人工智能背景下的音樂專業人才需求分析與培養對策研究

王群

摘要：隨著人工智能技術在音樂領域的滲透，音樂專業人才的需求和培養也發生了改變。本文從介紹人工智能及其在音樂領域的應用入手，分析人工智能背景下音樂專業人才需求的影響，并從五個方面提出音樂專業人才培養對策。

關鍵詞：人工智能;音樂;人才需求;人才培養

中圖分類號：G712;F0-4 文獻標識碼：A 文章編號：1005-5312（2020）11-0220-03

一、研究背景

近年來，人工智能（AI）發展非常迅速，在各個領域之中都有著非常廣泛的應用，為人們帶來了便利，同時也意味著人工智能對畢業生就業創業有一定程度的影響。首先是積極的影響，人工智能技術能夠代替低技能工作，節省勞動成本，使人們有更多的精力投入復雜的工作中，為社會帶來更大的經濟效益;其次是消極的影響，由于人工智能取代了廉價勞動力，導致畢業生失去部分就業機會，同時也促使社會更加需要能夠熟練運用人工智能技術的高端人才。

如今，我國高等教育的發展逐漸從規模擴張模式轉變為質量提升模式，內涵式建設是教育發展的核心內容。在人工智能技術的影響下，先進的計算機技術與音樂產業領域更加緊密結合，尤其是在音樂教育、創作、表演、欣賞、樂器制作等方面。人工智能技術在音樂領域的快速發展使我們不得不重新考慮高等教育音樂專業的人才培養模式，加強人才培養質量，提升音樂專業畢業生就業率與就業能力，為音樂專業人才培養方式提供新思路和方向。

二、人工智能及其在音樂領域的應用

（一）人工智能

人工智能是20世紀中期被提出的一項技術，主要用來研究如何運用機器模擬和拓展人類智能。人工智能由不同的領域組戎，包括機器學習計算機視覺、大數據分析等。在人工智能研究過程中，人類一t一直都在努力使機器能夠代替人類行為，直到機器能夠“思考”并獨立完成不同性質的工作。如今，人工智能正在直接或間接地影響著社會中的各個行業和領域，隨著其技術的逐漸完善，它為人類帶來方便和快捷的同時，也對人類產生了新的挑戰。

人工智能對教育領域也有一定程度的影響，近年來，國家從戰略層面對人工智能的發展提出指導性意見，例如：2017年7月國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》（國發[2017]35號）、2018年4月教育部印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》（教技[2018]3號）中，提出將人工智能作為未來國家重點發展的戰略性技術，要利用人工智能技術進一步優化人才培養模式、加強教學方法改革，并著力推動高校人工智能創新，提升高校人工智能領域中的科技創新體系、人才培養體系以及服務國家需求的能力。

（二）人工智能在音樂領域的應用

現階段，人工智能也逐漸滲透到了音樂領域，隨著人工智能技術的不斷發展和完善，不僅為音樂產業帶來了新的生機和活力，同時也促進音樂產業的發展，為未來提供無限可能。雖然在音樂領域中，人工智能還不能完全替代人類完成的工作，但是基礎性工作已經可以被其取代，主要體現在音樂教育、音樂創作、音樂表演、音樂欣賞、樂器制作等幾個方面。

1.音樂教育

目前，人工智能在音樂教育領域的應用中最具代表性的產品就是TheONE智能鋼琴，無論是在培訓機構還是學校都有它的身影。音樂學習者可以通過它輕松學習鋼琴，使學習過程簡單有趣，TheONE智能鋼琴的出現帶來了新的鋼琴教學模式。鋼琴包含智能學習系統以及鍵盤的個性指示燈，學習者只需將智能鋼琴與各種智能設備（iPhone/iPad/安卓設備/小米盒子）進行連接，便可通過APP進行智能學習。例如，彈奏前在智能設備中選擇練習曲目后，智能鋼琴的琴鍵會根據曲譜中對應的音符進行亮燈，學習者只需跟燈彈奏，每次只有彈對時下一個琴鍵的燈才會亮起，這樣即使是初學者也能彈奏出正確的旋律。另外，也可以通過調整鋼琴音色和力度等功能，演奏出不同的音色和風格，這樣只需一臺鋼琴便可演奏出交響樂團的效果。人工智能技術同樣運用在其它樂器的學習中，如吉他、尤克里里等樂器。通過學習軟件的智能陪練功能糾正錯音，最后將人工智能技術應用于教學評價中，對練習效果進行智能打分，使學習更加高效便捷，將家長真正從孩子的練習過程中解放出來。人工智能+音樂教育的模式不僅能夠節約教育成本、提升學習者興趣，同時幫助教師改進教育理念、促進教育改革。

