蘇越

【摘?? 要】人工智能技術在音樂創(chuàng)作領域的應用正逐漸擴大，帶來了前所未有的可能性和挑戰(zhàn)。本文概述了人工智能在音樂創(chuàng)作中的應用現(xiàn)狀，包括靈感生成、編曲作曲和歌詞創(chuàng)作等方面，同時探討了其優(yōu)勢和局限性，并對未來發(fā)展趨勢進行了展望。人工智能在音樂創(chuàng)作中的輔助和支持作用顯著，能夠提高創(chuàng)作效率和音樂質(zhì)量。然而，它也面臨著創(chuàng)造力、情感表達等挑戰(zhàn)。未來的發(fā)展方向?qū)⑹侨斯ぶ悄芘c人類音樂家協(xié)作，共同發(fā)揮各自優(yōu)勢，推動音樂創(chuàng)作領域的發(fā)展。本文采用文獻研究和案例分析的方法，旨在為人工智能音樂創(chuàng)作研究提供全面視角，并為從業(yè)者提供參考。

【關鍵詞】人工智能? 音樂創(chuàng)作? 創(chuàng)作靈感? 前景展望

文章編號：1008-3359（2024）06-0153-06

中圖分類號：J0-05

文獻標識碼：A

音樂創(chuàng)作是一個復雜的過程，需要靈感、創(chuàng)造力、音樂知識和技能等多方面的綜合運用。傳統(tǒng)的音樂創(chuàng)作主要依賴于人類音樂家的主觀能動性，存在創(chuàng)作效率低、音樂風格單一等問題。近年來，人工智能技術的快速發(fā)展為音樂創(chuàng)作帶來了新的契機。人工智能憑借其強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，可以從海量音樂數(shù)據(jù)中學習和提取有價值的信息，并運用于音樂創(chuàng)作的各個環(huán)節(jié)，為音樂家提供輔助和支持。人工智能音樂創(chuàng)作的興起，引發(fā)了學術界和業(yè)界的廣泛關注，成為音樂創(chuàng)作領域的研究熱點。

一、人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

（一）人工智能的出現(xiàn)與發(fā)展

人工智能的出現(xiàn)與發(fā)展是科技進步的必然結果。自20世紀50年代“人工智能”這個概念被提出以來，其經(jīng)歷了多次的發(fā)展高潮和低谷，如今已經(jīng)發(fā)展成為一門成熟的科學技術。人工智能的發(fā)展歷程大致可以分為四個階段：形成期、發(fā)展期、轉(zhuǎn)型期和爆發(fā)期。形成期主要是在20世紀50年代到70年代，這一時期的人工智能研究主要集中在符號主義方法，通過模擬人類的思維過程來實現(xiàn)智能;發(fā)展期是在20世紀80年代到90年代，這一時期的人工智能研究開始轉(zhuǎn)向機器學習方法研究，通過讓機器從大量數(shù)據(jù)中學習來實現(xiàn)智能;轉(zhuǎn)型期是在21世紀初到2010年，這一時期的人工智能研究開始使用深度學習方法，通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的工作方式來實現(xiàn)智能;爆發(fā)期則是從2010年至今，這一時期的人工智能研究得到了前所未有的關注和投入，人工智能技術在各個領域都得到了廣泛的應用。

（二）人工智能的研究與應用

經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)取得了長足的進步。當前，人工智能的研究主要集中在機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。機器學習通過算法讓計算機系統(tǒng)從大量數(shù)據(jù)中自主學習，從而具備識別、分類、預測等能力，并利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡，模擬人腦的信息處理機制，在圖像識別、語音識別等任務上取得了超越人類的表現(xiàn);自然語言處理則讓計算機理解、生成和處理人類語言，實現(xiàn)人機交互。

