［摘"要］"隨著AI技術的快速發(fā)展，民族民間音樂正面臨傳承與創(chuàng)新的雙重挑戰(zhàn)，同時也迎來了嬗變、發(fā)展的歷史性機遇。本文分析了AI語境下民族音樂特征提取、音樂合成、樂器建模等方面存在的技術難題，并提出了相應的創(chuàng)新對策。這包括開發(fā)專用的特征提取工具、設計AI與傳統(tǒng)教學相結合的教學方案、創(chuàng)新樂器數(shù)字化建模方法，以及制定AI音樂創(chuàng)作中的文化保護原則。只有在技術創(chuàng)新與文化傳承并重的前提下，民族民間音樂才能在新時代煥發(fā)出勃勃生機。

［關鍵詞］"民族民間音樂；AI；音樂創(chuàng)新；數(shù)字化建模

［中圖分類號］"J6189

［文獻標識碼］"A

［文章編號］"1007-2233（2024）08-0013-03

隨著AI技術的快速發(fā)展，AI已廣泛應用于音樂創(chuàng)作、分析和教育等領域。作為中華民族寶貴的文化遺產，民族民間音樂正面臨傳承與創(chuàng)新的雙重挑戰(zhàn)。在AI語境下，如何利用先進技術手段，促進民族民間音樂的傳承、發(fā)展與創(chuàng)新，成為一個亟待探討的課題。本文將從AI語境的內涵、民族民間音樂的特點入手，分析當前存在的挑戰(zhàn)，并提出相應的創(chuàng)新對策，以期為民族民間音樂在AI語境下的發(fā)展提供參考。

一、AI語境的內涵及特點

人工智能技術的飛速發(fā)展為音樂創(chuàng)作開辟了新的語境，AI語境具有數(shù)據(jù)驅動、算法迭代、智能生成等鮮明特點。例如：深度學習算法能夠從海量音樂數(shù)據(jù)中自動提取旋律、和弦、節(jié)奏等高維特征，并構建音樂生成模型；強化學習算法可以通過不斷試錯和迭代優(yōu)化，使AI作曲系統(tǒng)具備類似人類的即興創(chuàng)作能力。此外，自然語言處理技術賦予AI理解歌詞語義、把握音樂情感的能力，使其創(chuàng)作更富有人文內涵。生成對抗網絡等新興算法，更是催生出風格遷移、音色轉換等前沿應用?？梢?，AI語境下音樂創(chuàng)作呈現(xiàn)出前所未有的技術驅動特征，為傳統(tǒng)民族民間音樂注入新的活力和想象力。

二、AI語境下民族民間音樂存在的挑戰(zhàn)分析

（一）民族民間音樂特征提取的算法復雜性

民族民間音樂特征提取的算法復雜性是AI語境下亟待解決的一個關鍵難題，由于民族音樂旋律、節(jié)奏、音色等要素極其豐富多樣，傳統(tǒng)的音頻特征提取方法難以全面刻畫其內在規(guī)律。以侗族大歌為例，其獨特的“八聲調式”和即興變奏技巧，對旋律走向及音程跳躍的建模分析提出了挑戰(zhàn)。又如，維吾爾族樂器熱瓦普所體現(xiàn)出的微分音技巧，需要對音高進行精細刻畫，但現(xiàn)有的基于傅里葉變換的音高檢測方法分辨率有限，難以準確捕捉其細微變化。

在節(jié)奏方面，不同民族和地區(qū)的音樂節(jié)奏型具有鮮明的特色，如傣族的“快慢板”節(jié)奏、蒙古族的“長短句”節(jié)奏等錯綜復雜，過于宏觀，無法精準建模。此外，民族樂器音色千變萬化，同一樂器在不同演奏技法下，其泛音結構和包絡特征差異顯著。全面、準確地提取民族音樂特征尚需探索創(chuàng)新，AI需要更精細化、智能化的算法為民族民間音樂傳承發(fā)展賦能。

（二）民族民間音樂傳承與AI合成技術的適配性問題

音樂傳承與AI合成技術的適配性問題也是一個值得深入探討的課題，民族民間音樂的傳承依賴于口耳相傳、師徒傳授等方式，其中蘊含了豐富的情感表達和個人風格。而當前的AI音樂合成技術，如波形拼接、頻譜建模等，尚難以完整再現(xiàn)這種情感與個性。以京劇為例，其唱腔中的“字正腔圓”“韻味”等特點，需要演員在長期練習中領悟，AI合成的唱腔在這些細節(jié)的處理上往往流于機械和呆板，難以精準建模。這些都反映出AI在藝術表現(xiàn)力方面的局限。另外，民族民間音樂的創(chuàng)作和演奏往往體現(xiàn)出較強的即興性，而現(xiàn)有的音樂合成模型大多依賴于離線訓練，實時生成能力有限，即便是端到端生成的方法，其音樂輸出也多流于同質化，缺乏驚喜。這些問題凸顯出AI在創(chuàng)造力方面的不足，也暗示著將AI與民族民間音樂傳承相結合尚需進一步探索更富靈性與表現(xiàn)力的新型算法。

