人工智能技術在流行音樂創作中的應用研究

摘 要：人工智能技術正在迅速改變流行音樂創作的方式，從作曲、編曲到混音等環節，AI工具顯著提高了創作效率和多樣性，推動了音樂風格的多樣化和跨界融合，也對音樂文化的傳承與創新產生了深遠影響。在此背景下，創作主體性的挑戰和音樂原創性的維護成為重要議題。

關鍵詞：人工智能；流行音樂創作；文化傳承；文化創新

人工智能技術的發展為音樂領域帶來了革命性的變化，從創作到制作，再到分發和消費，其正在不斷推動音樂產業的創新。傳統的音樂編曲需要豐富的音樂理論知識和創作經驗，而智能編曲技術可以通過分析和學習大量的音樂作品，自動找到合適的和聲、樂器和編曲技巧，輔助音樂人進行創作。例如，MusicFX利用谷歌的MusicLM模型和DeepMind的水印技術SynthID，允許用戶通過輸入文字描述來創作音樂，展現了人工智能在個性化音樂制作方面的潛力。AIVA作為一款基于深度學習的人工智能音樂創作平臺，能夠根據用戶選擇的情緒、場景、時長和樂器，生成適合電影、游戲、廣告等媒體的原創音樂，其應用范圍廣泛且實用。Soundraw和Soundful則是兩款專注于生成免版稅背景音樂的在線工具，它們通過人工智能技術為用戶提供了豐富的音樂素材，并解決了版權問題，讓音樂創作者能夠更加自由地使用音樂素材。此外，像Udio這樣的音樂生成器，利用人工智能的潛力定制音樂，其用戶友好的設計和高質量的音樂輸出受到了廣泛的歡迎。這些音樂工具的出現，不僅簡化了音樂創作的流程，還降低了音樂制作的門檻，使更多人能夠參與音樂創作。

隨著科技的飛速發展，人工智能技術已經滲透到多個藝術領域，其中音樂創作尤為引人注目。流行音樂作為大眾文化的重要組成部分，其創作過程和最終作品往往反映了時代的變遷和技術的進步。因此，了解人工智能如何在這一領域發揮作用，不僅有助于把握音樂創作的新趨勢，還能為未來的音樂產業發展提供有價值的參考。

一、人工智能技術變革流行音樂的創作過程

在現代流行音樂創作中，人工智能輔助工具的應用正在逐步改變創作者的工作方式與創作流程。這一變革涉及多個關鍵環節，包括靈感啟發、旋律構思、編曲制作以及后期制作等方面。

靈感啟發是音樂創作的起點，作曲家依賴自身的情感體驗、文化背景以及環境刺激來激發靈感。然而，隨著人工智能的介入，靈感的獲取途徑變得更加多樣化和高效。自動作曲軟件，如OpenAI的MuseNet，能夠通過輸入簡單的關鍵詞或情感標簽，生成多種旋律片段，幫助創作者在靈感匱乏時迅速找到創作的切入點。這種技術不僅為創作者提供了豐富的選擇，還在一定程度上消除了靈感枯竭的困擾。但過于依賴人工智能工具會使旋律的原創性和獨特性受到影響，創作者需要在使用人工智能工具時保持警惕，以避免創作趨于同質化。

在編曲制作環節，人工智能輔助工具大幅度簡化了音樂制作的流程。傳統編曲需要創作者對不同樂器的音色、節奏、和聲進行細致的調整，而現在，基于人工智能技術的編曲軟件能夠自動為用戶提供多種編曲方案。Melody Sauce 2是一款智能音樂制作軟件，它結合了多種人工智能算法和歌曲風格，使用戶可以輕松創作旋律片段。通過簡單點擊鼠標，就能夠自動生成旋律片段，并隨后在優化過程中根據生成的音樂進行調整。與此類似，Scaler 2則是一款和聲自動生成軟件，根據用戶設定的調式來隨機生成和聲，激發創作者的想象力，并構建出復雜而精準的和聲路徑。這些人工智能軟件為音樂創作者帶來了新靈感。

后期制作是音樂創作的最后一環，涉及音頻處理、混音、母帶制作等多個步驟。人工智能技術在這一環節的應用極大地提高了工作效率。例如，人工智能驅動的音頻處理軟件能夠自動識別錄音中的噪音、失真和音準問題，并進行自動修復。同時，其還可以根據音樂的情感氛圍，自動添加適量的混響、均衡效果和動態，使音頻作品更加豐滿和專業。這種智能化的后期處理簡化了復雜的音頻處理流程，為創作者節省了大量時間。

