创作不仅可以帮助电子音乐通过人工智能辅助声音检索、音乐合成从而营造更符合题材的效果还可以在某种程度上提高创作者的创作效率。

（四）电子音乐在电影配乐中的应用

“电子音乐是指使用电子技术、计算机技术、数字技术和音频技术创作的音乐。”所以电子音乐的声音可塑性以及发展可能性会比传统音乐更大，因此电子音乐可凭借其独特的魅力如：音色、音效、音场等更好地满足电影配乐的需求。

电子音乐技术的应用可以提高电影配乐的创造力以及想象力。通常来说，现代电子音乐的创作大多都依赖于计算机类智能设备，这样可以很大程度上帮助配乐创作者在创作时模拟传统乐器的效果，大幅度提高了创作效率。在电影配乐的创作中，电子音乐不仅可以与传统乐器以及传统音乐种类结合使用，还可以单独使用。配乐创作者常使用模拟乐器音色、扩展声场等电子音乐技术进行创作并通过电子合成器音色或者电子效果器声效呈现。

二、人工智能技术应用逻辑分析

人工智能技术作为目前一个比较前沿的科学技术，从不同角度进行应用逻辑的分析研究后，发现这项技术在音乐中的各个领域呈现出不同的方式，并逐渐得到广泛应用。下文将对音乐中常用的人工智能技术原理进行介绍并分析其在音乐中的应用逻辑。

（一）常见的音乐人工智能技术及其机制

在人工智能技术的基础下，在音乐创作方面产生了各类算法作曲（Algorithmic Composition）技术，大致可分为：马尔可夫链、音乐规则系统、人工神经网络、遗传算法等。其中较为常见的便是运用人工神经网络。

“人工神经网络是模拟人脑神经系统的工作原理，以简单的数字储存单元模拟神经元后相互通过权值连结，再通过简单的神经元组合从而达到实现复杂运算的过程。”1那么在音乐创作领域中，人工神经网络常用的类型大致上可分为：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆单元（LSTM）、变分自编码器（VAE）等。

1.卷积神经网络（CNN）在音乐人工智能中主要是通过对音频信号进行卷积运算来提取音乐特征，并利用深度学习算法建立音乐分类或音乐生成的模型。例如，根据已有的音乐片段生成新的音乐片段。

2.循环神经网络（RNN）在音乐人工智能中主要是通过对音乐数据进行时间序列建模和预测来实现对音乐的生成、分类和推荐等多种任务。例如，将已有的音乐片段作为输入，输出符合某种风格或规则的音乐作品。

3.长短期记忆单元（LSTM）是对循环神经网络（RNN）的升级结构，所以LSTM可以帮助音乐生成器更好地理解和预测音乐节奏、和弦进行和旋律走向并提高了生成音乐的多样性和创新性。因此，如果能够灵活运用LSTM，可以表达超出人类思维认知范畴等一些更为庞大的思考过程，这对音乐创作是有利的。

4.变分自编码器（VAE）是一种强大的生成模型。它通过使用一组已有的音频数据来训练VAE模型。VAE模型是由编码器和解码器组成的网络结构，使用VAE模型生成新的音频数据为音乐创作提供了新的可能性，并可以帮助音乐家和作曲家探索新的音乐风格和创意。

这些技术都能够帮助音乐创作质量以及效率提升。但是在实际创作中配乐创作者还是需要根据自己的需求来灵活运用以上技术，保证音乐作品的创作质量。

（二）人工智能在音乐领域中的实际应用

现如今，音乐人工智能技术在许多的方面都为音乐领域带来了创新，人们能更加便捷地享受音乐、创作音乐。通过分析研究，可以发现人工智能在音乐领域的应用有以下几种：

1.识别旋律：人工智能在音乐识别中可以发挥有利的作用帮助我们解决听音识曲的难题。通过人工智能技术，可以将音乐中的旋律自动标记出来，以便于后续的分析和处理；人工智能可以从中自动提取音乐旋律的特征，例如音调、音色、节奏等，从而经过筛选匹配出恰当曲目。例如市面上常见的“听歌识曲”或者“听音识曲”都是人工智能技术与旋律识别相结合而产生的功能。

2.模拟演奏与虚拟歌手：传统乐器的智能化满足了不仅是创作者的需求，还满足了人们对于音乐演奏的向往。很多创作者会受限于无法拥有所有乐器并掌握演绎的情况导致部分乐器在创作时并不能进行实际演奏反馈。伴随着人工智能技术的发展，人工智能可以通过算法模拟不同乐器的声音并生成相应的演奏片段解决这个难题。值得一提的是，这种技术不仅能够帮助专业人士还能够提高大众对音乐的热爱。人们如今可以利用智能设备中的虚拟演奏软件轻松演绎出一首音乐作品，体会到音乐的魅力。

虚拟歌手是利用声音合成技术和人声编码来生成虚拟歌手的声音。通过对声音进行编码和解码，人工智能可以模拟不同类型的人声和音色，创造出独特的虚拟歌手。

3.AI作曲：AI作曲是指使用人工智能技术生成音乐作品的过程。AI作曲的主要原理是通过对大量音乐数据进行学习和分析，提取其中的规律和特征，然后利用这些规律和特征生成新的音乐作品。随着市面上不少AI作曲软件的踊跃出现不难发现，尽管AI作曲具有一定的优势和应用前景，但也存在一些挑战和限制。例如人工智能模型难以捕捉到人类情感和创意的复杂性，也难以保证作品的多样性和创新性。

