人工智能在音乐创作领域中的应用与展望

苏越

【摘   要】人工智能技术在音乐创作领域的应用正逐渐扩大，带来了前所未有的可能性和挑战。本文概述了人工智能在音乐创作中的应用现状，包括灵感生成、编曲作曲和歌词创作等方面，同时探讨了其优势和局限性，并对未来发展趋势进行了展望。人工智能在音乐创作中的辅助和支持作用显著，能够提高创作效率和音乐质量。然而，它也面临着创造力、情感表达等挑战。未来的发展方向将是人工智能与人类音乐家协作，共同发挥各自优势，推动音乐创作领域的发展。本文采用文献研究和案例分析的方法，旨在为人工智能音乐创作研究提供全面视角，并为从业者提供参考。

【关键词】人工智能  音乐创作  创作灵感  前景展望

文章编号：1008-3359（2024）06-0153-06

中图分类号：J0-05

文献标识码：A

音乐创作是一个复杂的过程，需要灵感、创造力、音乐知识和技能等多方面的综合运用。传统的音乐创作主要依赖于人类音乐家的主观能动性，存在创作效率低、音乐风格单一等问题。近年来，人工智能技术的快速发展为音乐创作带来了新的契机。人工智能凭借其强大的数据处理和分析能力，可以从海量音乐数据中学习和提取有价值的信息，并运用于音乐创作的各个环节，为音乐家提供辅助和支持。人工智能音乐创作的兴起，引发了学术界和业界的广泛关注，成为音乐创作领域的研究热点。

一、人工智能发展现状

（一）人工智能的出现与发展

人工智能的出现与发展是科技进步的必然结果。自20世纪50年代“人工智能”这个概念被提出以来，其经历了多次的发展高潮和低谷，如今已经发展成为一门成熟的科学技术。人工智能的发展历程大致可以分为四个阶段：形成期、发展期、转型期和爆发期。形成期主要是在20世纪50年代到70年代，这一时期的人工智能研究主要集中在符号主义方法，通过模拟人类的思维过程来实现智能;发展期是在20世纪80年代到90年代，这一时期的人工智能研究开始转向机器学习方法研究，通过让机器从大量数据中学习来实现智能;转型期是在21世纪初到2010年，这一时期的人工智能研究开始使用深度学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式来实现智能;爆发期则是从2010年至今，这一时期的人工智能研究得到了前所未有的关注和投入，人工智能技术在各个领域都得到了广泛的应用。

（二）人工智能的研究与应用

经过几十年的发展，人工智能已经取得了长足的进步。当前，人工智能的研究主要集中在机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。机器学习通过算法让计算机系统从大量数据中自主学习，从而具备识别、分类、预测等能力，并利用多层神经网络，模拟人脑的信息处理机制，在图像识别、语音识别等任务上取得了超越人类的表现;自然语言处理则让计算机理解、生成和处理人类语言，实现人机交互。

随着人工智能技术的日益成熟，其应用领域也变得越来越广泛。在工业制造领域，人工智能优化生产流程、预测设备故障、实现智能排产。在金融领域，人工智能用于风险评估、反欺诈、智能投顾等。在医疗健康领域，人工智能辅助医生进行疾病诊断、药物研发、医学影像分析。在交通运输领域，人工智能技术应用于自动驾驶、智能交通管理等。在教育领域，人工智能为学生提供个性化的学习内容和方式。在安防领域，人工智能通过人脸识别、行为分析等手段提升安全性。在零售和电商领域，人工智能优化供应链管理、实现精准营销和智能客服。在农业领域，人工智能用于农作物生长监测、病虫害预警等。可以看到，人工智能正在深刻影响和改变着各行各业，推动社会生产力的进步，为人类生活带来更多便利。

（三）人工智能与音乐的结合

音乐作为一门艺术，与人类情感和创造力密切相关。而人工智能作为一种以数据和算法为核心的智能技术，似乎与音乐有着天然的隔阂。但随着人工智能的不断发展，其与音乐的结合正变得日益紧密，并催生出一系列新的可能性。当前，人工智能在音乐领域的应用主要体现在音乐生成、音乐推荐、音乐教育等方面。