隨著人工智能技術的日益成熟，其應用領域也變得越來越廣泛。在工業(yè)制造領域，人工智能優(yōu)化生產(chǎn)流程、預測設備故障、實現(xiàn)智能排產(chǎn)。在金融領域，人工智能用于風險評估、反欺詐、智能投顧等。在醫(yī)療健康領域，人工智能輔助醫(yī)生進行疾病診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)學影像分析。在交通運輸領域，人工智能技術應用于自動駕駛、智能交通管理等。在教育領域，人工智能為學生提供個性化的學習內(nèi)容和方式。在安防領域，人工智能通過人臉識別、行為分析等手段提升安全性。在零售和電商領域，人工智能優(yōu)化供應鏈管理、實現(xiàn)精準營銷和智能客服。在農(nóng)業(yè)領域，人工智能用于農(nóng)作物生長監(jiān)測、病蟲害預警等?？梢钥吹剑斯ぶ悄苷谏羁逃绊懞透淖冎餍懈鳂I(yè)，推動社會生產(chǎn)力的進步，為人類生活帶來更多便利。

（三）人工智能與音樂的結合

音樂作為一門藝術，與人類情感和創(chuàng)造力密切相關。而人工智能作為一種以數(shù)據(jù)和算法為核心的智能技術，似乎與音樂有著天然的隔閡。但隨著人工智能的不斷發(fā)展，其與音樂的結合正變得日益緊密，并催生出一系列新的可能性。當前，人工智能在音樂領域的應用主要體現(xiàn)在音樂生成、音樂推薦、音樂教育等方面。

在音樂生成方面，人工智能可以通過學習大量音樂作品，掌握音樂的基本規(guī)律和風格特征，然后自主創(chuàng)作出新的音樂片段或完整的音樂作品。一些音樂人已經(jīng)嘗試與人工智能進行合作，讓人工智能根據(jù)既定主題、情緒、風格等要求生成音樂素材，再進行二次創(chuàng)作，最終完成音樂作品。盡管目前人工智能創(chuàng)作的音樂在藝術性上還難以與人類相提并論，但其在一定程度上拓展了音樂創(chuàng)作的思路和效率。

在音樂推薦方面，人工智能可以通過分析用戶的聽歌歷史、偏好等數(shù)據(jù)，利用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾等算法，向用戶推薦其可能喜歡的音樂，提升用戶的聽歌體驗。一些音樂平臺已經(jīng)廣泛應用人工智能技術進行個性化音樂推薦。此外，人工智能還可以對音樂進行自動分類、標簽化，方便用戶檢索和發(fā)現(xiàn)音樂。

在音樂教育方面，人工智能可以輔助人們學習音樂。例如，智能樂器可以實時評估演奏者的演奏，并提供反饋和建議;音樂學習軟件可以根據(jù)學習者的水平和進度，定制個性化的學習計劃和內(nèi)容;歌唱評估系統(tǒng)可以對歌者的音準、節(jié)奏等進行打分，幫助其糾正錯誤、改進技巧。人工智能讓音樂教育變得更加高效、精準和有針對性。

二、人工智能在音樂創(chuàng)作中的應用價值

（一）預測音樂發(fā)展趨勢

人工智能在音樂創(chuàng)作領域的應用，為預測音樂發(fā)展趨勢提供了新的思路和方法。傳統(tǒng)的音樂趨勢預測主要依賴于專業(yè)人士的經(jīng)驗和直覺，而人工智能則可以通過對海量音樂數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)音樂流行要素的變化規(guī)律，從而做出更加科學、準確的預測。

具體而言，人工智能可以對不同時期、不同地區(qū)、不同風格的音樂作品進行大規(guī)模的特征提取和比較，識別出音樂旋律、節(jié)奏、和聲、編曲等方面的流行趨勢，并量化分析各種音樂要素的受歡迎程度。同時，還可以結合社交媒體數(shù)據(jù)，捕捉聽眾對音樂的反饋和評價，了解大眾口味的變化。通過綜合考慮音樂內(nèi)部特征和外部環(huán)境因素，人工智能能夠預測未來一段時期內(nèi)音樂創(chuàng)作的流行風向，給音樂人提供創(chuàng)作靈感，為音樂產(chǎn)業(yè)提供決策參考。此外，人工智能還可以通過生成對抗網(wǎng)絡等技術，自主創(chuàng)作出符合未來趨勢的音樂作品，為人類提供更多元、更前沿的音樂體驗。目前一些音樂人已經(jīng)嘗試與人工智能合作，探索人機協(xié)作的新型創(chuàng)作模式，從而激發(fā)音樂創(chuàng)作的更多可能性。

