人工智能音乐领域研究，人工智能音乐领域研究内容

人工智能是如何改变音乐行业的

人工智能与音乐

首先随着社会AI的普及，音乐也逃离不了。

智能作曲加上音乐制作人的创作，它会知道大家点赞多的是哪些曲子，那些曲子有什么样的特征，旋律有什么样的特征，哪些旋律片断出现的比较多，知道大家此时更喜欢的曲子是什么风格。

如果它判断出是悲伤的风格，就按照这样的风格去组合这些元素作曲，最后再由作曲家进行整合优化。我们听过那首曲子，中规中矩，听不出来什么个性，非常好听。人工智能通过大数据学习，通过模仿其实可以做很多的事情，做很多创作。

人工智能在音乐上的发展也是像头条这样，对人类进行有效的大数据分析，再进行精准推荐。

希望对你有所帮助。

人工智能如何辅助创作歌曲

人工智能已能辅助创造歌曲，AmperMusic是一个人工智能音乐生成器。

不需要任何乐理基础，点几下就能生成属于自己的音乐。目前还是个网页版.美国女歌手TarynSouthern最近发布的单曲，作者不是人类。

这首歌叫《BreakFree》，是由人工智能（AI）完成编曲和部分MV的制作。具体来说，Southern写了一段主旋律，放入一个名叫AmperMusic的人工智能音乐合成器中。人类需要做的只是选择情绪、乐器、节奏等等参数，AmperMusic就会自动生成副歌，添加和弦，变成一首完整的曲子。大家了解下！

人工智能音乐著作权保护存在哪些争议

人工智能音乐的著作权保护存在以下争议：

1.创作归属问题：人工智能音乐通常由计算机算法自动创作，而非由具有独立思考和情感表达能力的人类进行创作。因此，人工智能音乐的创作者归属问题成为了一个争议焦点。

2.著作权保护标准问题：传统音乐作品著作权保护要求作品具备原创性和独创性等要素，但对于人工智能音乐来说，由于它的创作过程可能涉及到复制、改编等行为，在一定程度上降低了其著作权保护的难度。

3.盗版侵权问题：人工智能音乐的数字化特性和易复制性，增加了其被盗版的风险。在未来，数字水印技术等技术手段可以用来防止盗版行为，但是这些技术本身也面临攻击和破解的可能。

4.合理使用问题：人工智能音乐的应用范围广泛，包括商业演出、广告、电影配乐、游戏音乐等领域。在这个过程中，人工智能音乐的作品如何被合理使用，涉及到版权许可等问题。

总之，随着人工智能音乐技术的发展和应用越来越广泛，人工智能音乐著作权保护问题也愈加复杂。为了保护人工智能音乐的创新成果和优秀作品，需要进一步完善法律法规、加强技术保障，同时也需要对人工智能音乐著作权的争议问题进行深入探讨和解决。

目前国内人工智能音乐领域发展怎么样

Google的一个叫Magenta的计划，该计划的目的是希望将机器学习技术应用到音乐和艺术创作上。最新的成果是，他们用人工智能技术谱出了一段90秒的旋律；

人工智能创作的音乐片段

让机器去创作音乐作品并不是最近才有的事，2012年西半牙的研究者们就通过计算机算法创作了一段音乐Lamus。只不过它所采用的技术是让计算机去模仿现有的音乐片段，通过发现其中的规律来制作音乐旋律。在Google的Magenta的计划中，研究人员不只是想让机器模仿制作出一段音乐，而是想探索机器是否能创造出音乐，以及如何实现？

研究人员让计算机学习了大量的音乐片段之后，给它一些简短的提示让其自行创作出音乐片段出来。通过输出结果的复杂性来判断它是否具有创造性。

该计划应用了辅助AlphaGo的机器学习技术TensorFlow系统来进行艺术作品创作研发。研发团队称，艺术创作本身其实就是作者通过自己的艺术作品来表达自己对世界的看法。对机器来说制作出一段音乐作品并不是最难的，难的在于让这段作品有故事。

而这种让机器去学习描述故事的探索不仅对于让机器去进行艺术创作有帮助，同时它也可以被应用到语言学习中。因为它可以帮助机器在缺少整个语境的情况下，更好的去理解一整段句子。

目前这段曲子的代码是公开的，如果你有兴趣可以上Github查看它的代码。研究人员称他们希望能让各个领域，如研究者、程序员及音乐家们参加到这项计划当中。

这不是Google唯一一个与艺术有关的计划，2015年Google曾推出了“艺术家与机器智能”计划，旨在探索艺术与计算的结合及机器智能艺术该是什么样子的。此外，更早的时候Google还推出了Google文化馆，利用高精度的相机将线下展览馆里的艺术作品搬到线上给更多的人欣赏。

人工智能能够给音乐教育带来哪些创新

传统的教育模式分为“教学评测练和辅导”。

教指教研。就是我们以前上课时候的教研组，把人教出版的教材梳理大纲，知识点和考点。这部分都是人为参与的。

学指教学。就是平时老师上课，一节课45分钟，多少时间讲什么，提哪几个问题，怎么教。新的教法是通过人机交互来做，就是用app的课程教，其中会有视频教程，课纲介绍，告诉大家接下来学什么，老师视频教完了，就该轮到你了，这个时候你拿起琴把刚才老师教的重新弹一遍，人工智能技术会判断你哪里弹的对，哪里弹错了，然后给你一个反馈。这个部分可以用人工智能替代。

评指评价。在弹奏过程中如果都弹对，说明你这个知识点掌握了进入下一个章节。如果没有失败了，系统会通过你弹错的地方告诉你哪个知识点不够，并且询问你是否进入专项训练。这个部分可以用大数据来替代，就相当于自动生成了错题本。

测指测试。在学习了一些知识点后，会有一个综合测试，这个测试可以通过人机交互来给出。

练指练习。练习部分是最枯燥的，但是可以用游戏的方式进行组队PK或者合奏的模式来提高练习兴趣。这部分是游戏的开发。

最后是教辅。教辅就是大学里的辅导员，不直接教课，但是起到了监督和答疑的作用，学员学习课程之前，会加入一个微信群，每个班级会有一个辅导员，大家在学习过程中遇到的任何问题随时提问。这个部分是微信社群的作用。

所以除了人工智能在判断之外，还有人机交互，互联网社群，App游戏开发等科技手段给音乐教育带去了改变。