在音乐生成方面，人工智能可以通过学习大量音乐作品，掌握音乐的基本规律和风格特征，然后自主创作出新的音乐片段或完整的音乐作品。一些音乐人已经尝试与人工智能进行合作，让人工智能根据既定主题、情绪、风格等要求生成音乐素材，再进行二次创作，最终完成音乐作品。尽管目前人工智能创作的音乐在艺术性上还难以与人类相提并论，但其在一定程度上拓展了音乐创作的思路和效率。

在音乐推荐方面，人工智能可以通过分析用户的听歌历史、偏好等数据，利用协同过滤、内容过滤等算法，向用户推荐其可能喜欢的音乐，提升用户的听歌体验。一些音乐平台已经广泛应用人工智能技术进行个性化音乐推荐。此外，人工智能还可以对音乐进行自动分类、标签化，方便用户检索和发现音乐。

在音乐教育方面，人工智能可以辅助人们学习音乐。例如，智能乐器可以实时评估演奏者的演奏，并提供反馈和建议;音乐学习软件可以根据学习者的水平和进度，定制个性化的学习计划和内容;歌唱评估系统可以对歌者的音准、节奏等进行打分，帮助其纠正错误、改进技巧。人工智能让音乐教育变得更加高效、精准和有针对性。

二、人工智能在音乐创作中的应用价值

（一）预测音乐发展趋势

人工智能在音乐创作领域的应用，为预测音乐发展趋势提供了新的思路和方法。传统的音乐趋势预测主要依赖于专业人士的经验和直觉，而人工智能则可以通过对海量音乐数据的分析，发现音乐流行要素的变化规律，从而做出更加科学、准确的预测。

具体而言，人工智能可以对不同时期、不同地区、不同风格的音乐作品进行大规模的特征提取和比较，识别出音乐旋律、节奏、和声、编曲等方面的流行趋势，并量化分析各种音乐要素的受欢迎程度。同时，还可以结合社交媒体数据，捕捉听众对音乐的反馈和评价，了解大众口味的变化。通过综合考虑音乐内部特征和外部环境因素，人工智能能够预测未来一段时期内音乐创作的流行风向，给音乐人提供创作灵感，为音乐产业提供决策参考。此外，人工智能还可以通过生成对抗网络等技术，自主创作出符合未来趋势的音乐作品，为人类提供更多元、更前沿的音乐体验。目前一些音乐人已经尝试与人工智能合作，探索人机协作的新型创作模式，从而激发音乐创作的更多可能性。

可以说，人工智能让音乐趋势预测变得更加精准、高效、前瞻，为音乐产业的发展规划提供了有力支撑。但同时也要看到，音乐创作是一个复杂的过程，涉及艺术家的主观感受、社会文化背景等多重因素，单纯依赖数据分析可能难以洞察音乐发展的全貌。

（二）精准识别音乐旋律

音乐旋律是音乐作品的灵魂，是体现作曲者创作思想和审美情趣的关键。传统的音乐旋律识别主要依赖于人的听觉感知和乐理知识，存在一定的主观性和不确定性。而人工智能在音乐旋律识别方面展现出了独特的优势，能够实现更加精准、细致、全面的旋律识别。

人工智能通过对大量音乐作品的旋律进行特征提取和模式学习，建立起音乐旋律的数学模型。基于这些模型，人工智能可以自动识别出音乐作品中的主旋律、副旋律以及和声旋律等，并以可视化的方式呈现出来，方便人们分析和研究音节结构。此外，人工智能还可以对识别出的旋律进行音高、节奏、音长等方面的量化分析，发现其中蕴含的创作规律和艺术特点。精准识别音乐旋律对音乐创作和音乐教育具有重要的价值。对于音乐创作者而言，人工智能可以帮助他们快速提取自己或他人作品中的优秀旋律片段，并进行二次创作或改编，从而激发更多的创作灵感。对于音乐学习者而言，人工智能可以帮助他们准确辨识和记忆音乐旋律，加深对音乐作品的理解和感悟。

（三）增加音乐附属属性

音乐作品除了旋律、节奏、和声等基本要素外，还包含了丰富的附属属性，如歌词、曲风、情感色彩、文化内涵等。这些附属属性与音乐的内在要素共同构成了音乐作品的整体艺术形象，对听众的欣赏体验有着重要影响。人工智能在增加和分析音乐附属属性方面具有独特的优势，能够从多个维度拓展音乐作品的内涵和价值。