（三）傳統(tǒng)樂器音色的電子化再現(xiàn)精度問題

傳統(tǒng)民族民間音樂樂器音色的電子化再現(xiàn)是一項富有挑戰(zhàn)性的工作，當前的音色建模技術在精度和真實感方面還存在一定的局限。以古琴為例，音色隨著音區(qū)、指法、力度等因素的變化而呈現(xiàn)出極其豐富的變化。此外，很多民族民間樂器如二胡、琵琶等，演奏時輔以豐富的裝飾音，如揉弦、滑音等，但這些裝飾音的合成目前還缺乏系統(tǒng)性的算法支撐，多依賴于音樣拼接等簡單方法，難以達到以假亂真的效果。這些問題反映出，在建模的精細程度、算法的針對性等方面，當前的電子合成技術還有待進一步提升，以更好地再現(xiàn)民族樂器音色的豐富多彩。

（四）文化真實性在AI創(chuàng)作中的維持難題

在AI音樂創(chuàng)作中，如何維持民族民間音樂的文化真實性是一個亟待探討的難題，民族民間音樂往往與特定的歷史背景、地域特色緊密相連，蘊含深厚的文化內涵。而當前的AI音樂生成模型大多基于大規(guī)模音樂數(shù)據(jù)的訓練，其學習的音樂樣式和創(chuàng)作邏輯難免受到數(shù)據(jù)分布的影響。以莫爾道嘎音樂為例，其獨特的五聲調式反映了當?shù)赜文撩褡宓囊魳穼徝?，但在海量的訓練?shù)據(jù)中，這種小眾曲式的比例往往較低，導致模型更傾向于生成主流的調式和曲風。類似的，如侗族大歌，其歌詞常采用侗語方言，蘊含著侗族人民的情感記憶，但語言學家指出，當前的歌詞生成模型尚難以準確把握方言的語義和韻律，生成的歌詞在文化內涵上難免失真。此外，諸如壯族的桂劇、朝鮮族的長鼓舞等，都與當?shù)氐娘L俗禮儀、宗教信仰等文化因素密不可分，但這些文化符號和規(guī)則很難簡單地轉化為AI的訓練目標和約束條件，這反映出當前AI在理解和再現(xiàn)音樂的文化內涵方面還存在局限。因此，如何從多模態(tài)數(shù)據(jù)中更全面地學習民族音樂的文化特征，并將其恰如其分地融入音樂創(chuàng)作，是一個有待深入探索的問題。

三、AI語境下民族民間音樂的創(chuàng)新對策探析

（一）開發(fā)專用于民族音樂的特征提取工具

針對民族音樂特征提取算法的復雜性問題，亟須開發(fā)專門面向民族音樂的特征提取工具。這類工具應當立足于民族音樂的獨特性，融入領域知識，呈現(xiàn)更加精細化、有針對性的特征。以侗族大歌為例，可以考慮引入音樂學家總結的八聲調式規(guī)則，設計一套基于調式匹配的特征提取算法，該算法可以先對音高序列進行調式識別，再提取各調式下的關鍵音、裝飾音等特征，這樣得到的特征將更具備音樂學意義，也更利于后續(xù)的分析和創(chuàng)作。

還有藏族吉祥謠的節(jié)奏，呈現(xiàn)出較強的不規(guī)則性和靈活多變性的特征。為此，可以借鑒動態(tài)時間規(guī)整等技術，設計一種基于彈性時間尺度的節(jié)奏特征表示。該特征可以自適應地對齊不同長度的節(jié)奏片段，從而捕捉到節(jié)奏流動中的韻律變化。在音色建模方面，可探索將深度學習與信號處理相結合的思路。以苗族蘆笙音樂為例，可以采用卷積神經網絡提取蘆笙音色的頻譜特征，再通過諧波加法合成等算法還原其豐富的泛音結構，由此獲得更加細膩、逼真的音色表征?？傊?，民族民間音樂特征提取工具的開發(fā)應立足于研究對象的特點，在智能算法的基礎上充分融入領域知識，形成既有科學性又有藝術性的解決方案，為民族音樂的傳承與創(chuàng)新提供有力支撐。

