人工智能和音乐的融合,是AI技术在音乐创作领（lǐng）域的新（xīn）突破（pò）,这不再（zài）是音（yīn）乐（lè）专业人士的固（gù）有权力,让对音乐感兴趣的人也能通过音乐AI创作专属于自己的歌曲。音乐与人工（gōng）智能技（jì）术的融合（hé）不仅对现有的音乐（lè）产业造成了一定影响,打破了作曲（qǔ）家进行音乐创作的固定（dìng）模式,带（dài）动整个（gè）音乐（lè）产业的快速发展。

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打破（pò）传统（tǒng）的流动音乐

二十年前（qián）,我们听音乐（lè）是打（dǎ）开（kāi）电视或收音机,聆听DJ们（men）为（wéi）我们播放的歌,或（huò）者（zhě）购（gòu）买磁带与CD自己播放,这样的方（fāng）式却总让我们受到限制（zhì）,无（wú）法（fǎ）随时随地尽情享受（shòu）喜欢的音（yīn）乐（lè）。 而如今（jīn）,我们面对的是浩如烟（yān）海的网（wǎng）络云端音乐曲库,随时（shí）随（suí）地便可链接我（wǒ）们（men）想（xiǎng）听（tīng）的歌。这便是科技发（fā）展给音乐体验（yàn）带来的（de）第一重（chóng）改变（biàn）:打破壁垒。

能够（gòu）自由流（liú）动的音乐为我们创造了无限可能（néng）,方便快（kuài）捷的私人歌单让（ràng）我（wǒ）们每（měi）个人都成了DJ,甚（shèn）至对（duì）不（bú）同歌曲的串联与编辑（jí）,成了我（wǒ）们书（shū）写故事的新方（fāng）法。当音乐不再（zài）有限制,能（néng）够在时空之间自由流动,才给我们创造了足够充分的音乐享受。

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AI改变创造音（yīn）乐方（fāng）式（shì）

AI音乐（lè）简单理解就（jiù）是人工智能创作音乐。早在1951年,英国计算机科学（xué）家艾（ài）伦·图灵就（jiù）曾使用机器录制计算机（jī）生成的音乐,当（dāng）时的计算机几乎占（zhàn）满整个实验室（shì）。人工智能作曲的（de）原理,是它先建立一个数据库（kù）,它有（yǒu）很多首歌然（rán）后他们开发出来一个程序,歌曲主（zhǔ）要是（shì）由旋律（lǜ）和和声来构成的,而（ér）这个程序则可以在（zài）非常多的歌曲里面（miàn）随意截取（qǔ）其中的某一（yī）段（duàn）音频（pín）,它可以把这（zhè）个旋律和和声结构出来。自那以（yǐ）来,由AI或使用（yòng）AI创作的音乐延（yán）续到今天。

AI的模式（shì）是（shì）从分析不同乐曲创作时的（de）数据开始,通过强（qiáng）化学习,相关算法可以（yǐ）学习哪些特征和（hé）模式能够创（chuàng）造出令人（rén）愉快的音乐,或者模（mó）仿某种类型的（de）音（yīn）乐,或者是通（tōng）过以（yǐ）独特的方式组合（hé）元素来创（chuàng）作（zuò）新（xīn）的数字音乐。

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算法作曲的商业应用

算法源自（zì）古代波斯人对（duì）阿拉伯数字游戏的称谓,意思（sī）是阿拉（lā）伯数字的运算法则。对（duì）音乐创作而（ér）言（yán）,广（guǎng）义的算法指音乐要素及组织逻辑、运算（suàn）法则、结构（gòu）模型或（huò）规则系统,以及将（jiāng）算法思维与（yǔ）作曲（qǔ）思维中最小（xiǎo）的决策单（dān）位对（duì）应后所形成的（de）作曲技法模型与系列,也就是音乐的数理逻辑（jí）。这种（zhǒng）对应关系一言以蔽（bì）之:凡作曲即（jí）有算法。如旋律（lǜ）的动机展开、重复、模进、转调（diào）、逆行、倒影、随机（jī）、模糊（hú）、音程或节奏压扩,和声与对位中（zhōng）的音（yīn）高纵横向排列（liè）组合（hé）、不谐和度、紧（jǐn）张（zhāng）度解（jiě）决,配器中的音色组合,曲（qǔ）式中的并行、对置、对（duì）称、回旋、奏鸣等等原（yuán）则都属于常（cháng）规的作曲（qǔ）技法,都（dōu）可以被描述为单一或组（zǔ）合的算法。

狭义上（shàng）的算法作曲（qǔ）,可（kě）以简单地形容为计算机自动作曲系统,在人（rén）适（shì）当的（de）介入下,计算机就（jiù）能（néng）自动生成音乐。所（suǒ）谓适当指的是,与（yǔ）传统创（chuàng）作中作（zuò）曲家对所（suǒ）创作的音乐（lè）作品（pǐn）中的变量拥有主导控制（zhì）权不同,在自动作曲系统中（zhōng）,人只是规则设定者与反（fǎn）馈调试者（zhě）。

很多（duō）科技公司正投资于AI创造或协助音乐（lè）人创作音乐的未来。例（lì）如:

①A．I． Duet - Google Magenta项（xiàng）目:Magenta项目同时也是谷歌（gē）大脑(Google Brain)的项目分支之一,Magenta 项目一直（zhí）在探（tàn）索机器学习在艺术创作中的（de）作用,利（lì）用算法来生成歌曲、图像,让艺术家（jiā）利用这些技术来启发自己的创作。

② DeepBach项目,音（yīn）乐（lè）界的 AlphaGo:DeepBach项目是一个开源的AI作曲（qǔ）项目,开发人（rén）员用巴赫（hè）创作的352部作（zuò）品目来训练DeepBach,在预定义（yì）音域（yù）内,将（jiāng）这些作品变调,创作出了2503首作品。其中,80%用来训（xùn）练DeepBach,而剩余（yú）20%用来验（yàn）证训练（liàn）成果。

③蜜蜂云科技音乐AI智能硬件:蜜蜂云科（kē）技音乐AI智（zhì）能硬件,一款针对全民用户的（de）音乐智能创作硬（yìng）件。用户只（zhī）需（xū）对音（yīn）乐AI智能硬件下达（dá）歌曲（qǔ）类型指令,即可快速生成各种不同风格（gé）的创作曲目;利用音（yīn）乐分（fèn）拣技（jì）术还能将不同音种分离出来,能将其（qí）用不（bú）同的（de）乐（lè）器弹奏出来例如:钢琴弹奏转（zhuǎn）吉他弹（dàn）奏（zòu）,还能（néng）转化生成对应乐器的曲谱等。

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AI智能歌唱模（mó）式演进

唱歌的三大要素是（shì）发音、节拍和音（yīn）调,AI学会（huì）一首（shǒu）歌（gē）有两种方法一是（shì）学习人唱的歌,听人类歌手的（de）原（yuán）唱,这也是人类更喜欢的（de）学（xué）唱（chàng）歌方式（shì）,但机（jī）器通过这种方式来学（xué）唱歌需要需（xū）要（yào）判断曲调,更容易有误差。

二是看着曲谱学这首歌,直接从曲谱生成唱出（chū）来（lái）的音频（pín）文件,这对人（rén）类（lèi）来说比较复杂（zá）,但对机器（qì）来说更（gèng）容易。之后,合（hé）成一段歌声也有两种方法。一种是单（dān）元拼（pīn）接法,把（bǎ）单个的（de）声音（yīn）找（zhǎo）出（chū）来拼在一起。

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如果不考虑音调,声母和韵（yùn）母凑成的（de）单音节有（yǒu）400个左右,提前录制好这400个（gè）音节（jiē）的不同版本,长的短的、高音（yīn）低音,凑成单元（yuán）库,再根据具体歌曲中的发音需（xū）求从（cóng）单（dān）元库（kù）中选取单元拼接起来。不过,这种方法可（kě）能不太流畅,会有一个字一个字（zì）蹦的感（gǎn）觉（jiào）,出来的曲调过渡（dù）上（shàng）会（huì）让人感觉（jiào）生硬。

另一种是参数合成法,用隐马尔（ěr）科夫模型（xíng）来做。这种方法（fǎ）是从大（dà）量录音数据中提取包括能量谱、时长（zhǎng）、音高在内的（de）声学参数,通过声学参数、声码器把音频的波形重构（gòu）出来。这种方法得出的（de）结（jié）果（guǒ）有丰富的变化（huà）,可（kě）以创造（zào）出从来不存在的声音,但是在声码器重构的（de）过（guò）程中可能会（huì）引起（qǐ）音质损失。

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而微软小冰（bīng）的唱歌技能就（jiù）是基于参数合（hé）成法,从乐（lè）谱中采集发音、节（jiē）拍、音调（diào）三（sān）大要素,分别（bié）对声谱（pǔ）参数（shù）、节奏序列、音（yīn）高轨迹用三个（gè）模型分别建模,用神经（jīng）网络预测参数,之（zhī）后把这些参数（shù）通过（guò）声码器（qì）生成波形。之后的迭代中（zhōng）,也借助了模块化的方式（shì）,并将三个（gè）模型合为一个,这样合成歌（gē）声的（de）自然度和流畅度就得以提升了。

就像其他科学技术一样（yàng）,AI作曲的发展带来（lái）的直观（guān）益处之一就是作曲门槛（kǎn）的降低和作曲的大众化。当普通个人用户能（néng）够借助一款音乐软件创（chuàng）作歌（gē）曲时（shí）,我们能够（gòu）想象到那是一个与现在十分（fèn）不同的时代。专业化作曲方面,AI也很可能能够过滤掉许多技术二（èr）三流的作曲人,从而满足日（rì）益（yì）增（zēng）长的音乐市场（chǎng）需求（qiú）。

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结尾:

AI可以通过一个理论上无（wú）限大的（de）数据（jù）库和高速学习能力,制造出更（gèng）加“完美（měi）”的艺术作品,但AI所有的“艺术创作”,本质上都是基（jī）于（yú）人类艺术家们（men）的成果。所以,说到作（zuò）曲,乃至（zhì）拓展到艺（yì）术的各个（gè）领域,AI作为一（yī）种科技,其本质还是让人类的生活变（biàn）得更便（biàn）捷,功能是服务性的。如果我们能够在音乐领域（yù）恰当（dāng）运用（yòng）AI,正（zhèng）如在其他领域运用科技一样,能够大（dà）大提高生（shēng）产效率（lǜ）,并协助人类进行创（chuàng）作（zuò）上的突破。