在歌词创作方面，人工智能可以通过学习大量优秀歌词，掌握词汇、韵律、意象等创作技巧，然后根据音乐旋律、主题、情感等要素，自动生成契合音乐内容的歌词。虽然目前人工智能创作的歌词在艺术性上还难以达到人类顶尖创作者的水平，但它在一定程度上可以为音乐人提供创作思路和灵感，提高歌词创作的效率。此外，人工智能还可以对歌词内容进行情感分析，揭示歌词所表达的喜怒哀乐等情感特征，加深人们对音乐作品的理解和共鸣。

而在曲风识别方面，人工智能可以通过分析音乐的旋律、节奏、编曲等特征，自动判断其所属的曲风流派，如古典音乐、爵士乐、摇滚乐、电子音乐等。这种自动化、标准化的曲风识别，可以帮助音乐平台对曲库进行分类管理，为用户提供更加精准的音乐推荐和搜索服务，让他们更加清楚自己喜欢作品的风格定位，并从不同曲风中汲取创作元素，推动音乐的多元化发展。

三、人工智能在音乐创作中存在的局限

（一）依照规则生成，缺乏独创性

人工智能在音乐创作领域的应用虽然取得了一定的进展，但仍然存在一些局限性。其中一个突出的问题就是人工智能生成的音乐往往缺乏独创性。目前大多数音乐生成系统都是基于一定的规则和算法，通过对大量已有音乐数据的学习和分析，总结出一些创作模式和套路，然后根据这些规则生成新的音乐作品。这种方式虽然能够快速生成大量的音乐，但生成的音乐往往缺乏独特的风格和创意，听起来总有一种似曾相识的感觉。人工智能很难突破已有的创作模式，产生出真正新颖、独特的音乐作品。这是因为机器学习的本质是对已有数据的归纳和总结，它很难超越已有的认知范畴，产生出全新的创意。而音乐创作本质上是一种创造性活动，需要打破常规，跳出固有的思维定式，这恰恰是人工智能所不擅长的。因此，如何赋予人工智能更强的创造力和想象力，使其能够生成更加新颖、独特的音乐作品，是目前亟待解决的难题。

（二）基于先前创作，缺乏知识保障

人工智能音乐创作的另一个局限性在于，它主要是基于对先前的音乐创作成果的学习和模仿，而缺乏对音乐知识和理论的深入理解。目前的音乐生成系统大多采用深度学习等数据驱动的方法，通过对大量音乐数据的训练，学习音乐的特征和规律，然后根据学习到的模型生成新的音乐。但是，这种方法本质上是一种浅层次的模仿和拼凑，缺乏对音乐内在规律和原理的把握，机器并不能真正地“听懂”音乐，只是在机械地重复已有的创作模式。这导致生成的音乐往往缺乏深度和内涵，难以达到专业创作的水准。而人类的音乐创作则是建立在扎实的音乐理论基础之上的，需要对音乐的旋律、和声、节奏、曲式等有深入理解，需要掌握作曲技巧，还需要有丰富的审美情趣和艺术修养。这些知识和能力的养成是需要长期学习和积累的，并非一朝一夕之功。

（三）机器逻辑运算，缺乏情感色彩

音乐是一种情感的艺术，优秀的音乐作品不仅需要精巧的结构和技法，更需要饱含深情的情感表达。而人工智能基于机器学习算法生成音乐的过程，本质上是一个冷冰冰的逻辑运算过程，是对数据的机械处理和对模式的匹配，很难赋予音乐以丰沛的情感。机器所谓的“创作”，更多是一种对已有音乐数据的重新组合和拼凑，其间缺乏人类创作中的情感投入和心血付出，其生成的音乐往往让人感到冷冰冰的，缺乏感染力，难以打动听众的心。而人类的音乐创作则是一个充满激情和挚爱的过程。创作者需要将自己的情感、经历、思想倾注到作品之中，才能谱写出感人肺腑的乐章。这种创作需要灵感的迸发，需要情感的宣泄，是一个复杂的心理过程，这是人工智能难以模拟的。

四、对人工智能在音乐创作领域中的应用建议与未来展望

（一）重视情感模型构建，提高情感理解与渗透能力

人工智能要在音乐创作领域取得更大的突破，一个重要的策略就是要重视情感模型的构建，提高人工智能对音乐情感的理解和表达能力。正如上文所述，音乐是一种情感的艺术，优秀的音乐作品往往能够打动人心，引发情感共鸣。而目前的人工智能音乐创作系统在情感表达方面还比较欠缺，生成的音乐往往缺乏感染力。这主要是因为现有的音乐生成算法更多地关注音乐的结构和形式，对音乐的情感内涵关注不够。

