隨著人工智能技術的發展， AI 不僅能識別圖片、動作、聲音，在作曲、繪畫等方面，也取得了不俗的成績。此前，谷歌開發了一款人工智能小程序——猜畫小歌，用戶根據提示進行繪畫，然后該小程序會在限定時間內對這幅涂鴉進行識別。這款小程序激起了用戶創作的熱情，因此很多人都成為了靈魂畫手。

最近， AI 技術從繪畫領域拓展到了音樂領域，有了谷歌與著名鋼琴大師郎朗的一次親密合作。這次與AI Duet的合奏，也是郎朗的第一次嘗試，合奏結束后他感嘆說，這是一種從未有過的奇妙體驗。

AI作曲并不稀奇，學術界這個領域叫Algorithmic Composition（算法作曲），AI會搭建一個體現它對音樂理解的數學模型，接著用模型創作出完全原創的曲子。

近日，OpenAI發布了一個最新項目MuseNet，一個新的在線工具，它使用AI生成多達10種不同樂器的歌曲。不僅如此，它還可以制作多達15種不同風格的音樂，模仿莫扎特等古典作曲家，Lady Gaga等當代藝術家，或者藍草甚至電子游戲音樂等類型。

依靠深度神經網絡

OpenAI的MuseNet是一個新的在線工具，也是一個深度神經網絡，可以用10種不同的樂器生成4分鐘的音樂作品，并且可以將莫扎特的風格與甲殼蟲樂隊結合起來。

MuseNet沒有根據我們對音樂的理解進行明確編程，而是通過學習預測數十萬個MIDI文件中的下一個標記來發現和聲、節奏和風格的模式。MuseNet使用與GPT－2相同的通用無監督技術，GPT－2是一種大型變壓器模型，經過訓練可預測序列中的下一個標記，無論是音頻還是文本。

該項目背后的研究人員表示，該系統能夠長時間關注音樂，這意味著它能夠理解歌曲旋律的廣泛背景。利用該數據，這個系統的任務是預測序列中的下一個音符。

智能預測下個音符

它的數據有許多不同來源，ClassicalArchives和BitMidi為這個項目捐贈了大量的MIDI文件，并且還有MAESTRO數據集，包括爵士，流行，非洲，印度和阿拉伯風格。

變換器在有序數據上進行訓練：給定一組音符，然后要求它預測下個音符。首先，用一種弦樂方法，將每次聽到的音符組合視為單獨的“和弦”，并為每個和弦分配一個標記。其次，嘗試通過僅關注音符的開頭來縮小音樂模式，并嘗試使用字節對編碼方案進一步壓縮音樂模式。

還有兩種標記時間的不同方法：根據片段節奏縮放的指令，使指令代表音樂節拍或節拍的一小部分，或標記以秒為單位的絕對時間的令牌。他們采用了一種結合了表現力和簡潔性的編碼：將音高，音量和樂器信息組合成一個標記。

人工智能音樂伴奏

早在2018年11月26日19：30，在中央音樂學院教學樓201演奏廳上演了一場特殊的音樂會，中央音樂學院的12位不同專業的優秀獨奏家與AI人工智能“信息學愛樂樂團”聯袂演出了12首多種體裁風格的中外作品。一人一機完美演繹中外作品，演出取得空前反響。

這是人工智能音樂伴奏系統在中國首次亮相，這次演出是中央音樂學院與美國印第安納大學信息計算與工程學院聯合成立“信息學愛樂樂團”實驗室后的重要成果。除小提琴、長號、雙簧管、薩克斯等傳統西洋樂器外，演出還加入了人工智能協奏的中國樂曲《長城隨想曲》。

雖然機器的藝術感知能力尚與人類有不小差距，但從發展趨勢看，人工智能在藝術領域的自主創作水平將不斷提高。不久前中央音樂學院公布招收音樂AI方向博士生，也預示著未來新的發展方向。

人與音樂的交融

2018年，美國女歌手Taryn Southern發布了世界第一張由AI作曲的專輯，首發歌曲《Break Free》不僅完全聽不出來是由AI參與制作的，而且其水平不輸音樂人；2016年，索尼的研究人員開的“DeepBach”已經能夠創作出與巴赫風格高度相近的作品，這說明，目前人工智能創作音樂不僅可以進行復雜的音樂創作工作，還能達到頂尖水平。

現在，這項技術不僅僅被歌手使用，普通用戶也可以制作屬于自己的人工智能音樂。當你為MuseNet提供一小段音樂，它最開始會非常緊密地遵循這種風格。然而，隨著音樂的繼續，人工智能的預測逐漸從原作中逐漸轉向。

在簡單模式中，你可以聽到預先生成的隨機樣本，或者選擇一個作曲家或風格，一個著名作品，并開始生成音樂。這樣你利用此模型創建的各種的音樂風格。在高級模式下，你可以直接與模型交互。這項技術的完成需要更長的時間，但完成后你將擁有一個獨一無二的全新作品。

正如Silverstein所說“兩者最終會形成一種相互協作的關系。當人類想要共同創造藝術時，協作的過程至關重要。人工智能和技術工具經常被運用到創作過程中，但本質上還是由人類主導。當人們運用更實用的方式創造內容或音樂時，產品最終的價值會遠遠超過藝術創造過程。“

對于普通人來說，我們為他們提供了將想法變為現實的方法。對于音樂家來說，我們為他們提供了一種‘超能力‘，讓他們在所擅長的領域可以更加淋漓盡致地發揮。

保羅·梅森提出“音樂AI將從創造我們想不到的音樂開始，但它也可能創造出我們無法理解的音樂”。這一言論值得人們的深思與談論，究竟AI音樂有沒有可能徹底取代作曲家的創作成為人們生活中必不可少的一部分。

與其說它是一種可怕的新奇事物，不如說它是一個更好的風口與機會，它更可能是一個協助音樂人提升效率的工具，未來會幫助更多制作人用來創作。

在版權正規化的當下，當下的音樂產出滿足不了市場對優質音樂的需求。而AI創作可以補齊這方面的短板，為歌手、藝人、音樂人、民間音樂創作愛好者提供更多AI作曲。