可以說，人工智能讓音樂趨勢預測變得更加精準、高效、前瞻，為音樂產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)劃提供了有力支撐。但同時也要看到，音樂創(chuàng)作是一個復雜的過程，涉及藝術家的主觀感受、社會文化背景等多重因素，單純依賴數(shù)據(jù)分析可能難以洞察音樂發(fā)展的全貌。

（二）精準識別音樂旋律

音樂旋律是音樂作品的靈魂，是體現(xiàn)作曲者創(chuàng)作思想和審美情趣的關鍵。傳統(tǒng)的音樂旋律識別主要依賴于人的聽覺感知和樂理知識，存在一定的主觀性和不確定性。而人工智能在音樂旋律識別方面展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢，能夠?qū)崿F(xiàn)更加精準、細致、全面的旋律識別。

人工智能通過對大量音樂作品的旋律進行特征提取和模式學習，建立起音樂旋律的數(shù)學模型?；谶@些模型，人工智能可以自動識別出音樂作品中的主旋律、副旋律以及和聲旋律等，并以可視化的方式呈現(xiàn)出來，方便人們分析和研究音節(jié)結構。此外，人工智能還可以對識別出的旋律進行音高、節(jié)奏、音長等方面的量化分析，發(fā)現(xiàn)其中蘊含的創(chuàng)作規(guī)律和藝術特點。精準識別音樂旋律對音樂創(chuàng)作和音樂教育具有重要的價值。對于音樂創(chuàng)作者而言，人工智能可以幫助他們快速提取自己或他人作品中的優(yōu)秀旋律片段，并進行二次創(chuàng)作或改編，從而激發(fā)更多的創(chuàng)作靈感。對于音樂學習者而言，人工智能可以幫助他們準確辨識和記憶音樂旋律，加深對音樂作品的理解和感悟。

（三）增加音樂附屬屬性

音樂作品除了旋律、節(jié)奏、和聲等基本要素外，還包含了豐富的附屬屬性，如歌詞、曲風、情感色彩、文化內(nèi)涵等。這些附屬屬性與音樂的內(nèi)在要素共同構成了音樂作品的整體藝術形象，對聽眾的欣賞體驗有著重要影響。人工智能在增加和分析音樂附屬屬性方面具有獨特的優(yōu)勢，能夠從多個維度拓展音樂作品的內(nèi)涵和價值。

在歌詞創(chuàng)作方面，人工智能可以通過學習大量優(yōu)秀歌詞，掌握詞匯、韻律、意象等創(chuàng)作技巧，然后根據(jù)音樂旋律、主題、情感等要素，自動生成契合音樂內(nèi)容的歌詞。雖然目前人工智能創(chuàng)作的歌詞在藝術性上還難以達到人類頂尖創(chuàng)作者的水平，但它在一定程度上可以為音樂人提供創(chuàng)作思路和靈感，提高歌詞創(chuàng)作的效率。此外，人工智能還可以對歌詞內(nèi)容進行情感分析，揭示歌詞所表達的喜怒哀樂等情感特征，加深人們對音樂作品的理解和共鳴。

而在曲風識別方面，人工智能可以通過分析音樂的旋律、節(jié)奏、編曲等特征，自動判斷其所屬的曲風流派，如古典音樂、爵士樂、搖滾樂、電子音樂等。這種自動化、標準化的曲風識別，可以幫助音樂平臺對曲庫進行分類管理，為用戶提供更加精準的音樂推薦和搜索服務，讓他們更加清楚自己喜歡作品的風格定位，并從不同曲風中汲取創(chuàng)作元素，推動音樂的多元化發(fā)展。

三、人工智能在音樂創(chuàng)作中存在的局限

（一）依照規(guī)則生成，缺乏獨創(chuàng)性

人工智能在音樂創(chuàng)作領域的應用雖然取得了一定的進展，但仍然存在一些局限性。其中一個突出的問題就是人工智能生成的音樂往往缺乏獨創(chuàng)性。目前大多數(shù)音樂生成系統(tǒng)都是基于一定的規(guī)則和算法，通過對大量已有音樂數(shù)據(jù)的學習和分析，總結出一些創(chuàng)作模式和套路，然后根據(jù)這些規(guī)則生成新的音樂作品。這種方式雖然能夠快速生成大量的音樂，但生成的音樂往往缺乏獨特的風格和創(chuàng)意，聽起來總有一種似曾相識的感覺。人工智能很難突破已有的創(chuàng)作模式，產(chǎn)生出真正新穎、獨特的音樂作品。這是因為機器學習的本質(zhì)是對已有數(shù)據(jù)的歸納和總結，它很難超越已有的認知范疇，產(chǎn)生出全新的創(chuàng)意。而音樂創(chuàng)作本質(zhì)上是一種創(chuàng)造性活動，需要打破常規(guī)，跳出固有的思維定式，這恰恰是人工智能所不擅長的。因此，如何賦予人工智能更強的創(chuàng)造力和想象力，使其能夠生成更加新穎、獨特的音樂作品，是目前亟待解決的難題。