（二）設計AI與傳統(tǒng)教育結合的民間音樂教學方案

將AI與傳統(tǒng)教學方法相結合，是解決民間音樂傳承與AI合成技術適配性問題的關鍵所在。以多聲部民歌為例，其獨特的無指揮縱向即興對位織體對演唱者的音準、和聲感有很高要求。傳統(tǒng)的“耳提面命”教學法雖然直觀，但學習者間互相模仿，容易造成風格趨同。對此，可開發(fā)一款多聲部民歌智能學習平臺，該平臺采用音頻與MIDI對齊技術，自動將示范演唱音頻解析為樂譜形式，再通過數(shù)據(jù)挖掘算法找出不同聲部的縱向對位規(guī)律，形成聲部自動配置模型。學習者在演唱某一聲部時，系統(tǒng)利用語音轉錄技術對演唱實時轉譜，再根據(jù)聲部配置模型自動生成其他聲部的參考音軌，學習者可以在合奏中聽到自己的聲音，并通過視唱練耳等游戲化環(huán)節(jié)提升音準和節(jié)奏感。該平臺還可嵌入作品創(chuàng)作功能。學習者可將自己的演唱上傳至服務器，由AI模型自動拆解提煉出音樂素材，再通過即興重組、變奏等算法創(chuàng)作出個性化的多聲部作品。這種人機協(xié)同的創(chuàng)作方式，既尊重傳統(tǒng)音樂的內在規(guī)律，又能激發(fā)學習者的創(chuàng)造力，是傳統(tǒng)教學與AI技術融合的新思路。此外，大量學習者貢獻的演唱數(shù)據(jù)，也可用于訓練更富泛化力的音樂合成模型，讓機器也能習得民歌演唱的“神韻”，從而在更高層次實現(xiàn)傳統(tǒng)音樂與前沿科技的交相輝映。

（三）創(chuàng)新傳統(tǒng)音樂聲音的數(shù)字化模擬技術

傳統(tǒng)民族音樂聲音的數(shù)字化模擬是一項復雜而富有創(chuàng)新性的工作，需要在深入理解樂器物理特性的基礎上，開發(fā)更精細化、智能化的建模方法。以古箏為例，其音色隨著彈奏力度、弦的材質與長度、共鳴箱的結構等因素變化而呈現(xiàn)微妙差異。為捕捉這些細節(jié)，可采用光學動作捕捉系統(tǒng)對演奏者的手指動作進行三維重建，結合高精度音頻采集，構建一個多模態(tài)感知平臺。借助深度學習算法，該平臺可建立起力度、指法、音色等要素之間的映射關系，實現(xiàn)對古箏演奏過程的精細刻畫。在此基礎上，結合有限元分析等物理建模技術，可進一步模擬弦振動與琴身共鳴的動力學過程，再現(xiàn)古箏豐富多變的泛音結構，使合成音色更加貼近真實演奏。

再如笙，這一自由簧類吹奏樂器的音色與簧片的材料、形狀、振動方式等密切相關，傳統(tǒng)的連續(xù)體模型難以精確描述這些細節(jié)，而基于圖網絡的建模方法為解決這一難題提供了思路?？上扔肅T掃描等技術獲取笙的內部結構圖像，提取其中的簧片、音室等關鍵組件，再利用卷積神經網絡學習各組件間的相互作用，構建起笙的音色合成網絡。通過可微分物理模擬技術求解氣流激勵下的網絡動力學響應，即可合成笙獨特的泛音和豐富、多變的音色?？梢钥闯?，數(shù)字化模擬民族樂器需要深度融合信號處理、物理建模、深度學習等多學科技術，找準仿真對象的關鍵影響因素，以創(chuàng)新的建模范式充分再現(xiàn)其聲學機理，方能使電子合成的音色淋漓盡致地表達出民族民間樂器的神韻與美感。