2.音樂創作

2012年，倫敦交響樂團成功演奏一首完全由機器創作的作品《通向深淵》;2016年，巴黎索尼計算機科學實驗室發表人工智能合成音樂《DaddysCar》;2017年，美國歌手TarynSouthern和智能平臺共同創作了歌曲《BreakFree）;2019年，由人工智能技術創作的詞曲作品《青春記憶》榮獲“全球AI藝術大賽”一等獎;同年10月，全球首部AI交響變奏曲《我和我的祖國》在深圳完成首演，該曲由中國平安人工智能研究院創作編曲。

隨著這些音樂作品的不斷問世，進一步證明人工智能在音樂創作方面的潛力。在音樂創作過程中，人工智能技術會建立一套自身的音樂創作邏輯和規則，通過“算法作曲”進行旋律、和聲、節奏等創作，同時結合音樂風格和樂器音色等方面完成美妙的音樂。人工智能技術可以根據個人喜好創作新的音樂作品，也能對現有的音樂作品進行改編，對整個“新數字”音樂的創作都有非常實用的參考價值。②

例如，蝦米音樂在2017年底推出的“探樂行動”，用戶在選擇節拍、曲風等基本信息后，運用人工智能技術創作專屬歌曲。由此可見，人工智能與音樂創作的結合對現在以及將來的音樂產業都會產生不同程度的影響。

3.音樂表演

意大利機器人鋼琴家Teo就是人工智能與音樂表演的完美結合，它包含53根手指，能夠自如地控制手指各個關節。這位“鋼琴家”可以通過MIDI文件精準地演奏鋼琴樂譜，也可以模仿真正鋼琴家的演奏。它在2017年參加央視節目《開學第一課》時與郎朗斗琴，完美演繹鋼琴作品《野蜂飛舞》，速度超越人類，之后2018年在北京音樂廳演奏鋼琴經典曲目向人類鋼琴家再次發起挑戰，在當時引起了轟動。

另外，2018年《鄧麗君傳奇》全息演唱會將人工智能與虛擬交互技術相融合，通過全息投影塑造出虛擬人物，人工智能技術轉化后呈現出形象逼真的效果。這些都是人工智能技術在音樂領域的全新發展，有效促進音樂產業不斷升級創新。

4.音樂欣賞

人工智能與大數據、云計算等技術的結合可以幫助人們更加智能地選擇音樂，在豐富的音樂數據庫中根據聽眾需求進行音樂識別和匹配。例如，現在各類音樂播放軟件會對音樂進行智能化風格分類，并通過深度度量學習算法對用戶的使用習慣數據分析，根據用戶的聽歌習慣進行歌曲“自動匹配”，向用戶有針對性地推薦音樂，為其提供專屬的音樂播放列表，幫助人們更加便捷地欣賞音樂，使欣賞音樂的方式更加個性化、專屬化。

5.樂器制作

人工智能也改變了樂器制作的方式，幫助拓展樂器種類，并在一定層面上豐富了樂器的表現力，促使傳統樂器生產發生變革。在確保專業演奏的前提條件下，人工智能技術進一步提升樂器演奏的音色以及娛樂功能。

例如，ROLLblocks方塊樂器的產生就是為了模仿鋼琴、大提琴等一百多種樂器的音色，演奏者只需擁有一件樂器就可以演奏出一百多種音色的音樂，使練習和演奏過程更加富有趣味性，它的出現也對傳統樂器產生一定的沖擊和影響。

