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第23章 ai 作曲 机器如何奏响艺术新乐章（第2页）

虽然这些早期作品在音乐表现力上较为有限，但它们开启了计算机参与音乐创作的先河。

技术发展与突破阶段

随着计算机技术的不断进步，特别是机器学习算法的出现，AI作曲进入了快速发展阶段。

20世纪80年代至21世纪初，研究人员开始尝试使用专家系统和神经网络来生成音乐。

专家系统通过预先设定的音乐知识和规则来指导作曲过程，而神经网络则能够从数据中自动学习音乐模式。

这一时期的一些AI作曲系统已经能够生成具有一定音乐性的旋律，但在音乐的复杂性和创新性方面仍有待提高。

近年来，深度学习技术的爆发为AI作曲带来了重大突破。

谷歌旗下的magenta项目是这一领域的代表之一。

magenta团队利用深度学习算法开发了一系列音乐生成模型，能够生成多种风格的音乐，包括古典音乐、流行音乐等。

他们的模型在大规模音乐数据集上进行训练，学习到了丰富的音乐特征和模式，生成的音乐作品在质量和多样性上都有了显着提升。

当前应用与普及阶段

如今，AI作曲技术已经逐渐走出实验室，进入实际应用领域。

许多音乐软件和平台开始集成AI作曲功能，为音乐创作者提供了新的创作工具。

一些AI作曲系统甚至可以根据用户输入的简单描述，如音乐风格、情绪、节奏等，快速生成完整的音乐作品。

此外，AI作曲在广告、游戏、影视配乐等领域也得到了广泛应用，为这些行业提供了高效、多样化的音乐创作解决方案。

AI作曲的创作过程与特点

创作过程

AI作曲的创作过程与人类作曲有很大的不同。

首先，AI需要在大量的音乐数据上进行训练，学习不同音乐风格的特征和模式。

这个过程类似于人类音乐家学习音乐理论和欣赏大量作品来积累经验。

在训练完成后，当给定一个创作任务时，AI作曲系统会根据预设的算法和模型生成初始的音乐片段。

例如，基于深度学习的AI作曲系统可能会从一个随机的音符开始，然后根据学习到的概率分布预测下一个音符，逐步构建出旋律线条。

在生成旋律的过程中，系统还会考虑节奏、和声等因素，以确保生成的音乐具有一定的逻辑性和连贯性。

生成的初始音乐片段可能还比较粗糙，需要进一步的优化和调整。

这可以通过人工干预来实现，音乐创作者可以对AI生成的作品进行修改和完善，加入自己的创意和情感表达；也可以通过让AI系统自身进行多次迭代生成，直到达到满意的效果。

特点有以下几点

1.高效性：AI作曲最大的优势之一就是其高效性。

与人类作曲家相比，AI可以在短时间内生成大量的音乐作品。

这对于一些对时间要求较高的应用场景，如广告配乐、游戏音效制作等非常有吸引力。

例如，在广告制作中，客户可能需要快速获得多个不同风格的音乐方案以供选择，AI作曲系统可以在几分钟内生成满足需求的作品，大大缩短了创作周期。

2.风格多样性：由于AI可以学习大量不同风格的音乐数据，它能够生成各种风格的音乐作品，甚至可以融合多种风格创造出全新的音乐风格。

无论是古典音乐、流行音乐、摇滚音乐还是民族音乐，AI都能尝试模仿并进行创新。

这种风格的多样性为音乐创作者提供了更多的灵感和选择，也满足了不同听众对于多样化音乐的需求。