开始尝试长篇交响乐作品
区别于目前AI作曲更多停留在单旋律、短篇幅的乐曲形态 ， 此次交响变奏曲团队通过人工智能实现了多声部、广维度 ， 同时具备复杂性和经典传承性的长篇幅交响乐曲作品 。
“创作过程中运用了多重技术模型 ， 并首创了基于本次交响曲研发出的AVM自动变奏模型 。 ”姜凯英说 ， 具体而言 ， 就是基于海量历史音乐作品的数据库和体系化的音乐标签工程 ， 通过深度学习和强化学习融合AI技术 ， 运用自动变奏模型、音乐评价模型、专家规则系统 ， 拆解乐曲音符组合空间 ， 优选最佳音乐片段 ， 从而完成本次创作 。
作为AI作曲学习的数据基础 ， 研究团队搭建了包含歌曲库、创作规则库、歌词素材库、音乐评论库、人声声源库和乐器声源库六大数据库 ， 囊括了百万量级作曲素材 。
“本次AI交响变奏曲的创作 ， 运用了其中70万余首乐曲进行结构化训练 ， 包含古典音乐、民歌等多类题材作品 。 ”韩宝强介绍 。
【人工智能会写交响曲了 但艺术这门课还得继续学习】同时 ， 创作团队依据经典作曲理论进行标签内容的设定 ， 打造了海量维度的音乐标签体系 ， 包含情绪、风格、主题、发展手法、和声、曲式、对位、配器、调性、调式、拍号等各类音乐元素 。 值得注意的是 ， 团队还基于人工精选数据集开发了自动标注分析系统 ， 尝试应用AI技术对音乐音频进行自动分析 。
在模型运用层面 ， AI交响变奏曲《我和我的祖国》运用了AVM自动变奏模型 。 首先 ， 在节奏、和声、织体、配器等方面构建专家变奏规则库进行基础模型的训练 。 而后采用深度学习和强化学习联合方案 ， 根据音乐创作理论描述规则进行基础模型训练 ， 利用深度学习技术对音乐作品实现多维度的特征学习与提取 ， 再结合强化学习技术让机器初步掌握人类作曲的思考逻辑 ， 学习乐曲变奏手法 。
对机器进行深度学习和强化学习训练的还有音乐评价模型 ， 即基于大量作曲家的作品学习所构建的评价网络 。
韩宝强解释 ， 众所周知 ， 乐曲是否悦耳的评价标准相对主观 ， 然而作曲规则却在音乐发展中逐步确立 ， 形成了相对客观的行业标准 。 因此 ， 乐曲创造的过程中 ， 需要在遵守主流审美的同时 ， 兼顾作曲专家的评价标准 。 同时 ， 为防止AI作曲生成规则过于自由 ， 团队在人工智能乐曲创作的过程中融入了包含和声约束、对位约束、曲式结构约束等在内的专家规则 ， 让AI作曲无限靠近乐曲原本体裁 ， 并具备时代传承的经典性 。
“我们认为 ， 这次尝试至少在人工智能以及音乐历史上均具有一定开创性 ， 并证明了人工智能在交响音乐上创作的可能性 ， 给人工智能在高雅艺术领域带来了极大的想象空间 。 ” 韩宝强说 。
或将带动现象级产品出现
那么 ， AI创作音乐将会给普通人带来什么 ， 会给艺术带来哪些变化？
“AI作曲的特点包括创作快捷 ， 能够将不同风格的乐曲进行融合、能够学习及创作不同时期不同国家音乐风格的乐曲 ， 赋予普通大众更多的创作能力 ， 而这原本仅属于少数精英人群 。 ” 姜凯英认为 ， 从这一角度看 ， AI降低了艺术创作的门槛 ， 未来人工智能在音乐创作、音乐鉴赏、音乐教育方面都会大放光彩 。
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