三、人工智能對音樂專業人才需求的影響

（一）人工智能替代低技能音樂崗位

智能時代下越來越多的工作崗位會被機器所替代，尤其是那些技術含量較低或者重復性較高的工作。人工智能與互聯網大數據融合后，許多人喪失工作機會，低技能音樂崗位將不復存在，人工智能比人類更快更好地完成低技能工作。智能陪練軟件能夠幫助樂器學習者糾正錯音，并提示練習要點，比人類能夠更加準確快速地發現和解決練習問題。隨著人工智能技術的逐漸完善，教學水平較低的音樂教師最終會被市場淘汰，這樣能夠改善音樂產業就業環境，促使音樂教育市場規范化。

（二）人工智能提升音樂專業學生就業能力

當前，人工智能技術也逐漸被運用在高校的音樂教學中，幫助學生提升學習水平和就業能力。在教學過程中，音樂理論、樂器演奏、音樂創作等方面的學習都能和智能技術結合起來。教師通過整合智能學習資源，創新教學模式，營造良好的課堂氛圍，將教學內容通過智能化的方式展現出來，使學生的學習過程更有趣味性。學生在課后可以利用音樂智能軟件進一步學習，并通過互聯網平臺展示學習成果，形成良性循環。這種新的智能教學模式能為學生提供優質的學習體驗，從理論和實踐兩方面提升學生能力，使學生在大學具備良好的就業能力，為今后就業打下堅實基礎。

（三）人工智能幫助音樂市場擴大就業崗位

人工智能融入音樂產業后出現了一些新的工作崗位，音樂專業畢業生也會面臨更多的機遇和挑戰。例如智能音樂作曲師、音樂數據分析師、網絡音樂創作師、影視立體音樂制作師等。隨著人工智能技術在課堂教學中的應用，不僅能夠提高學生的專業能力，也會促使學生掌握系統的智能技術。音樂專業的學生畢業后不僅僅是從事音樂教育，還能勝任音樂媒體、智能音樂軟件開發、智能樂器制作等方向的工作。這樣使音樂專業學生畢業后都能夠大展宏圖，也在一定程度上提高了畢業生就業率和就業質量

（四）人工智能促進音樂從業者不斷提升業務能力

音樂從業者在智能時代背景下面臨著更大的挑戰，他們需要擁有過硬的業務能力才能不被智能機器所取代。隨著人工智能技術完成的工作增多，音樂從業者的危機和壓力也會越來越大，促使他們不得不加快提升自身的專業能力和綜合素養。同時也正是因為人工智能技術的完善，音樂從業者也可以不斷地學習和充電。音樂教師能夠利用人工智能技術更加便捷高效地提升專業能力和教學水平，在教學過程中快速了解學生特點，有針對性地對學生制定教學計劃，合理安排教學內容，真正做到因材施教。

（五）人工智能無法全面替代音樂工作崗位

如今，人工智能還不能替代音樂從業者的所有工作，尤其是在創造能力方面，人工智能還需要依靠人類來獲取。例如在音樂教學工作中，人工智能僅限于幫助教師進行教學數據收集、計算和分析，并替代教師完成基礎性重復性工作，但是尚不能完成與學生間的情感交流以及對學生的創新能力的培養。

據調查顯示，被人工智能機取代的工作崗位中，教師的可能性最低，人工智能機器不能替代教師成為人類靈魂工程師”。另外，在音樂表演過程中，智能機器人主要通過自身的數據庫儲備完成演奏，這樣的演奏是機械的，或者是對現實鋼琴家的模仿，不能像鋼琴演奏家那樣演奏出獨特的音樂風格，因為機器是沒有感情的，它無法獨立地完成創造性音樂表演。

四、人工智能背景下的音樂專業人才培養對策

目前，高校的音樂教學大多還是采用傳統的教學方式，無論是教師還是學生都還未完全適應將人工智能技術應用在課堂中。在人工智能背景下，這種模式培養的學生已經不能滿足社會對智能人才的要求，所以需要高等院校在確保基本教學任務的完成下，結合智能社會新的發展，重新考量音樂專業人才培養方式。通過制定新的人才培養方案、采用先進的教學方法、加強實踐訓練、強化校企合作、提升教師教學能力等方面，培養出能夠掌握智能音樂系統的“高素質智能型”音樂人才，從而滿足社會的根本性需求。

