短短幾年，音樂人工智能已成為熱門。作曲、伴奏、即興創作……人工智能在各種場合展示的“才華”令人大開眼界。在剛剛過去的2021年，世界音樂人工智能大會、全球人工智能技術大會、2021中國音樂科技應用論壇等各種學術活動上，音樂人工智能也成為被提及最多、大家討論最熱烈的話題之一。

未來的音樂會變成什麼樣？音樂人工智能會代替人類的藝術創造嗎？它會為人類的創造力插上翅膀，還是成為終結者？

個案

AI少女學音樂

“小冰學習能力超強”

2020年的畢業季，上海音樂學院迎來一位“特殊”的畢業生——人工智能少女小冰。小冰不僅順利畢業，還被授予音樂工程系2020屆“榮譽畢業生”稱號。

談及進軍音樂內容創作，前微軟（亞洲）互聯網工程院副院長、現任小冰公司首席執行官李笛告訴北京青年報記者，不同於此前的詩歌創作、視覺創作、演唱，音樂創作對人工智能小冰來説難度更大，“音樂是流媒體，對作品的流暢度要求很高。此前小冰在音樂創作中的能力主要是內容的生成，比如演唱，這一次小冰學習的作詞、作曲和編曲其實更難。”

如何讓人工智能學會音樂創作呢？小冰團隊與上海音樂學院老師告訴北青報記者，讓人工智能小冰開始音樂創作的學習過程分三步：

首先，基於小冰已有的音樂創作模型，團隊把端口給到上海音樂學院的老師，讓老師去聽小冰創作的海量音樂作品，並給出系統性的點評。

其次，老師也教會團隊程序員基本的樂理知識，包括編曲技巧等，用於優化小冰的創作模型。

最後，小冰不斷學習，不斷交作業，老師不斷給反饋。無論“模型”“作業”還是“反饋”，都是一個不斷迭代的過程，如此循環往復……

當小冰達到和人類同學相似的水平，且趨於穩定，她就畢業了。

在上海音樂學院學習期間，小冰接受了來自音工系主任於陽教授和陳世哲老師的“指導”。談及教學模式，陳世哲老師説，教學生學習音樂創作和教授人工智能有相似之處：“傳統教學方式，我們會讓學生學習經典的作品、然後臨摹，接下來老師批改、學生再反饋。人工智能和普通學生的學習方式並沒有太多差異，我們同樣也是給小冰準備了一些數據，小冰學習之後進行創作，老師再來進行評估，來指出哪有問題，繼續去修改，一起來完成。”

當然也有不同。陳世哲評價説“小冰是個學習能力超強的學生”，“教學過程中最大的不同是，小冰的迭代速度是人類完全不可能企及的，比如説一個學生學習、臨摹一首曲子、寫出作業、老師修改，這個過程至少要一週時間，但是在對小冰的教學中，我們一口氣放過去幾百首甚至更多曲子。”

陳世哲老師介紹，判定學生能否順利通過畢業的考核大體有三條水平線，“最高級創作線是頂尖的流行歌曲，譬如可以拿到格萊美獎、最佳金曲獎的水平；中間線是創作水準不錯的普通流行歌曲；基本線是創作廣告、電視劇、紀錄片配樂等。經過半年的學習，我們認為小冰已經達到基本線普通、簡單歌曲的創作能力，不斷接近中間線的創作標準，所以我們給了她榮譽畢業生的稱號。實際上她的水準已經很接近中間線，我們也期待小冰繼續按照研究生的標準來入學。”

李笛&&，“對於音樂産業化，人工智能可以在不需要人力參與的情況下，用穩定的質量、極低的成本、高併發地生産內容，並供應出去，未來在視頻、影視配樂等産業的落地都有很大的空間。”

揭秘

音樂人工智能  

3秒創作完整歌曲

人工智能的算法進入到藝術創作當中，對傳統音樂的創作産生了巨大的影響。2019年，華為公司利用Mate20Pro中的AI，對奧地利作曲家舒伯特未完成的《第八交響曲》剩餘曲譜進行了譜寫，並在倫敦的一場音樂會上進行了公演。與舒伯特的未完稿不同，貝多芬的《第十交響曲》幾乎沒有任何曲譜，由於病情惡化，貝多芬只畫了這部作品的幾張草圖就溘然離世。創意人工智能初創公司Playform的一群科學家和音樂學家完成了貝多芬未竟的事業，他們經過兩年多的努力，不僅讓人工智能學習了貝多芬的全部作品，還教會了它貝多芬的創作過程。2021年10月，這&人工智能幫助貝多芬續寫了《第十交響曲》，並在德國波恩舉行首演，吸引了世界的目光。

“像人類的學習一樣，人工智能也是通過語料庫學習海量的內容，然後‘創作’新的作品。”面對人工智能超強的學習能力，中央音樂學院音樂人工智能與音樂信息科技系主任、教授李小兵忍不住感慨，“實在是太強了！”2021年，由李小兵作為首席專家申報的《音樂與人工智能協同創新發展理論研究》入選2021年度國家社科基金藝術學重大項目。該課題從音樂學、腦科學、人工智能、計算機科學等多個領域入手展開跨學科研究，以“音樂創作與人工智能協同創新發展”“音樂呈現與人工智能協同創新發展”“音樂接受與人工智能協同創新發展”“音樂人工智能哲學——美學”為四個子課題，圍繞人、音樂、人工智能三者的相互關係，對音樂與人工智能協同發展中的問題進行深入全面的研究。