因此，研究者需要深入探索人类音乐创作中的情感机制，了解不同音乐元素与情感表达之间的关联，构建出更加精准、全面的音乐情感模型。一方面，可以通过对大量不同风格、不同情感色彩的音乐作品进行分析，总结出音乐旋律和声、节奏等因素与情感表达之间的对应关系，建立起音乐情感特征库，通过大数据分析和机器学习，可以发现不同音乐参数与情感之间的关联规律，为情感建模提供依据。另一方面，可以借鉴心理学、认知科学等领域的最新研究成果，探索人类情感认知的机制，了解音乐如何影响人的情绪和心理。而近年来，神经科学和认知科学领域对人类情感和艺术认知的研究取得了长足进展，这些研究成果可以为音乐情感计算提供重要的理论基础和启示。

在此基础上，研究者可以开发出更加智能、更加人性化的情感分析和建模算法，赋予人工智能更强的情感理解能力。传统的机器学习算法更多是基于浅层特征的匹配和分类，难以捕捉音乐中蕴含的深层情感。而深度学习等新兴人工智能技术，可以通过构建多层神经网络，自动学习提取音乐中的高层特征，更好地建模音乐的情感表达，同时还可以引入注意力机制、记忆机制等认知计算模型，模拟人类的情感认知过程，动态地分析音乐的情感流变。

此外，还要探索如何将情感因素更好地融入音乐生成的各个环节，让人工智能能够根据不同的创作需求和目的，自动选择恰当的音乐素材和创作策略，生成富有情感色彩、感染力强的优秀音乐作品。这需要开发出更加灵活、多样的音乐生成框架，综合运用规则系统、概率统计模型、深度生成模型等不同技术，实现音乐的智能创作。

（二）完善创作底层逻辑，解决版权纠纷等系列问题

由于人工智能生成音乐的过程通常是基于对已有音乐作品的学习和模仿，因此难免会出现一些与原有作品相似的片段或元素，这就可能引发版权争议。一些音乐家和版权方可能会指责人工智能侵犯了他们的著作权，主张对生成的音乐拥有所有权。这个问题如果得不到妥善解决，将会严重阻碍人工智能音乐创作技术的发展和应用。因此，要推动人工智能在音乐创作领域的应用，一个重要的策略就是要完善人工智能音乐创作的底层逻辑，建立起明晰的版权归属机制。

首先，研究者需要深入分析人工智能生成音乐的技术原理，厘清人工智能创作与人类创作之间的本质区别。人工智能生成音乐虽然借鉴了已有的音乐作品，但其创作过程是一个复杂的计算和优化过程，并非简单的拷贝或抄袭，而是在学习的基础上生成了全新的音乐内容，其所生成的音乐应当被视为一种独立的创作成果，享有独立的版权。

其次，要建立起合理的版权归属规则。可以参考人类合作创作的版权分配机制，按照不同主体在创作中的贡献大小来确定版权的归属。例如，可以将人工智能生成音乐的版权归属于开发算法的研究者、提供训练数据的音乐家、使用算法进行创作的用户等多方，按照事先约定的比例进行分配。同时，建立起完善的版权登记和保护机制，对人工智能生成的音乐进行登记和存证，明确版权归属和保护期限，防止未经授权的使用和侵权。

最后，还要加强人工智能音乐创作相关的法律法规建设，为解决版权纠纷提供法律依据。目前，世界各国对人工智能生成内容的版权归属还没有明确的法律规定，各国立法和司法实践也不尽相同。因此，亟须制定专门的法律法规，明确人工智能生成音乐的版权归属、保护措施、侵权认定标准等，为人工智能音乐创作营造良好的法治环境。

（三）加强相关人员培训，培养“音乐+人工智能”复合人才

人工智能音乐创作技术的发展和应用，不仅需要技术上的突破，还需要相关人才的支撑。然而，目前我国在这方面的人才储备还比较匮乏，既懂音乐又懂人工智能的复合型人才十分稀缺。大多数音乐专业的学生缺乏人工智能方面的知识和训练，而计算机专业的学生又对音乐创作缺乏深入的理解和体验。这种人才断层已经成为人工智能音乐创作发展的一大难题。因此，要推动人工智能在音乐创作领域的应用，一个重要的策略就是要加强相关人员的培训，大力培养既懂音乐又懂人工智能的复合型人才。

