【摘 要】
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启航，音乐生产自动化的野心 早在20世纪，人类就开始探讨计算机独立制作音乐的可能性。1956年，在列哈伦·希勒（Lejaren Hiller）的研究室里，世界上第一首完全由计算机生成的音乐作品—弦乐四重奏《伊利亚克组曲》（Illiac Suite）诞生了。1995年，阿尔佩（Alpern）研发的EMI作曲系统也是较早的一个成熟的古典音乐作曲系统，该系统主要采用拼接的方式来创作再现已故作曲家音乐风
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今年2月，美國数字研究机构Space150模仿知名说唱歌手Travis Scott的人声和音乐风格，做出了说唱机器人Travis Bott。这是一个关于AI创造性的实验，研发团队采用附加神经网络技术（Additional Neural Network），创造出“Travis Scott味”的旋律和打击乐伴奏，再将Travis Scott的歌词输入“文本生成器模型（Text Generator Model）”，得到了机器自动仿照Travis风格生成的歌词。于是，Travis Bott完成了自己的创作—Jack Park Canny Dope Man。最后，研发团队使用基于AI的人体图像合成技术“Deepfake”，为这首歌拍摄了MV。就乐曲效果而言，Travis Bott对Travis Scott的模仿几乎以假乱真，完全融汇了Travis Scott作品以及人物魅力最主要的外部特征。同时，该项目也进一步验证了人工神经网络技术（Artificial Neural Networks）的蓬勃发展，有助于探索未来AI在音乐中的应用价值。
造船原理，几种算法模型
现代AI作曲技术背后蕴含了多种算法模型的结合运用，包含人工神经网络、马尔科夫链及遗传算法等。如AIVA和Travis Bott就使用了一种基于人工神经网络的深度学习技术。
人工神经网络是一种对生物神经的网络行为特征进行模仿，开展分布式并行信息处理的算法数学模型。程序员必须搭建一个多层“神经网络”，在多层的结构中分别加以编程，从而处理各种输入和输出点之间的信息。作品数据输入后，人工神经网络会找到众多被输入作品之间存在的规律，继而形成对音乐旋律、节奏、音高、强弱变化的理解与学习。这种学习的主要目的是用来预测，并非就此生成作品。AI程序会带着它对以上音乐风格的预测继续运行，并将在前方遇到下一个验证数据集。这个数据集会判定它的预测是否正确，正确与错误的回馈都将被AI记住。
在不断地高速学习中，AI的预测能力就会越来越强，最终掌握程序员大数据归总后的曲风，进而编写出自己的曲子。人工神经网络为从前的算法作曲提供了一种新的方式，其优势在于能够对音乐作品的全局性特征进行学习，但是需采用大量的样本进行训练。当下国内外有许多基于该种算法所形成的AI作曲系统，如LSTM神经网络，可以确保所创作音乐的完整性。
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