AI+音乐：新鲜背后，难在哪里？ | 动察

　　艺术作品的气韵极难模仿。

　　文｜动点科技

　　作者｜黄尘

　　排版｜李瑞子

　　本文预计阅读时长7分钟

　　近年来，人工智能发展速度加快，除了生成文章、图片和视频，在音乐艺术上也开始大展拳脚。此前，AI 孙燕姿在互联网爆火，事后孙燕姿本人撰文回应称AI耸现并将威胁到成千上万个由人类创造的工作，包括唱歌，“讽刺的是，人类无法超越它已指日可待”。

　　目前，人工智能已逐渐从技术辅助走向了音乐创作等“创造力”领域，AI作曲正在全面参与音乐的制作流程，不仅带来了新的创作方式，也挑战着传统艺术创作的观念和界限。

　　2月21日，腾讯音乐娱乐集团（以下简称“TME”）与上海民族乐团开启战略合作：双方将聚焦以民乐为代表的传统文化与AI音乐创作技术的跨界融合。此次合作，双方将以中国传统二十四节气及其代表颜色为创作灵感，与TME天琴实验室的音乐生成大模型创新融合，探索更专业平衡实用的人工智能音乐创作图景。据悉，此次合作的曲目将在4月举办的音乐会进行首演。

　　以假乱真，借道 AI

　　去年3月，陈珊妮以AI 复刻的嗓音发行了单曲《教我如何做你的爱人》，歌曲发行时她并没有声明作品由AI生成，这首作品几乎骗过了所有乐迷。而在之后的采访中她表示“如果我们可以付出更少的时间成本，降低参与流行音乐的门槛，那是不是可以让流行音乐产业，容纳更多不同的创意与想象？”

　　同年，TME与宏声文化（王力宏工作室）联手打造了华语乐坛首位官方授权“全AI”歌手——AI力宏，并同时发布了由其翻唱的《Letting Go》。“他把自己的音色，过去演唱的、清唱的干声授权给我们，我们帮他创作40首AI演唱作品，AI演唱包括翻唱，也包括王力宏自己原创，AI演唱的歌曲。”TME技术副总裁、天琴实验室负责人周文江告诉记者。

　　除了单人向的 AI 赋能创作，大型音乐会也开始出现 AI 的身影。今年元旦，AI音乐人工智能音乐会在济南上演。其中，序曲《欢迎》和《千里江山图》皆由中央音乐学院人工智能作曲系统作曲。

　　据了解，2019年，中央音乐学院成立音乐人工智能中心，开发了央音人工智能作曲系统，可以通过人工智能算法进行作曲、编曲、歌唱、混音，并最终生成完整的音乐作品。央音人工智能作曲系统能够在23秒内快速创作出一首歌曲，管弦乐作曲系统还能快速生成多声部乐队作品。

　　山东省音乐家协会主席、山东艺术学院音乐学院院长王歌群表示，人工智能赋能音乐创作，其多媒体、多媒介融合的特点使一部分研究作品丰富了人们的精神文化生活。

　　锻造音乐演绎与 AI 的化学反应

　　人工智能渗入艺术领域或许是一种必然，特别是在音乐领域，它所带来的创新潜力正逐渐显现。通过深度学习和大数据分析，人工智能已经能够模拟出各种音乐风格和流派，创作出新颖且富有创意的音乐作品。这种技术不仅为音乐创作提供了无限的可能性，还使得音乐制作更加高效和精确。人工智能在音乐创作中的应用，不仅拓宽了艺术家的创作视野，也激发了他们探索新音乐风格的勇气。

　　周文江坦言：“通过AI提升效率，去替代过去大量人工，或者提升平台运营效率。包括我们现在尝试用AI创作音乐，在我们现在的范畴里面还属于提升效率的环节。更多辅助我们的创作者去更好创作优秀作品，而不是代替创作者完成更高级别、更高难度的作品。我们从来没有想过AI完全取代创作家。”

　　上海民族乐团团长罗小慈将这次合作视为一次科研，“会有一段艰难的路要走”。人工智能创作的曲谱还需要不断试演、重组，根据演奏家的需求“重新排列”，这些过程可能有很多的风险。在此基础上，舞台演绎的二度创作也非常重要，“不一样的人演奏同一条旋律，观众感受到的气口、呼吸都不同。同样是4个小节，AI和实际演奏者吹出来，观众感受到的情绪和速率都不一样。”

　　她认为，现场的二度创作和个人演绎，能让观众感受到技艺和情感交织的独特魅力。此外，人工智能利用丰富的曲库和创作规律进行训练，但艺术是没有规律的，“没有规律有的时候就是艺术的规律……做这样一场音乐会并不是谁想取代谁，而是生在这个时代，我们避免不了人工智能的裹挟。因此选择往前走一步，看一看艺术与科技、AI与民乐的融合能产生什么样的作品。”罗小慈说，“很多时候我觉得上海乐团最难的不是经费、不是钱，最难的是没有创意，没有好奇心，如果哪一天我们没有创意和好奇心，艺术创作才会真正出现瓶颈。”

　　需要注意的是，艺术作品的气韵极难模仿，艺术家（歌手）的情感表达也各不相同。目前最先进的AI技术似乎还没法完全模仿歌手演绎作品时“真情流露”的状态。

　　那么情感如何来传递？周文江认为：“从技术层面上可以做，但就看能做多好。我们无非是通过模拟人类情感在新的创作作品当中丰沛的情感，通过大量的机器学习去学习不同的情感，跟不同的作曲之间的关联性，从而在机器创作的时候，它也可以模仿人类的情感去产生相应的情感作品，我们现在具备了初步的能力。如果要更进一步，甚至在不同演奏家当中体现出演奏家个人更细腻的情感表达，坦白讲，对现在AI很具挑战。这一方面需要AI本身的算法能力不断进行提升，另外一方面需要数据层面更好的支持。”

　　结语

　　把基础歌曲大模型进行落地个性化的精调，通过丰富的音乐曲式和创作规律进行训练，用海量的乐曲数据库专属定制AI训练集，持续输入描述指令将可以直接生成高质量编曲。这意味着未来经过AI的风格优化，无论是对于传统民乐还是西洋古典乐，都可以得到更高质量的传承和创新。正因如此，我们有理由相信，随着人工智能技术的不断发展和完善，将见证音乐与前沿科技数实融合的新生。