二、人工智能技術提升流行音樂創新性

在流行音樂領域，創新是持續發展的核心動力。人工智能技術能夠在這一關鍵維度上發揮獨特作用，促進流行音樂的創新性發展。

（一）模擬與拓展人類創作風格

人工智能技術通過深度學習和算法優化，能夠高度模擬并拓展人類作曲家的創作風格和技巧。它不僅能夠復刻經典音樂的旋律線條與和聲，還能在這些基礎上進行創新和融合，形成既具有傳承性又不失新穎性的音樂作品。例如，某些人工智能作曲系統能夠分析并學習歷史上不同時期的音樂風格，然后在新的作品中巧妙融合這些元素，創造出跨時代的音樂風格。這種模擬與拓展不僅是對人類音樂智慧的致敬，更是對音樂創新邊界的勇敢探索。

AI寫歌王就是一款集成了先進人工智能技術的音樂創作軟件，其核心功能在于能夠自主完成從旋律創作、和聲編排到歌詞撰寫的全過程。通過深度學習算法和自然語言處理技術，它能夠理解并模仿不同音樂風格和情感表達，為用戶提供個性化的音樂創作體驗。無論是流行音樂、古典音樂還是電子音樂，AI寫歌王都能輕松駕馭，展現出極高的創作靈活性和創新性。

（二）創造全新音樂類型與風格

更為引人注目的是，人工智能還能憑借其強大的數據處理能力和創造力，獨立創造出全新的音樂類型和風格。這些新風格可能源于對已有音樂元素的重新組合和排列，也可能是在全新的維度上構建出的音樂語言。人工智能通過不斷學習，能夠發現人類創作者的音樂模式和規律，從而開啟音樂創作的新紀元。

索尼音樂娛樂公司曾與人工智能研究團隊合作，推出了一個名為Flow Machines的項目。該項目利用深度學習算法，結合古典和現代音樂的元素，呈現了全新的音樂類型——AI Jazz。這種音樂融合了爵士樂的即興性和人工智能算法生成的復雜節奏與和聲，使每一次演奏都充滿了驚喜和新鮮感。

（三）保持音樂本質與引入新元素

在推動流行音樂創新性發展的過程中，人工智能技術通過引入新的元素和表達方式，使流行音樂在保持其核心魅力的同時，更加豐富多彩和富有生命力。這些新元素可能包括新的樂器音色、獨特的節奏模式、創新的和聲等，它們為流行音樂注入了新的活力，使其更加符合當代聽眾的審美需求和期望。

Spotify利用其龐大的音樂數據庫和人工智能算法，為用戶推薦個性化的音樂播放列表。在這個過程中，人工智能不僅分析了用戶的喜好和聽歌習慣，還通過數據挖掘了不同音樂流派和藝術家之間的潛在聯系。這種跨界的推薦方式不僅讓用戶接觸到更多元化的音樂內容，還促進了不同音樂風格的融合和創新。

三、人工智能技術驅動音樂風格多樣化

與傳承創新

人工智能技術不僅在音樂創作流程和藝術表達上帶來了革命性變化，還在更廣泛的社會文化背景下引發了音樂風格的多樣化以及流行音樂文化傳承與創新等方面的深刻轉變。

（一）音樂風格的多樣化

人工智能技術的引入為流行音樂風格的多樣化提供了新的可能性。傳統的音樂風格通常受到創作者個人背景、文化的影響和技術手段的限制，而人工智能能夠通過分析大量的音樂數據，生成各種風格的音樂作品。通過人工智能工具，創作者可以輕松跨越不同的音樂流派，如電子、爵士、古典與流行音樂，從而創作出更加多元化和跨界的音樂作品。這種多樣化不僅豐富了流行音樂的表現形式，還為聽眾提供了更多的選擇和更豐富的音樂體驗。

人工智能生成的音樂雖然可以模仿多種風格，但這些風格是否真正具有文化內涵和情感深度，仍然是一個值得探討的問題。過于依賴人工智能可能導致音樂作品缺乏獨特性和情感共鳴，進而影響音樂的藝術價值和社會意義。因此，如何在利用人工智能技術拓展音樂風格的同時，保持音樂作品的文化內涵和藝術性，是一個需要持續關注的課題。

