AI为什么不能即兴作曲?

美国流行歌手Taryn Southern于2018年发表了一张名为I AM AI的新专辑,它成为人类历史上第一支正式发行的AI专辑。

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主打单曲Break Free虽然达不到格莱美的标准,但是我们完全听不出它是由应用程序编曲的,它颠覆了普通人认为AI制作的歌曲会比较机械、没有情感的认识。

实际上AI巨头公司都在深入研究AI音乐,一些AI音乐作品已经达到“大师级”甚至“以假乱真”的水平。

2018年2月,第一部由算法创作的音乐剧Beyond the Fence在伦敦上演,并获得了较高的评价;6月,谷歌研发的机器学习项目Magenta通过神经学习网络创作出了一首时长90秒的钢琴曲;9月,索尼计算机科学实验室AI程序创作了一首披头士音乐风格的歌曲Daddy's Car,广受好评;百度公司的AI可以在分析画作之后,作出与之风格相对应的曲子。

AI在作曲领域取得了许多令人欣喜的成就,已经成为能与人类协同创作复杂艺术作品的得力助手。那么,AI实现作曲的原理和技术途径是什么?它有哪些优缺点和需要解决的问题?

AI作曲也在遵循“基本法”

音乐发展至今,所有的创新和突破都在竭尽所能地逼近人类极限,历代西方作曲大师无不在伟大的作品中留下探索音乐与新技术融合之道的时代印记。

从基础理论设计与数学逻辑同构并进行符号化组织的角度来看,音乐是一门艺术,也有很强的可计算性,音乐背后蕴含着数学之美。常规的作曲技法,如旋律的重复、模进、转调、模糊、音程或节奏压扩,和声与对位中的音高纵横向排列组合,配器中的音色组合,曲式中的并行、对置、对称、回旋、奏鸣等,都可以被描述为单一或组合的算法。这从本质上决定了AI可以较好地被应用到音乐创作上。

久负盛名的AI音乐作曲系统EMI就是通过对作品进行分解,以新的排列来复用这些结构并进行重组,从而获得不同风格的新音乐的。

其实,早在20世纪60年代,就已经有计算机与传统音乐相结合的尝试,直到广泛研究智能算法的热潮兴起之后,许多基于机器学习神经网络的开源项目才逐渐出现。AI有了长足的进步,越来越多的人开始关注这个科技与艺术相结合的领域,计算机音乐与传统音乐的桥梁才被逐渐架设起来。

虽然是即兴创作,也有一些作曲技术模型

AI作曲主要基于以下几种模型:分形音乐模型、马尔可夫链模型、遗传算法模型、人工神经网络模型和各种基于规则知识的改进或混合模型。

(1)分形音乐模型:它表明音乐完全可以通过数学算法进行创作。分形音乐模型是几何学在作曲中的应用,但是它只能创作一些较为简单的作品。

(2)马尔可夫链模型:由于建模简单,我们用它可以即时产生新音乐,所以它一直被广泛用于商业程序上,也大量出现在互动音乐艺术家的作品和即兴演出中。它基于随机过程、概率逻辑的有限控制方法,尤其是使用马尔可夫链模型结合一定约束规则,在统计的基础上对音乐的未来走向进行概率预测与风格边界限制。

(3)遗传算法模型:将音符的排列组合进行编码,模拟物种繁殖过程,自动挑选出最优秀的作品。由于具有算法成熟和实现比较简单这两大优势,遗传算法模型得到了广泛的关注。但是,用遗传算法模型进行智能音乐生成,选取合适的评价函数是非常富有挑战性的工作,在这一定程度上限制了应用的快速发展。

(4)人工神经网络模型:这是当前AI音乐研究的前沿技术,它普遍采用具有深度学习能力的各种改进神经网络模型,来帮助AI模型学习样本音乐中的关键元素。

模型充分学习一系列人类已经创作好的音乐,提取和存储音高、音长、音量、音色、音程、节奏、调式、和声等关键特征,即可按照要求大量输出有类似特征的新音乐。例如用谷歌大脑作在线交互钢琴曲只需要它识别当前任意类型的少量音乐,就可以根据音乐的相符度进行预测,实时输出搭配音乐。

让AI进行即兴创作,难点在哪?

目前AI作曲领域研究的方向主要集中在深层特征的提取与应用和混合系统的构造上,但它还有以下几个难点:

(1)音乐的表示问题。音乐组曲过程较为复杂,现有的特征提取机制尚不能精确掌握一部作品的全部信息,如作品中与乐句、调性等相关的音乐信息一般体现不出来。如何精准地表示音乐的细节特征、提取音乐的深层逻辑、建立表层结构和深层逻辑的关系,是AI作曲亟待解决的基础性问题。

(2)学习与创造的问题。通过大量学习建立的作曲系统能否“灵光一现”,合理地突破预置规则,尝试使用不同方式创造性地做出一些风格独特,更生动、更具吸引力的音乐作品,以及如何进一步激发AI的创造性,实现从按照规则制作到突破规则创作的转变,是AI作曲面临的技术难题。

(3)创作作品的质量评估问题。人类对音乐作品的评判往往比较感性,因此,作曲系统中的质量评估机制是一个非常重要的部分,它往往会引导创作的方向,甚至最终决定作品的好坏。把人类的审美观用机器能够理解的语言描述出来,建立有效的评判标准是研究人员需要解决的重要问题。

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