在2004年的電影《我,機(jī)器人》中
威爾·史密斯問(wèn)道:
機(jī)器人能寫交響樂(lè)嗎?
當(dāng)年,這個(gè)問(wèn)題對(duì)于絕大多數(shù)普通人來(lái)說(shuō)
或許是不言而喻的
無(wú)論電影中的智慧機(jī)器人被設(shè)計(jì)得如何逼真
但事實(shí)上
人工智能技術(shù)?在音樂(lè)領(lǐng)域中
從來(lái)不缺乏探索
1957年,兩位科學(xué)家萊亞倫·希勒和倫納德·艾薩克森嘗試編寫出了名為“伊利亞一號(hào)”的智能程序,而它完成了世界上第一部完全由人工智能創(chuàng)作的音樂(lè)作品,名叫《伊利亞組曲》。但這次嘗試以失敗告終,因?yàn)樗耆痪邆湟魳?lè)的基本美感。
上世紀(jì)70年代,著名搖滾歌手大衛(wèi)·鮑威真正利用人工智能取得首次成功。他利用一款名叫Verbasizer的程序軟件為自己的歌曲創(chuàng)作歌詞。其原理是為程序錄入原始文學(xué)素材,然后經(jīng)系統(tǒng)隨即排列、重新組合生成新的詞句。
1980年,加州大學(xué)教授兼作曲家大衛(wèi)·科普發(fā)明了一款名為EMI的智能音樂(lè)系統(tǒng),其工作原理是大量分析現(xiàn)有的音樂(lè)片段,并在此基礎(chǔ)上創(chuàng)作新的作品。對(duì)于后來(lái)的智能音樂(lè)軟件來(lái)說(shuō),EMI無(wú)疑具有里程碑式的意義。它的基本工作模式一直延續(xù)至今。
近年來(lái),運(yùn)用人工智能進(jìn)行音樂(lè)創(chuàng)作的案例中,最著名的要屬因參加《美國(guó)偶像》而走紅的唱作人泰倫·薩瑟恩。2018年,她采用了一系列人工智能程序,包括Amper Music、Aiva、谷歌和IBM,制作了一張名為《我是人工智能》的音樂(lè)專輯,引起廣泛關(guān)注。
根據(jù)對(duì)人工智能在音樂(lè)領(lǐng)域中的評(píng)估,大多數(shù)音樂(lè)行業(yè)人工智能用例似乎分為三大類:
音樂(lè)創(chuàng)作:公司正在使用AI來(lái)創(chuàng)作,增強(qiáng)和/或補(bǔ)充音樂(lè)內(nèi)容
音樂(lè)流媒體:公司正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來(lái)根據(jù)用戶活動(dòng)的數(shù)據(jù)推薦個(gè)性化內(nèi)容
音樂(lè)貨幣化:人工智能平臺(tái)正在幫助藝術(shù)家通過(guò)音樂(lè)內(nèi)容獲利并創(chuàng)造收入
人工智能的使用正在擴(kuò)展到推薦引擎之外,并為專業(yè)人士和非專業(yè)人士提供更易于訪問(wèn)和民主化的行業(yè)。旨在幫助自動(dòng)化開發(fā)音頻內(nèi)容的平臺(tái),似乎有意強(qiáng)調(diào)合作。這些平臺(tái)的設(shè)計(jì)者為了確保音頻內(nèi)容創(chuàng)作者的重要性,智能創(chuàng)新不會(huì)取代他們,而是幫助和改進(jìn)他們的過(guò)程。
人工智能正在推動(dòng)Spotify和Pandora等領(lǐng)先音樂(lè)流媒體服務(wù)背后的推薦引擎。有趣的是,規(guī)模盈利似乎是這些公司面臨的主要挑戰(zhàn)之一。看看人工智能是否有助于解決盈利挑戰(zhàn)。
音樂(lè)貨幣化是迄今為止該行業(yè)最棘手的方面之一。獨(dú)立的音樂(lè)藝術(shù)家面臨著制作,保護(hù)和將音樂(lè)帶入市場(chǎng)的重大挑戰(zhàn)。
人工智能正在慢慢改變藝術(shù)家對(duì)音樂(lè)的思考方式。對(duì)于整個(gè)行業(yè)而言,人工智能工具有望實(shí)現(xiàn)更高效、更高產(chǎn)、更具創(chuàng)造力、更精簡(jiǎn)的操作以及更明智的決策。隨著越來(lái)越多的唱片公司將AI軟件納入其名冊(cè),該行業(yè)將繼續(xù)發(fā)展,很快將成為一個(gè)人與機(jī)器一起工作的協(xié)作環(huán)境,從而取得新的成功。
在本期翰林&有方的科研課題中,來(lái)自羅切斯特大學(xué)的博士導(dǎo)師就會(huì)帶領(lǐng)學(xué)生進(jìn)行人工智能在音樂(lè)領(lǐng)域的研究學(xué)習(xí),有興趣的同學(xué)快來(lái)報(bào)名吧~
01課題簡(jiǎn)介
推薦系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理都是與統(tǒng)計(jì)學(xué)于計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的交叉學(xué)科領(lǐng)域。是人工智能領(lǐng)域中重要的研究方向,有著廣泛的應(yīng)用研究。人工智能在數(shù)字音樂(lè)中甚至都有十分重要的應(yīng)用。