（四）制定AI音樂創(chuàng)作中的文化保護指導原則

在AI音樂創(chuàng)作日益蓬勃發(fā)展的同時，如何維護民族民間音樂的文化真實性，避免過度的同質化和膚淺化，是一個亟待解決的問題，對此亟須制定一套切實可行的文化保護指導原則。首先，在數(shù)據(jù)采集階段，應充分尊重少數(shù)民族的文化隱私。以侗族大歌為例，很多歌曲蘊含著侗族人民世代相傳的生活智慧和情感記憶。對此類歌曲的采集，應事先與當?shù)孛癖姵浞譁贤?，尊重他們的意愿，避免將其簡單處理為一批“?shù)據(jù)樣本”。其次，在音樂分析和特征提取環(huán)節(jié)，應邀請專家參與，輔以人工標注等方式，因為很多民族音樂的美學價值需要文化背景和專業(yè)視角才能洞察。如彝族民歌的音高往往不嚴格對應五線譜，而是一種“語境音高”，這就需要既懂彝語又懂音樂的專家參與分析。再次，在音樂生成模型的設計中，可借鑒遷移學習、小樣本學習等技術，讓模型在大規(guī)模音樂數(shù)據(jù)上訓練的同時，也有針對性地學習少數(shù)民族音樂特有的調式、節(jié)奏等文化特征。例如，生成侗族大歌時，可將侗族大歌數(shù)據(jù)單獨構建一個任務，利用對比學習等方法，加大模型對侗族大歌標簽的關注力度，使其更好地習得侗族大歌的音樂語法。最后，針對生成結果，還應制定嚴格的文化評估機制，可邀請民族音樂傳承人對生成作品進行評鑒把關，及時發(fā)現(xiàn)并糾正那些有悖傳統(tǒng)或者曲解原意的內容。只有在人工智能、音樂人類學、民族文化傳承等多方共同努力下，才能在激發(fā)創(chuàng)造力的同時，更好地堅守住民族民間音樂的文化精髓。

（五）數(shù)字化技術的應用

在21世紀，數(shù)字化技術的發(fā)展為民族民間音樂的保存和傳承提供了新的途徑。許多文化機構和學者利用錄音、視頻記錄和數(shù)字化存檔技術來保存和傳播民間音樂，使得這些珍貴的音樂資源得以永久保存并且能夠被更廣泛地傳播和分享。數(shù)字化技術的運用與發(fā)展，為傳統(tǒng)文化的傳承與發(fā)展提供了快速、有力的方式。除了已經普遍得到應用的數(shù)字化技術之外，近幾年，AI進入了人們的視野，在學習算法、計算能力、數(shù)據(jù)可訪問性等領域取得了顯著進展。這些技術進步使得AI在眾多行業(yè)中的應用變得越來越廣泛和深入，包括醫(yī)療、金融、交通、娛樂等。此外，AI對文化傳承的意義尤為突出，它在保護、傳播和創(chuàng)新傳統(tǒng)文化方面展現(xiàn)出獨特的潛力。

AI在文化傳承中的應用體現(xiàn)在：①文化資料的數(shù)字化與存檔：AI技術可以幫助對大量文化資料進行數(shù)字化處理和存檔。通過機器學習算法，AI能夠自動識別、分類和整理這些信息，使得文化遺產得以保存并易于檢索。②語言保護與復興：AI在語言學習和翻譯領域展示了巨大潛力。③文化教育與傳播：AI可以通過虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術，為用戶提供沉浸式的文化體驗。例如，通過VR技術，用戶可以“身臨其境”地體驗古代歷史事件或遠程的文化節(jié)日，這種體驗方式可以增強公眾對傳統(tǒng)文化的興趣和理解。④藝術創(chuàng)作與分析：AI也被用于藝術創(chuàng)作，包括繪畫、音樂、舞蹈等領域。AI不僅可以模仿經典作品的風格，還可以融合多種文化元素和創(chuàng)新技術，創(chuàng)造全新的藝術作品。⑤文化遺址保護：利用AI技術對文化遺址進行定期監(jiān)控和維護，有效預防和評估可能對文化遺址造成損害的因素。

結"語

民族民間音樂是中華文化瑰寶，其傳承與創(chuàng)新離不開時代發(fā)展的助力。AI技術作為新時代的重要生產力，為民族民間音樂的發(fā)揚光大提供了前所未有的機遇。但機遇與挑戰(zhàn)并存，民族民間音樂的特征提取、風格合成、樂器建模等領域都有待技術創(chuàng)新的突破。與此同時，在利用AI進行音樂創(chuàng)作時，也要時刻警惕對文化內涵的異化和簡單化傾向。唯有堅持以人為本、以文化為魂，堅持科技創(chuàng)新與人文關懷并重，民族民間音樂才能真正實現(xiàn)創(chuàng)造性轉化和創(chuàng)新性發(fā)展。在新時代，民族音樂工作者應不斷增強文化自信，以開放的眼光看待AI，在傳承中創(chuàng)新、在創(chuàng)新中發(fā)展，讓民族音樂的燦爛煙花絢麗綻放于數(shù)字時代的璀璨星空，展示技術和傳統(tǒng)文化的結合，為未來的文化傳承、創(chuàng)新開辟新路徑。

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（責任編輯：尤"雷）