（二）流行音樂文化的傳承與創新

人工智能技術在流行音樂中的應用，不僅帶來了創作和消費模式的變革，還在一定程度上推動了音樂文化的傳承與創新。一方面，人工智能技術能夠通過對傳統音樂風格的學習和模仿，幫助保存和延續經典音樂文化；另一方面，人工智能也能為音樂創作注入新的創意和可能性，推動音樂的創新性發展。然而，隨著技術的進步，如何平衡技術與人文關懷之間的關系，成為一個亟須思考的問題。

在文化傳承方面，人工智能技術可以通過數字化的手段，保存和再現傳統音樂風格，幫助年輕一代了解和傳承經典文化。一個典型的例子是《夢回長城》，這是一首結合了中國古典音樂元素與現代流行音樂風格的歌曲。其是通過人工智能技術將古典樂器與現代電子音樂相結合，創作出的既具有古典韻味又不失現代感的音樂作品。這種跨界融合，不僅展示了人工智能在音樂創作中的創新能力，還為中國古典音樂與現代流行音樂的融合提供了新的思路。

四、人工智能音樂創作面臨的倫理問題與挑戰

隨著人工智能技術在音樂創作領域的深入應用，一個核心議題逐漸浮現：人工智能生成音樂的原創性如何界定及其如何影響版權的歸屬。這一問題不僅觸及了音樂創作的本質，還引發了深刻的法律和倫理挑戰。

人工智能通過深度學習和復雜算法，能夠從海量音樂數據中提取模式、風格和旋律元素，創作出前所未有的音樂作品。然而，這種創作方式的特殊性使人工智能生成音樂的原創性界定變得異常復雜。原創性被視為創作者個人靈感、情感與技術的獨特融合，但人工智能的創作過程更多基于數據分析與重組，而非主觀意識的表達。因此，如何界定人工智能音樂的原創性，成為音樂界、法律界及倫理學者共同面臨的難題。

流行音樂版權歸屬問題則因原創性界定的模糊性而進一步復雜化。在傳統音樂創作中，版權通常歸屬于創作者本人或其指定的權利人。但在人工智能創作的背景下，誰是真正的“創作者”卻變得模糊不清。是編寫人工智能算法的程序員、向人工智能提供創作指令的用戶，還是被視為獨立個體的人工智能系統本身，這一問題的答案不僅影響著版權的直接歸屬，還關系到后續的商業利益分配、創作責任的界定以及法律責任的承擔。法律上，人工智能生成音樂的版權問題尚處于灰色地帶。多數國家的法律體系尚未對此類新型創作形式進行明確規定，導致相關糾紛難以依據現有法律得到有效解決。根據上海師范大學音樂學院科技系主任申林介紹，目前根據算法不同，有兩種人工智能音樂創作過程：一種是基于傳統算法的人工智能作曲，另一種是基于深度學習的作曲方式。基于傳統算法的人工智能作曲方式基本不會涉及版權問題，比如網易天音、SES等。而當下流行的Suno、Udio是基于深度學習的作曲方式。版權問題不僅會給創作者和投資者帶來不確定的風險，還會阻礙人工智能音樂產業的健康發展。

此外，人工智能生成音樂的原創性與版權問題還引發了深刻的倫理困境。一方面，人工智能的廣泛應用可能降低人類創作者的地位和價值，引發對傳統創作方式的擔憂；另一方面，人工智能作為非生物創作者的身份挑戰了人們對創作者和創作過程的傳統認知，迫使人們重新思考何為原創、何為藝術以及版權保護的真正意義。

由此可見，人工智能生成音樂的原創性界定及其對版權歸屬的影響是一個復雜而多維的議題。因此，應在發展技術的同時，不斷探索和完善法律與倫理規范，以應對人工智能技術帶來的挑戰。只有這樣，才能在保護創作者權益、促進音樂創新的同時，確保人工智能音樂產業的健康、有序發展。

總之，人工智能技術在音樂創作中的應用，無疑為流行音樂創作注入了新的活力與可能性。它不僅能夠通過復雜的算法模擬與創新，生成具有獨特風格的音樂作品，還能在后期制作中顯著提高效率，優化音頻質量，為音樂作品的最終呈現增添光彩。然而，人工智能技術在音樂領域的應用是一把雙刃劍，既帶來了前所未有的機遇，又伴隨著不可忽視的挑戰。要以開放的心態和嚴謹的態度，共同探索這一領域的未來發展之路，讓人工智能技術成為推動音樂藝術創新與繁榮的強大動力。

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作者簡介：

周玉雪，中國傳媒大學博士研究生，研究方向為音樂學、電子音樂制作。