（二）基于先前創(chuàng)作，缺乏知識保障

人工智能音樂創(chuàng)作的另一個局限性在于，它主要是基于對先前的音樂創(chuàng)作成果的學習和模仿，而缺乏對音樂知識和理論的深入理解。目前的音樂生成系統(tǒng)大多采用深度學習等數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，通過對大量音樂數(shù)據(jù)的訓練，學習音樂的特征和規(guī)律，然后根據(jù)學習到的模型生成新的音樂。但是，這種方法本質(zhì)上是一種淺層次的模仿和拼湊，缺乏對音樂內(nèi)在規(guī)律和原理的把握，機器并不能真正地“聽懂”音樂，只是在機械地重復已有的創(chuàng)作模式。這導致生成的音樂往往缺乏深度和內(nèi)涵，難以達到專業(yè)創(chuàng)作的水準。而人類的音樂創(chuàng)作則是建立在扎實的音樂理論基礎之上的，需要對音樂的旋律、和聲、節(jié)奏、曲式等有深入理解，需要掌握作曲技巧，還需要有豐富的審美情趣和藝術修養(yǎng)。這些知識和能力的養(yǎng)成是需要長期學習和積累的，并非一朝一夕之功。

（三）機器邏輯運算，缺乏情感色彩

音樂是一種情感的藝術，優(yōu)秀的音樂作品不僅需要精巧的結構和技法，更需要飽含深情的情感表達。而人工智能基于機器學習算法生成音樂的過程，本質(zhì)上是一個冷冰冰的邏輯運算過程，是對數(shù)據(jù)的機械處理和對模式的匹配，很難賦予音樂以豐沛的情感。機器所謂的“創(chuàng)作”，更多是一種對已有音樂數(shù)據(jù)的重新組合和拼湊，其間缺乏人類創(chuàng)作中的情感投入和心血付出，其生成的音樂往往讓人感到冷冰冰的，缺乏感染力，難以打動聽眾的心。而人類的音樂創(chuàng)作則是一個充滿激情和摯愛的過程。創(chuàng)作者需要將自己的情感、經(jīng)歷、思想傾注到作品之中，才能譜寫出感人肺腑的樂章。這種創(chuàng)作需要靈感的迸發(fā)，需要情感的宣泄，是一個復雜的心理過程，這是人工智能難以模擬的。

四、對人工智能在音樂創(chuàng)作領域中的應用建議與未來展望

（一）重視情感模型構建，提高情感理解與滲透能力

人工智能要在音樂創(chuàng)作領域取得更大的突破，一個重要的策略就是要重視情感模型的構建，提高人工智能對音樂情感的理解和表達能力。正如上文所述，音樂是一種情感的藝術，優(yōu)秀的音樂作品往往能夠打動人心，引發(fā)情感共鳴。而目前的人工智能音樂創(chuàng)作系統(tǒng)在情感表達方面還比較欠缺，生成的音樂往往缺乏感染力。這主要是因為現(xiàn)有的音樂生成算法更多地關注音樂的結構和形式，對音樂的情感內(nèi)涵關注不夠。

因此，研究者需要深入探索人類音樂創(chuàng)作中的情感機制，了解不同音樂元素與情感表達之間的關聯(lián)，構建出更加精準、全面的音樂情感模型。一方面，可以通過對大量不同風格、不同情感色彩的音樂作品進行分析，總結出音樂旋律和聲、節(jié)奏等因素與情感表達之間的對應關系，建立起音樂情感特征庫，通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習，可以發(fā)現(xiàn)不同音樂參數(shù)與情感之間的關聯(lián)規(guī)律，為情感建模提供依據(jù)。另一方面，可以借鑒心理學、認知科學等領域的最新研究成果，探索人類情感認知的機制，了解音樂如何影響人的情緒和心理。而近年來，神經(jīng)科學和認知科學領域?qū)θ祟惽楦泻退囆g認知的研究取得了長足進展，這些研究成果可以為音樂情感計算提供重要的理論基礎和啟示。