第一，要改革现有的音乐教育和计算机教育模式，在音乐专业中开设人工智能相关课程，在计算机专业中开设音乐创作相关课程，鼓励学生进行跨学科学习和研究。通过交叉培养，使学生既能掌握扎实的音乐理论知识和创作技能，又能熟练运用人工智能技术进行音乐创作和分析。

第二，要加强相关领域的科研人员和从业人员的培训。可以通过举办专题研讨会、工作坊、培训班等形式，邀请国内外知名专家学者授课，分享最新的研究成果和应用经验，帮助科研人员和从业人员及时更新知识结构，提升创新能力。同时，还要搭建产学研合作平台，鼓励高校、研究机构与音乐企业、人工智能企业开展联合攻关和人才培养，促进人才在不同领域和机构之间的流动，实现优势互补和资源共享。

第三，还要注重后备人才的培养，鼓励更多优秀学生投身到人工智能音乐创作领域。可以设立专项奖学金，资助优秀学生开展相关研究和实践;可以举办人工智能音乐创作大赛，搭建展示平台，发掘和培养优秀人才;或是创新人才评价和激励机制，完善相关职称评定和岗位设置，为人才成长创造良好的制度环境。

此外，人工智能还将在音乐教育和人才培养领域发挥越来越重要和关键的作用。通过智能化的教学系统和互动式的练习平台，人工智能可以为每一位学习者提供个性化的学习方案和实时的反馈指导，帮助他们更加高效快速地掌握音乐创作技能，显著提高学习效率和质量。同时，人工智能还可以通过大数据分析和智能算法，精准挖掘和发现更多优秀的音乐人才，为音乐行业源源不断地输送更多的新鲜血液和创新力量。

随着人工智能与音乐创作的不断深度融合和协同发展，完全有理由相信，未来将会涌现出更多优秀出众的人工智能音乐作品，为人类的音乐事业注入持久强劲的活力和创造力。人工智能与人类音乐家的合作将会越来越紧密无间，双方优势互补，携手并进，共同推动音乐艺术的创新发展和跨越式进步。同时，人工智能还将在音乐教育和人才培养方面发挥越来越重要和不可或缺的作用，为音乐行业的可持续发展提供坚实有力的人才支撑和智力保障。

五、结语

人工智能正在为音乐艺术的创新发展注入源源不断的新鲜活力和无穷创造力，相信随着人工智能技术的不断突破，未来将会涌现出更多独具匠心、令人耳目一新的人工智能音乐作品。但与此同时，笔者也清醒地认识到，人工智能在音乐创作中还存在诸多局限，现阶段人工智能还不能很好地理解和把握音乐所蕴含的丰沛情感，其创作往往缺乏打动人心的感染力。因此，如何赋予人工智能更强的情感理解和表达能力，是一个亟待攻克的难题，期待未来能够研发出更加智能、更加人性化的情感分析和建模算法，让人工智能创作的音乐更具感染力。

参考文献：

[1]常景博.人工智能在音乐创作中的合理运用解析[J].艺术品鉴，2023（36）：170-173.

[2]程汇聪.人工智能在音乐创作中的应用[J].音乐探索，2023（03）：136-144.

[3]陈天娇.人工智能在音乐创作中的应用[J].信息与电脑（理论版），2023（12）：177-179.

[4]王瑗瑗.人工智能技术在音乐创作中的应用[J].当代音乐，2022（06）：102-104.

[5]王晓璇.未来音乐新风向：人工智能赋能音乐发展——世界音乐人工智能大会述评[J].人民音乐，2022（01）：84-87.

[6]蔡建纯，陈迅，张雨晨.人工智能技术在音乐创作中的应用[J].产业创新研究，2021（12）：35-37.

[7]陈益敏，张焜，刘聆风.人工智能音乐的“音乐人格”——赋予音乐创作的动态性以增进音乐的情感性[J].中国民族博览，2021（03）：130-132.

[8]陈世哲.浅谈人工智能技术在音乐创作中的应用[J].音乐探索，2020（01）：125-132.