隨着研究的深入，音樂人工智能在效率上不斷精進。李小兵透露，目前人工智能最快3秒就可以創作出一首歌曲。“原來最快是23秒，現在已經縮短到3秒了，3秒不僅是作曲，還包括演唱、伴奏、合成，也就是説出來就是一首完整的作品了。”

李小兵和他的團隊將人類創作的歌曲和人工智能創作的兒童歌曲放在一起，邀請志願者做過盲測，很難分辨出哪首是人工智能創作的。與人類的思維不同，李小兵用“盲盒”來形容人工智能，“音樂人工智能創作的東西有些與人類相同，有些卻不太一樣，甚至會讓人瞠目結舌。”

觀點

“音樂魅力在於演奏家的二度創作”

“人工智能和藝術的結合最難的一塊實際上就是音樂。”上海音樂學院音樂工程系主任、作曲家於陽對北青報記者説，“有章可循的容易實現，但音樂是時間的藝術，聽覺上給人的感受變化無窮，有太多不確定性。受限於技術水準、數據等因素，現在的音樂人工智能還處於初級階段，需要進一步探索和研究。”

李小兵也認為，與文本、語言相比，音樂的維度要多很多，有音高、節奏、強弱、情感等，也要複雜得多，因此音樂人工智能需要更大的模型和算力，也要最頂尖的科學家和藝術家攜手。儘管人工智能作曲可以通過學習海量的作品，模仿作曲家的創作通過圖靈測試，在演奏方面也可以做到精準無誤，但業內人士普遍認為，就情感來説，這些作品與人類創作的作品還是有很大區別的。

“這就是音樂的魅力所在。一首鋼琴曲，十個演奏家彈出來是十種完全不同的感受，這裡面就有演奏家的二度創作。這種感受的不同是機器取代不了的。”於陽説。

儘管不能代替人類最核心的創造力，但目前人工智能已經可以輔助人類做很多事情，尤其是大量重復性、基礎性的工作。

“20年前，我們都是在五線譜上寫東西，現在大部分作曲家都是用電腦軟體創作了，這實際上就是人工智能的一種形式。”身為作曲家的於陽&&，寫作完成後，軟體還能自動生成演奏，作曲家可以隨時在上面修改、調整，“人工智能大大提高了創作效率。”

李小兵也認為，“如果要創作高水平的音樂，如電影配樂或是一線的、能打榜的流行歌曲，人工智能還有很長的路要走，但一些背景音樂，人工智能的創作已經能夠符合人們的欣賞需求。”

隨着音樂人工智能的深入發展，未來的音樂會有翻天覆地的變化。在李小兵看來，未來音樂可能不止3D音樂、機器人主持、交互多媒體、人工智能伴奏、虛擬現實、機器人指揮、機器人演奏、機器人演唱等，更有可能會出現新形態，“就像照相機出現以後，迫使美術界發生了特別大的改變，出現了一批照相機不能代替的大藝術家，隨着音樂人工智能研究的深入，未來的音樂創作更加彌足珍貴，也一定會誕生讓人意想不到的新的音樂形態。”（記者 田婉婷 張知依）

潮流檔案

AI通過自身強大的數字處理能力兼顧歌曲從製作到演唱的全流程，實現化繁為簡，在短時間內完成音樂作品創作。通過算法學習和“實戰”訓練來學習如何寫歌，非音樂工作者也可以借助這種技術創作出屬於自己獨一無二的曲子。

行業布局

科技巨頭投資各有重點

資本早就意識到了音樂人工智能的商業價值，人工智能科技巨頭都在積極布局：早在2016年，字節跳動就成立了AI Lab，對AI進行深入研究；網易雲音樂在2020年戰略投資了AI音樂公司AIVA，重點放在了AI輔助音樂創作領域；騰訊AI Lab推出了AI數字人“艾靈”,可以通過用戶提供的關鍵詞自動生成歌詞並演唱；字節跳動開發的基於Tacotron聲學模型和WaveRNN神經網絡聲碼器的中文歌聲合成(SVS)系統——ByteSing、微軟研究院發布的AI音樂開源項目Muzic等都在試圖證明人工智能可以完成音樂的整個生産過程。

學科儲備

首批音樂人工智能博士今年畢業

各大高校也在迅速推進音樂人工智能的研究和應用。中央音樂學院、上海音樂學院、四川音樂學院等高校紛紛開設音樂人工智能專業。2022年7月，中央音樂學院首批音樂人工智能的博士就要畢業了，他們成為了各大互聯網公司爭搶的人才。“因為社會對音樂人工智能的人才需求量巨大，現在大的互聯網公司用的大部分都是從聲學專業轉過來的，可能不是專門學習音樂人工智能專業的，所以説目前我們這個專業的博士畢業生非常搶手。”李小兵説。

“通常情況下，搞音樂的人不懂科技，搞科技的人不懂音樂，音樂人工智能是個交叉領域，我們現在做的事情就是把這兩方面結合起來。”於陽透露，上海音樂學院的人工智能博士採取雙導師制，音樂和技術的導師各一名。“音樂人工智能未來可期，現在要跨出這一步很重要。但目前人才缺口還是很大的。”

大事記

2019年

深圳交響樂團演奏了全球首部AI交響變奏曲《我和我的祖國》，這也是該曲目的世界首演。

2020年7月9日

由微軟小冰、小米小愛、百度小度、Bilibili泠鳶四位人工智能機器人合唱的主題曲《智聯家園》亮相 2020年世界人工智能大會開幕式。

2021年10月9日

人工智能續寫的貝多芬《第十交響曲》在德國發布，引發世界關注。