在此基礎上，研究者可以開發(fā)出更加智能、更加人性化的情感分析和建模算法，賦予人工智能更強的情感理解能力。傳統(tǒng)的機器學習算法更多是基于淺層特征的匹配和分類，難以捕捉音樂中蘊含的深層情感。而深度學習等新興人工智能技術，可以通過構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡，自動學習提取音樂中的高層特征，更好地建模音樂的情感表達，同時還可以引入注意力機制、記憶機制等認知計算模型，模擬人類的情感認知過程，動態(tài)地分析音樂的情感流變。

此外，還要探索如何將情感因素更好地融入音樂生成的各個環(huán)節(jié)，讓人工智能能夠根據(jù)不同的創(chuàng)作需求和目的，自動選擇恰當?shù)囊魳匪夭暮蛣?chuàng)作策略，生成富有情感色彩、感染力強的優(yōu)秀音樂作品。這需要開發(fā)出更加靈活、多樣的音樂生成框架，綜合運用規(guī)則系統(tǒng)、概率統(tǒng)計模型、深度生成模型等不同技術，實現(xiàn)音樂的智能創(chuàng)作。

（二）完善創(chuàng)作底層邏輯，解決版權糾紛等系列問題

由于人工智能生成音樂的過程通常是基于對已有音樂作品的學習和模仿，因此難免會出現(xiàn)一些與原有作品相似的片段或元素，這就可能引發(fā)版權爭議。一些音樂家和版權方可能會指責人工智能侵犯了他們的著作權，主張對生成的音樂擁有所有權。這個問題如果得不到妥善解決，將會嚴重阻礙人工智能音樂創(chuàng)作技術的發(fā)展和應用。因此，要推動人工智能在音樂創(chuàng)作領域的應用，一個重要的策略就是要完善人工智能音樂創(chuàng)作的底層邏輯，建立起明晰的版權歸屬機制。

首先，研究者需要深入分析人工智能生成音樂的技術原理，厘清人工智能創(chuàng)作與人類創(chuàng)作之間的本質(zhì)區(qū)別。人工智能生成音樂雖然借鑒了已有的音樂作品，但其創(chuàng)作過程是一個復雜的計算和優(yōu)化過程，并非簡單的拷貝或抄襲，而是在學習的基礎上生成了全新的音樂內(nèi)容，其所生成的音樂應當被視為一種獨立的創(chuàng)作成果，享有獨立的版權。

其次，要建立起合理的版權歸屬規(guī)則?？梢詤⒖既祟惡献鲃?chuàng)作的版權分配機制，按照不同主體在創(chuàng)作中的貢獻大小來確定版權的歸屬。例如，可以將人工智能生成音樂的版權歸屬于開發(fā)算法的研究者、提供訓練數(shù)據(jù)的音樂家、使用算法進行創(chuàng)作的用戶等多方，按照事先約定的比例進行分配。同時，建立起完善的版權登記和保護機制，對人工智能生成的音樂進行登記和存證，明確版權歸屬和保護期限，防止未經(jīng)授權的使用和侵權。

最后，還要加強人工智能音樂創(chuàng)作相關的法律法規(guī)建設，為解決版權糾紛提供法律依據(jù)。目前，世界各國對人工智能生成內(nèi)容的版權歸屬還沒有明確的法律規(guī)定，各國立法和司法實踐也不盡相同。因此，亟須制定專門的法律法規(guī)，明確人工智能生成音樂的版權歸屬、保護措施、侵權認定標準等，為人工智能音樂創(chuàng)作營造良好的法治環(huán)境。