數(shù)字音樂(lè)是以數(shù)字的形式儲(chǔ)存的音樂(lè),它們可以被音樂(lè)編輯軟件任意的創(chuàng)作,編輯,播放,擁有傳統(tǒng)唱片所沒(méi)有的靈活,快捷。正因?yàn)槿绱耍斯ぶ悄苣軌蛲ㄟ^(guò)分析每個(gè)人的音樂(lè)喜好以及互聯(lián)網(wǎng)中的行為,來(lái)進(jìn)行音樂(lè)的推薦。
本課題 中,來(lái)自羅切斯特大學(xué)的博士導(dǎo)師,將帶領(lǐng)學(xué)生從音樂(lè)領(lǐng)域中有關(guān)人工智能的應(yīng)用入手,研究學(xué)習(xí)數(shù)字音樂(lè)與傳統(tǒng)音樂(lè)的區(qū)別與優(yōu)勢(shì)。
02課題研究方向
計(jì)算機(jī)科學(xué)??語(yǔ)言學(xué)? ?應(yīng)用數(shù)學(xué)
統(tǒng)計(jì)學(xué)? ?數(shù)據(jù)挖掘? ?機(jī)器學(xué)習(xí)
03課題適合學(xué)生
9-11年級(jí)高中在讀
04課題導(dǎo)師介紹

導(dǎo)師:羅切斯特大學(xué)? ?博士在讀
目前在美國(guó)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)科學(xué)研究所(SAMSI)擔(dān)任訪問(wèn)研究員;
曾在Journal Of Informatics And Mathematical Sciences等雜志發(fā)表數(shù)篇學(xué)術(shù)論文。
05科研課題成果
成果1:在英文期刊中發(fā)表學(xué)術(shù)論文
項(xiàng)目保證為學(xué)員在正規(guī)的英文學(xué)術(shù)期刊中發(fā)表論文。正規(guī)的學(xué)術(shù)期刊均要求由獨(dú)立審稿人決定論文的錄用與否。因此,論文的成功發(fā)表標(biāo)志著這篇文章已達(dá)到學(xué)界公認(rèn)的學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。翰林&有方學(xué)者最優(yōu)秀的學(xué)生,不但可以沖擊EI、SCI等高級(jí)別期刊,而且有機(jī)會(huì)參與全球頂級(jí)的學(xué)術(shù)會(huì)議。
成果2:第一作者身份
項(xiàng)目堅(jiān)持幫助學(xué)生以第一作者身份發(fā)表論文。在申請(qǐng)過(guò)程中,招生官最看重的是學(xué)生在科研項(xiàng)目中的參與程度,而第一作者順位恰恰是這一點(diǎn)的最佳證明。近年來(lái),有大量的中國(guó)學(xué)生在教授署名的論文中掛名,這使得第一作者身份的含金量更為突出
成果3:高效備戰(zhàn)具有高影響力、高含金量的科研學(xué)術(shù)活動(dòng)
學(xué)生可以直接使用項(xiàng)目的成果論文沖擊多項(xiàng)全球頂級(jí)的科研賽事,其中包括:被譽(yù)為“中國(guó)青年的諾貝爾獎(jiǎng)”的丘成桐科學(xué)獎(jiǎng)、谷歌科學(xué)獎(jiǎng)和達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦的ISEC論文比賽。
成果4 :獨(dú)一無(wú)二的課題
項(xiàng)目的導(dǎo)師會(huì)為每個(gè)學(xué)生提供獨(dú)一無(wú)二的課題,連接最前沿的科研方法和學(xué)生感興趣的學(xué)術(shù)方向,保證學(xué)生研究?jī)?nèi)容的差異性。
成果5:美國(guó)TOP30院校導(dǎo)師的推薦信
項(xiàng)目將為學(xué)生提供項(xiàng)目導(dǎo)師撰寫的推薦信。導(dǎo)師作為推薦人,來(lái)自于美國(guó)頂尖學(xué)府的科研團(tuán)隊(duì),保證了推薦信的可信度;而導(dǎo)師所提供的豐富的細(xì)節(jié)和生動(dòng)的描述能更好展現(xiàn)學(xué)生的過(guò)人之處,從而大大提高了推薦信的價(jià)值。
以上就是關(guān)于【用人工智能程序制作的音樂(lè)專輯,你聽過(guò)嗎?】的解答,如需了解學(xué)校/賽事/課程動(dòng)態(tài),可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。
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