人工智能可以作曲吗？
一、 AI作曲的原理和技术基础：
AI作曲的核心在于利用机器学习算法来学习和模仿人类音乐创作的过程。具体来说，主要有以下几种技术途径：
基于规则的系统 (Rulebased Systems): 这是较早期的AI作曲方法，通过预先设定的音乐理论规则（如和声、旋律、节奏、结构等）来生成音乐。例如，可以设定一个规则：在C大调下，当旋律音是E时，下一个音可以是G或C。这种方法可以生成符合基本音乐法则的音乐，但往往显得机械和缺乏创意。
统计模型 (Statistical Models): 这类方法通过分析大量的音乐数据，从中学习音乐的统计规律。
马尔可夫链 (Markov Chains): 可以用来预测下一个音符的可能性，基于前一个或几个音符。例如，如果前一个音符是C，那么下一个音符是G的概率可能比是F高。这可以生成具有一定流畅性的旋律。
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models, HMMs): 比马尔可夫链更进一步，可以捕捉更深层次的音乐结构和关系。
神经网络 (Neural Networks): 这是目前最强大和最主流的AI作曲技术，尤其是深度学习。
循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNNs): 特别是长短期记忆网络 (Long ShortTerm Memory, LSTM) 和门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU)，非常适合处理序列数据，如音乐。它们能够记住过去的音乐信息，并将其用于生成未来的音乐片段，从而创作出具有连贯性的旋律和和声。
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs): GANs由两个网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责创作音乐，判别器负责判断生成的音乐是否“真实”（即是否像人类创作的）。通过对抗训练，生成器不断优化其创作能力，最终能够生成逼真的音乐。
Transformer 模型: 源于自然语言处理领域，Transformer模型以其强大的并行计算能力和捕捉长距离依赖关系的能力，在音乐生成方面也取得了显著的成功。它们能够更好地理解音乐的全局结构和上下文信息。
强化学习 (Reinforcement Learning): AI可以通过与环境（如音乐播放器或听众的反馈）互动，学习如何创作出更受欢迎或更具情感的音乐。
二、 AI作曲的过程和能力：
AI作曲的过程通常可以概括为以下几个步骤：
1. 数据收集与预处理:
收集海量音乐数据: AI需要学习大量的音乐作品，包括各种风格、流派、乐器和作曲家的作品。这些数据可以来自MIDI文件（包含音高、时长、力度等信息）、音频文件、乐谱等。
数据编码与表示: 将音乐数据转换为AI可以理解的格式，例如将音符表示为数字向量，将音乐片段表示为序列。
特征提取: 从音乐数据中提取关键特征，如旋律轮廓、和声进行、节奏模式、音色特点等。
2. 模型训练:
根据选择的算法（如LSTM、GAN、Transformer等），在收集到的音乐数据上进行训练。
训练的目标是让模型学习音乐的“模式”和“规则”，例如哪些音符组合起来听起来和谐，哪些节奏组合起来有律动感。
3. 音乐生成:
一旦模型训练完成，就可以让它生成新的音乐。
输入提示 (Prompt): 可以给AI提供一些“提示”，例如一个旋律片段、一个和弦进行、一个特定的情绪标签（如“悲伤”、“快乐”、“激昂”）、一个音乐风格（如“古典”、“爵士”、“电子”）或者一个目标乐器。
生成过程: AI根据训练好的模型和输入的提示，逐步生成音乐的音符、节奏、和声、配器等。这个过程可以是随机性的，也可以是确定性的，通常会包含一定的随机性来增加创意。
4. 后处理与编辑:
AI生成的音乐可能还需要人类进行微调和编辑，以使其更符合人类的审美和创作意图。这可能包括调整音符的力度、节奏的细微变化、和声的修正、乐器的选择和混音等。
AI作曲的能力范围包括：
旋律创作: 生成具有一定流动性和可听性的旋律。
和声编写: 创作符合音乐理论的和弦进行，甚至复杂的复调和声。
节奏生成: 创造有规律或复杂的节奏模式。
配器与编曲: 为创作的音乐选择合适的乐器，并进行编排，生成完整的乐队或管弦乐。
风格模仿: 学习特定作曲家或音乐流派的风格，并生成类似风格的作品。
情绪表达: 尝试根据指令生成具有特定情绪的音乐。
