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第23章 ai 作曲 机器如何奏响艺术新乐章（第1页）

AI作曲：机器如何奏响艺术新乐章

引言

在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，艺术领域也不例外。

AI作曲作为其中一个引人注目的分支，正以独特的方式改变着音乐创作的格局。

曾经，音乐创作被视为人类独有的创造性活动，依赖于作曲家敏锐的感知、丰富的情感和深厚的音乐素养。

然而，随着AI技术的崛起，机器开始涉足这片传统上由人类主宰的艺术领地，它们通过复杂的算法和海量的数据学习，尝试创作出风格各异的音乐作品，奏响了艺术的新乐章。

这一现象不仅引发了音乐界的广泛关注，也促使我们深入思考AI在艺术创作中的角色、影响以及未来走向。

AI作曲的技术基础

机器学习算法

AI作曲背后的核心技术是机器学习算法，尤其是深度学习算法。

深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，让计算机能够自动从大量数据中学习特征和模式。

在作曲领域，这些算法可以对海量的音乐数据进行分析，包括音符序列、节奏模式、和声结构等。

例如，循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LStm）特别适合处理音乐这种序列数据。

它们能够记住音乐中的长期依赖关系，从而生成连贯且富有逻辑的旋律线条。

以LStm为例，它在处理音乐序列时，会根据之前输入的音符信息来预测下一个可能出现的音符。

通过在大量音乐作品上进行训练，LStm可以学习到不同风格音乐的典型模式和规律，进而生成符合相应风格的新音乐。

另一种重要的深度学习模型——生成对抗网络（GAN），也在AI作曲中发挥着作用。

GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成新的音乐样本，判别器则判断这些样本是来自真实的音乐数据还是由生成器伪造的。

通过两者之间的对抗训练，生成器逐渐提高生成音乐的质量，使其更接近真实的音乐作品。

音乐数据的收集与处理

要让AI学会作曲，丰富而高质量的音乐数据是必不可少的。

这些数据来源广泛，涵盖了各种音乐风格、时期和地域的作品。

音乐数据集通常包含音频文件以及与之对应的乐谱信息，以便AI能够同时学习音乐的声音特征和符号表示。

在收集到数据后，需要对其进行预处理，使其适合机器学习算法的输入要求。

这包括将音频信号转换为数字特征，如频谱图或梅尔频率倒谱系数（mFcc），这些特征能够捕捉到音频的频率、幅度等重要信息。

对于乐谱数据，则需要进行编码，将音符、节拍等信息转化为计算机能够理解的数字格式。

经过预处理的数据被划分为训练集、验证集和测试集，用于训练、评估和优化AI作曲模型。

AI作曲的发展历程

早期探索阶段

AI作曲的历史可以追溯到几十年前。

早在20世纪50年代，计算机科学家就开始尝试利用计算机生成音乐。

当时的技术相对简单，主要基于规则和算法来生成一些简单的音乐模式。

例如，美国作曲家莱雅伦·希勒（Lejarenhiller）和数学家伦纳德·艾萨克森（LeonardIsaacson）在1957年开发了伊利阿克自动作曲机（IlliacSuite），它通过随机数生成音符序列，并按照一定的音乐规则进行排列组合，创作出了一些具有实验性质的音乐作品。