三、人工智能视角下电子音乐在电影配乐中的应用路径展望

随着人工智能技术在音乐领域中的广泛应用，人工智能促进并改变了很多音乐形式，同时对于电子音乐的制作也产生较大影响。下文将分析人工智能在电子音乐制作中的应用展望并通过分析浅谈如何将其更好地应用于电影作品配乐中。

（一）音色方面

一首音乐作品的呈现少不了音色的衬托，因此创作时选择合适的音色对于歌曲作品或者电影配乐作品来说都是十分重要的环节。人工智能技术的出现便能从中发挥作用，它主要是通过神经网络等方法，对大量的音乐数据进行分析学习，从而获得对音乐音色的分类和特征提取，有了这个操作后，人工智能可以运用其具备的大数据分析的功能从中分析旋律适合的音色并选择。这样能够帮助创作者解决创作时在音色选择上面遇到的问题。通常情况下，我们在制作电子音乐的时候，其音色是需要进行再处理才能运用的，配乐创作者需要根据多方面的衡量选择合适的音色，这一点是费时且复杂的。但是人工智能技术便可以通过分析推荐不同的模式，每种模式都会匹配所属音色，创作者可以通过聆听人工智能所形成的音色效果进行二次创作以及个性化要求，例如加重低音或者高音。

那么在进行电影配乐的创作时，创作者通过以上操作能够很大程度上提高创作效率并正确选用合适音色。因为电影作品的人文性占比较大，所以创作者还可以通过进行音色再处理避免人工智能过于机械化的表达。

（二）音乐效果方面

电子音乐除了具有丰富多样的音色之外，还拥有可塑性较强的音乐效果可以通过合成、处理、采样等方式创造出来。不过电子音乐的音乐效果呈现以及运用也需要进行再处理，这一点对于创作者或者后期制作者要求较高且工作量较大。但是人工智能可以通过音频分析技术，对音效进行分类和标记。例如，人工智能可以将不同种类的乐器声音、环境声音、动物声音等分类整理，建立起庞大的音效库，方便音效师进行查询和使用，这样提高了制作效率。不仅如此，人工智能还可以通过音频处理技术，对音效进行处理和优化。例如，人工智能可以自动调整音频的音量、均衡、动态范围等参数，使得音效更加真实、自然、符合要求。

那么在进行电影配乐的创作时，创作者通过以上操作能够创作出更多具有创新性且独特的音乐效果。例如电子音乐可以通过人工智能的参考帮助设计出更具科技感的音乐效果，增强科幻片的氛围感。

（三）旋律写作方面

AI作曲软件的陆续出现能够帮助不少创作者提高创作效率，还可以给创作者提供灵感。人工智能通过对大量的音乐数据进行分析和学习，从而获得对音乐创作的规律和技巧的认知。试想当创作者需要提高效率或者是对后面的旋律写作暂时没有头绪的时候，使用人工智能作曲软件便可以很大程度上解决这个问题。

那么在进行电影配乐的创作时，创作者可以编配好作品的和弦主音，软件便可以自动生成和声编配，创作者还可以选择旋律的风格或者调性，软件便可以生成旋律。在这样的技术帮助下，创作者可以根据提供的旋律思路思考创作，这样能够大幅度提高创作效率给予创作者创作灵感。

（四）情绪分析方面

人工智能技术可以通过将电影画面中的人物、场景等元素进行情感聚类，将相似的情感元素归为一类，从而帮助配乐创作者更好地把握观众的情感需求，为配乐创作提供更多的参考和指导。这种技术的应用可以提高电影画面情感分析的准确性和可信度。

那么在进行电影配乐的创作时，通过分析画面可以匹配出电影主题的旋律动机参考。一般来说，电影配乐作品的创作与歌曲创作不同，因为电影配乐需要一个主题动机，再以主题动机为基础创作发展出不同的作品。因此，人工智能技术能够提供给配乐创作者更多的创作灵感从而有利于电子音乐在电影配乐中的应用。

（五）后期制作方面

人工智能技术的发展有利于提高电子音乐音频后期制作方面的操作效率。它可以为后期工作提供了便利，例如：一键混音、自动修音等功能的出现。人工智能可以自动识别音乐信号并进行混音和母带处理。通过深度学习和机器学习等技术，人工智能可以学习优秀的混音和母带处理技巧，并自动应用于音乐作品中。例如在音乐后期制作中，人工智能技术可以帮助将多个音轨对齐，以确保音乐的整体节奏和协调性从而获得更加完美的音乐效果。

那么在进行电影配乐的创作时，由于电影配乐的工作量较大，后期制作者便可以通过人工智能技术的辅助提高创作效率，帮助制作者进行更好的工作。

四、结语

综上所述，目前音乐人工智能技术还处于较机械化并在不断发展的过程中，但对于电影配乐创作者来说仍提供了许多可能性和创新空间，同时能够帮助电影配乐创作者提高工作效率。由于电影是一门视听结合的艺术，所以这对于人工智能来说是一个很大的挑战。总之，将人工智能技术应用在音乐创作中是当下发展的趋势。随着未来科学技术的不断发展，音乐人工智能技术也会更加完善，将其与电子音乐融合应用在电影配乐上或许可以创造出更多不一样的火花从而营造新的配乐模式。