（一）制定“高素質智能型”音樂精英人才的人才培養方案2019年，中央音樂學院與清華大學、北京大學共同創建跨學科導師團隊，并首次招收了“音樂人工智能與信息科技”專業方向博士生，這為其它高等院校對智能型音樂人才的培養提供了新思路。“高素質智能型”音樂精英人才指的是能夠熟練運用甚至創造音樂智能系統的高端人才。人工智能與音樂的結合需要運用到藝術與理工雙學科知識，想要培養這樣的復合型人才，需重新制定人才培養方案。在制定人才培養方案的過程中，教學任務除了設置與音樂相關的知識與技能外，還要使學生掌握計算機深度學習算法等數字處理能力，最終才能真正實現“高素質智能型”音樂精英人才的培養。

（二）采用以PBL為首的先進教學方法

PBL（Problem-BasedLearning），問題驅動教學法，指的是以學生為主體、學習問題為核心內容的教學方法，這種教學方法使學生緊緊圍繞學習中遇到的問題積極尋求解決方案，在此過程中，教師只是扮演提出問題、設計課程和評估結果的角色。這種教學方法以問題為導向、以學生為中心，能夠刺激學生自主學習，幫助學生發現并解決問題，使其提高學習主動性和創新性。在“高素質智能型”音樂精英人才培養過程中，需要學生掌握主動學習并能其熟練運用的能力，實現知識的快速輸入和輸出，這時需要采用以PBL為首的教學方法。在實際教學過程中，教師也要繼續探索其它先進教學方法，以求最大限度地提升教學質量和教學效果。

（三）加強學生人工智能技術的實踐訓練

在培養學生的過程中，不僅要教授音樂智能系統的理論知識，還要注重學生實踐能力的鍛煉，其中包含教學實踐、藝術實踐和社會實踐。在音樂專業學生教學實踐時，學生在教學環節中融入人工智能技術，利用智能技術的數據與分析功能，對教學任務進行創新性設計。在音樂專業學生藝術實踐時，將人工智能應用于專業匯報表演、藝術創作交流等活動中。在音樂專業學生社會實踐時，在中小學教學、培訓機構代課或社會志愿者活動中加入人工智能技術，豐富實踐形式和效果，也能彰顯音樂專業學生實踐能力的實用性和前沿性。

（四）通過校企合作培養學生掌握音樂智能系統

學校應選擇一些人工智能技術運用成熟的企業，例如研究與開發智能軟件的公司、智能樂器制作商以及將人工智能技術運用到教學中的音樂培訓機構等，與之簽訂合作協議，定期組織學生到企業實習。這些企業不僅具備最新最前沿的音樂智能軟件和設備，也擁有完善的智能系統操作流程，在這里學生能夠運用學校所學的知識和技能。這種模式的校企合作促進學生提升實踐能力，使學生熟練掌握音樂智能系統。

（五）提升教師運用智能技術的教學能力

人工智能已在勞動生產、語言表達等多個領域得以應用，@將人工智能技術運用在高校音樂教學中，可以使教師的教學工作更加有效開展，同時教師需要將更多的精力用來提升自身智能化教學能力。雖然部分學校十分重視對音樂教師智能化教學能力的培養，但是由于培養成本較高，所以不能對所有音樂教師進行培訓，參加培訓的教師也只能進行部分智能技術的學習，這樣的培訓效果不夠明顯。在這種情況下，需要高校選擇部分音樂教師組成一支智能教學團隊，加大其培訓力度，使這些教師熟練掌握智能技術教學能力，促進教學改革，確保智能化教學質量。★基金項目：本文系2019年度河南省大中專院校就業創業課題“人工智能背景下音樂專業就業分析與對策研究”的研究成果，項目編號：JYB2019147。

注釋：

①鄭茹暉.音樂學專業實踐能力與人工智能融合的前瞻[J].當代音樂，2019（08）：163-164.

②戴永冰.隨機性在算法作曲中的實踐意義與審美價值[J].當代音樂，2017（10）：92-95.

③陳怡雨.人工智能及其在音樂教育中的應用[D].中國音樂學院，2017（03）

④張淼.高校鋼琴教學模式探微[J].當代音樂，2019（05）：12-13.