（三）加強相關人員培訓，培養(yǎng)“音樂+人工智能”復合人才

人工智能音樂創(chuàng)作技術的發(fā)展和應用，不僅需要技術上的突破，還需要相關人才的支撐。然而，目前我國在這方面的人才儲備還比較匱乏，既懂音樂又懂人工智能的復合型人才十分稀缺。大多數(shù)音樂專業(yè)的學生缺乏人工智能方面的知識和訓練，而計算機專業(yè)的學生又對音樂創(chuàng)作缺乏深入的理解和體驗。這種人才斷層已經(jīng)成為人工智能音樂創(chuàng)作發(fā)展的一大難題。因此，要推動人工智能在音樂創(chuàng)作領域的應用，一個重要的策略就是要加強相關人員的培訓，大力培養(yǎng)既懂音樂又懂人工智能的復合型人才。

第一，要改革現(xiàn)有的音樂教育和計算機教育模式，在音樂專業(yè)中開設人工智能相關課程，在計算機專業(yè)中開設音樂創(chuàng)作相關課程，鼓勵學生進行跨學科學習和研究。通過交叉培養(yǎng)，使學生既能掌握扎實的音樂理論知識和創(chuàng)作技能，又能熟練運用人工智能技術進行音樂創(chuàng)作和分析。

第二，要加強相關領域的科研人員和從業(yè)人員的培訓?？梢酝ㄟ^舉辦專題研討會、工作坊、培訓班等形式，邀請國內(nèi)外知名專家學者授課，分享最新的研究成果和應用經(jīng)驗，幫助科研人員和從業(yè)人員及時更新知識結構，提升創(chuàng)新能力。同時，還要搭建產(chǎn)學研合作平臺，鼓勵高校、研究機構與音樂企業(yè)、人工智能企業(yè)開展聯(lián)合攻關和人才培養(yǎng)，促進人才在不同領域和機構之間的流動，實現(xiàn)優(yōu)勢互補和資源共享。

第三，還要注重后備人才的培養(yǎng)，鼓勵更多優(yōu)秀學生投身到人工智能音樂創(chuàng)作領域?？梢栽O立專項獎學金，資助優(yōu)秀學生開展相關研究和實踐;可以舉辦人工智能音樂創(chuàng)作大賽，搭建展示平臺，發(fā)掘和培養(yǎng)優(yōu)秀人才;或是創(chuàng)新人才評價和激勵機制，完善相關職稱評定和崗位設置，為人才成長創(chuàng)造良好的制度環(huán)境。

此外，人工智能還將在音樂教育和人才培養(yǎng)領域發(fā)揮越來越重要和關鍵的作用。通過智能化的教學系統(tǒng)和互動式的練習平臺，人工智能可以為每一位學習者提供個性化的學習方案和實時的反饋指導，幫助他們更加高效快速地掌握音樂創(chuàng)作技能，顯著提高學習效率和質(zhì)量。同時，人工智能還可以通過大數(shù)據(jù)分析和智能算法，精準挖掘和發(fā)現(xiàn)更多優(yōu)秀的音樂人才，為音樂行業(yè)源源不斷地輸送更多的新鮮血液和創(chuàng)新力量。

隨著人工智能與音樂創(chuàng)作的不斷深度融合和協(xié)同發(fā)展，完全有理由相信，未來將會涌現(xiàn)出更多優(yōu)秀出眾的人工智能音樂作品，為人類的音樂事業(yè)注入持久強勁的活力和創(chuàng)造力。人工智能與人類音樂家的合作將會越來越緊密無間，雙方優(yōu)勢互補，攜手并進，共同推動音樂藝術的創(chuàng)新發(fā)展和跨越式進步。同時，人工智能還將在音樂教育和人才培養(yǎng)方面發(fā)揮越來越重要和不可或缺的作用，為音樂行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供堅實有力的人才支撐和智力保障。

五、結語

人工智能正在為音樂藝術的創(chuàng)新發(fā)展注入源源不斷的新鮮活力和無窮創(chuàng)造力，相信隨著人工智能技術的不斷突破，未來將會涌現(xiàn)出更多獨具匠心、令人耳目一新的人工智能音樂作品。但與此同時，筆者也清醒地認識到，人工智能在音樂創(chuàng)作中還存在諸多局限，現(xiàn)階段人工智能還不能很好地理解和把握音樂所蘊含的豐沛情感，其創(chuàng)作往往缺乏打動人心的感染力。因此，如何賦予人工智能更強的情感理解和表達能力，是一個亟待攻克的難題，期待未來能夠研發(fā)出更加智能、更加人性化的情感分析和建模算法，讓人工智能創(chuàng)作的音樂更具感染力。

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