音乐续写与变奏: 对已有的音乐片段进行延续或变奏创作。
互动式创作: 与人类作曲家进行协同创作，AI提供灵感，人类进行指导和完善。
三、 AI作曲的应用场景：
AI作曲的潜力巨大，已经在许多领域得到应用：
辅助作曲家: AI可以成为作曲家的强大助手，提供灵感、快速生成音乐素材、处理重复性工作，让作曲家能更专注于创意和情感表达。
背景音乐生成: 为视频、游戏、广告、播客等媒体快速生成定制化的背景音乐，无需支付高昂的版权费用或等待授权。
个性化音乐: 根据用户的喜好和情境，生成个性化的音乐，例如在健身时播放励志音乐，在放松时播放舒缓音乐。
音乐教育: 作为学习音乐理论和作曲技巧的工具，帮助学生理解音乐结构和创作原理。
音乐研究: 分析音乐数据，揭示音乐的内在规律和创作模式。
艺术实验与创新: 探索新的音乐风格和表现形式，推动音乐艺术的边界。
四、 AI作曲的挑战与未来展望：
尽管AI作曲取得了显著的进展，但仍然面临一些挑战：
原创性与情感深度: AI生成的音乐是否真正具有原创性和深刻的情感表达，这是一个持续讨论的问题。虽然AI可以模仿情感，但它是否真正“理解”情感，仍然是未知数。
审美与主观性: 音乐的审美很大程度上是主观的，AI如何捕捉和满足不同听众的审美偏好是一个难题。
可控性与意图: 如何让AI更好地理解和执行作曲家的创作意图，并对其生成过程进行更精细化的控制，是重要的研究方向。
版权与伦理问题: AI创作的音乐的版权归属、以及AI作曲对人类音乐家职业的影响，都带来了新的伦理和法律问题。
过度模仿与同质化: 如果AI过度依赖现有数据进行学习，可能会导致生成音乐的同质化，缺乏真正的突破性创新。
未来展望：
更精细的控制与个性化: AI将能够更精确地根据用户的需求和情感状态生成音乐。
人机协作的深化: AI将成为人类作曲家更紧密的合作伙伴，共同创造出超越个体能力的音乐。
跨模态的音乐创作: AI不仅能创作音乐，还能将文本、图像、视频等信息转化为音乐，实现更丰富的艺术表达。
情感共鸣的增强: 通过更先进的模型和对人类情感机制的理解，AI生成的音乐将更能触动人心。
新兴音乐流派的诞生: AI可能催生全新的音乐风格和创作方式，打破传统的音乐界限。
总而言之，人工智能在作曲领域的探索已经取得了令人瞩目的成就，它正在改变我们创作、欣赏和理解音乐的方式。AI作曲是一个充满活力和潜力的领域，随着技术的不断进步，我们有理由相信它将在未来音乐创作中扮演越来越重要的角色。
网友意见
Google 的一个叫 Magenta 的计划，该计划的目的是希望将机器学习技术应用到音乐和艺术创作上。最新的成果是，他们用人工智能技术谱出了一段 90 秒的旋律。
人工智能创作的音乐片段
让机器去创作音乐作品并不是最近才有的事，2012年西半牙的研究者们就通过计算机算法创作了一段音乐 Lamus。只不过它所采用的技术是让计算机去模仿现有的音乐片段，通过发现其中的规律来制作音乐旋律。
而在 Google 的 Magenta 的计划中，研究人员不只是想让机器模仿制作出一段音乐，而是想探索机器是否能创造出音乐，以及如何实现？
研究人员让计算机学习了大量的音乐片段之后，给它一些简短的提示让其自行创作出音乐片段出来。通过输出结果的复杂性来判断它是否具有创造性。
该计划应用了辅助 AlphaGo 的机器学习技术 TensorFlow 系统来进行艺术作品创作研发。研发团队称，艺术创作本身其实就是作者通过自己的艺术作品来表达自己对世界的看法。对机器来说制作出一段音乐作品并不是最难的，难的在于让这段作品有故事。
而这种让机器去学习描述故事的探索不仅对于让机器去进行艺术创作有帮助，同时它也可以被应用到语言学习中。因为它可以帮助机器在缺少整个语境的情况下，更好的去理解一整段句子。
目前这段曲子的代码是公开的，如果你有兴趣可以上 Github 查看它的代码。研究人员称他们希望能让各个领域，如研究者、程序员及音乐家们参加到这项计划当中。
这不是 Google 唯一一个与艺术有关的计划，2015 年 Google 曾推出了“艺术家与机器智能”计划，旨在探索艺术与计算的结合及机器智能艺术该是什么样子的。此外，更早的时候 Google 还推出了 Google 文化馆，利用高精度的相机将线下展览馆里的艺术作品搬到线上给更多的人欣赏。
（原文首发于好奇心日报，更多精彩请下载阅读。作者：朱若淼 原文链接：人工智能作曲是什么样子，这里有一首）
必须可以啊，不光能作曲，还出专辑。（下面贴了几首曲子供大家试听点评）
今天我们就把这款会作曲的 AI —— Aiva，介绍给各位老铁，喜欢的话走一波666.
利用深度学习技术，AI Aiva 可以从众多的曲子中学习如何作曲。AI 会搭建一个体现它对音乐理解的数学模型，接着用模型创作出完全原创的曲子。
Aiva 的发明者 Pierre Barreau 是一个法国计算机科学家，碰巧他也是个音乐作曲家。有天他看了科幻爱情片《她》（Her），影片中的AI创作了一首音乐，受此启发他决定创造一个能够谱曲的AI。Pierre 在一个艺术家家庭长大，大学时攻读计算机科学，但是他对计算机和音乐两个领域都充满了浓厚的兴趣，因此他觉得让AI去创作音乐是一件自己一定要做的事情。
组建好团队后，Pierre 于2016年2月正式发布了 Aiva，并且创作了“她”的首个钢琴独奏曲。受此鼓舞，Pierre 随后让 AI 尝试创作更多类型的曲子。2016年7月14日，为了庆祝法国国庆节， Aiva 创作出了自“她”出现以来数量最多的曲子，这些曲子全都饱含深情，或壮烈或悲怆。这些曲子最后合并为一张专辑，叫做《创世纪》（Genesis）。
既然聊到 AI 作曲，当然要找一首拿出来给大家听听才有说服力啦。
AIVA - "Genesis" Symphonic Fantasy in A minor, Op. 21：
https://www.zhihu.com/video/914882828292988928
利用深度学习技术，Aiva 通过读由莫扎特、巴赫、贝多芬等名家谱写的多达15000个曲子进行学习，从中提取出音乐特征。在训练过程中，Aiva 搭建了体现她自己对音乐理解的数学模型，然后用模型创作出了完全原创的曲子。而且Aiva还可以根据输入数据库中的音乐类型，创作个性化的曲子。比如，如果想创作一首史诗音乐，就可以用史诗音乐或电影音乐训练 Aiva。
Pierre 称他们也在不断开拓新的输入数据类型，比如输入文字、图像等，然后 Aiva 会创作一首与输入数据相贴合的音乐。
看图作曲，你想到了谁？
为了评估 Aiva 创作的曲子质量，Pierre 的团队进行了多次图灵测试，让专业的音乐家聆听 Aiva 创作的曲子，然而迄今为止没有一个人听出来这些曲子其实是由 AI 创作的。今年三月份，Aiva 成为“法国及卢森堡作曲家协会”（SACEM）的首个非人类会员，一跃成为拥有国际地位的作曲家，要知道，很多音乐大师花了十几年的功夫才达到这个地位。
不过 Pierre 称这并不代表 AI 会取代人类作曲家，他们倾向于鼓励人类与机器之间合作，而且 Aiva 的首张专辑就得到了人类作曲家的协助。
Aiva 创作的音乐可以用在视频游戏、电视预告片、商业广告、短视频、发布会和电影等很多个方面。目前 Pierre 已经同一些企业合作，用 Aiva 为电影、视频、电视剧谱曲。
下面我们来欣赏一下 Aiva 的其他作品：
这是 Aiva 为 卢森堡国庆日庆典开幕式 创作的曲子：
https://www.zhihu.com/video/914886978342916096
这是 Aiva 为 2017 英伟达 GTC 技术大会开幕式创作的曲子：
https://www.zhihu.com/video/914887068805627904
除了谱曲，AI 还可以创作歌曲，没错就是唱出声音的歌曲。
索尼公司位于巴黎的计算机科学实验室研发了一款 AI 系统叫做 Flow Machine，能够分析数据库中现存的歌曲来学习音乐风格，识别它们之间的共同点，让不同风格的歌曲相互转换和融合，并加以优化，最终创作出一首全新的歌曲。
而且研究人员称，Flow Machine 还能够创作出和某个歌手风格很像的歌曲。比如下面这首 Daddy’s Car 很明显是模仿的披头士。
当然了，这些歌曲并非完全由 AI 创作，某些地方仍需要人工协助，比如需要人类填写歌词。但索尼计算机科学实验室称在未来几年内会推出完全由 AI 创作的歌曲专辑。
现在人们甚至可以用人工智能技术为自己订制音乐了，例如网站 Jukedeck 将机器学习、音乐作曲和音频制作相融合，能为用户创作各种情景下使用的音乐，比如可以按照你当前的心情让它创作一首符合自己心境的乐曲。
拓展阅读：
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