论人工智能技术对音乐创作的拓展与创新

引言；随着人工智能技术的不断突破，其在艺术领域的应用日益广泛且深入。然而传统的高专音乐创作课程的进行常常需要依凭教师或学生本人的音乐知识储备、阅历、直觉等，势必受到一定局限又易受个人主观意识主导。而运用人工智能技术独有的优势如数据分析、算法模型、机器智能等对音乐创作提出全新思维方向、丰富素材条件和有效辅助工具等方面带来了巨大帮助。基于此，接下来如何将人工智能技术合理且有效地融入高专音乐创作，以实现真正的拓展与创新，也就已成为目前高专音乐教育与创作领域音乐教育与创作方面必须重点研讨的课题。

一、利用人工智能丰富音乐素材与灵感激发

传统的高专学生音乐创作阶段，学生的音乐资料来源较为单一，以及教师的教学手段比较陈旧和单一，也就不能够很好的激发学生对学习音乐的兴趣，其音乐创作的思路受到其自身经验和理解水平的局限。而人工智能具备的大数据的分析能力能够挖掘新奇独特、隐含着规律的音乐元素组合方式，能够启发艺术家们的创意思考及挖掘新的视角，吸引他们的注意力的同时，也可以很好的调动他们的探索欲望。尤其是教师可利用人工智能音乐分析软件辅助学生在实践、创作过程中学习运用人工智能的方法。例如，学生在想要创作具有独特风格的新作品时，利用人工智能智能分析工具输入需要作曲的思想或风格标签，如“融合中国古代音乐及现代电子风格”。软件利用其大数据优势，以此可以更为快速提供参考音乐片段、节奏、和声等素材。这些素材包含中国古典音乐经典片段，以及现代电子音乐中的声音片段、节奏。当学生在阅读、观看这些内容资源时，可能会激发学生将中国的传统乐曲优美的旋律，结合现代电子音乐强烈的节奏型形成独特的调性主题。同时，借助 AI 技术从大量的优秀音乐作品中提取元素的组合方式，从而给学生提供新的思路启发。比如说，可能会启发学生尝试将原本在不同音乐风格中极少搭配的乐器进行组合，或是某个和声段落加入几个不同寻常的和声的灵感。由此可见，这样一种创造方式有利于让学生跳出自己的定式思维，找寻到独有的音乐创作灵感，丰富创作的可能性，从而也就可以有效的为音乐创作领域注入源源不断的活力。

二、借助人工智能优化音乐创作流程与效率提升

人工智能技术具有自动化、智能化的处理能力，在音乐创作的全过程可以为其提供强大而高效的支持，简化创作流程，提高创作效率。针对旋律生成环节，学生可用具备旋律生成功能的 AI 作曲软件实现，即由学生输入诸如风格（音乐风格如流行音乐、古典音乐或爵士乐等）、节拍（快板或慢板等）、氛围（喜、忧还是热烈等）、音域范围等信息，该软件就能据此自动快速生成符合要求的旋律线。这些音乐旋律不是随意生成的，而是通过研究和分析大量的优秀音乐作品总结出的一个相对有一定音乐逻辑性和审美效果的旋律，并且学生可以从中选择自己满意的旋律，或是对生成的旋律进行修改和加工，以此可以使旋律更加契合于自己的创作意图。在和声配置环节，AI 也有很大的作用。在输出的旋律的基础上，程序能够智能地选择能够匹配的和声，并提供若干种不同的可选和声变化方案，使得学生可以大大节省工作量来人为寻找合适的和声进行，只需在软件提供的方案中进行选择与优化，也就能够有效的节省了创作时间。此外，AI 也能在编配乐器和后期混音过程中提出智能化的建议和辅助性操作，帮助学生尽快地完成从原创到优秀音乐作品的转变，极大地提高创作效率，以此可以有效的促进学生音乐素养的提升。

三、依托人工智能实现音乐个性化创作与风格探索

对高等专科音乐人才，因每个学生本身就有着不同的音乐审美和创作偏向，但传统教学与创作模式难以精准满足每个学生的个性化需求。而学生在努力追寻自己音乐创作的风格时可能会找不到适合学生的工具和指导。利用其深度学习功能，人工智能可以仔细考察每位学员的创作规律和音乐取向等数据信息，有针对性地为学生提供创作建议与帮助，这样能够有力促进学生更好地探索自身音乐风格与创作。尤其是教师可以引导学生利用人工智能音乐创作平台记录自己日常的创作片段、喜欢聆听的音乐作品类型等信息。由此可见，平台通过深度学习算法对这些数据进行分析，了解学生的音乐偏好与创作习惯，并为学生推荐适合的音乐元素组合方式、独特的音效使用方法等，也就可以有效的帮助学生进一步强化自身风格特点。[3]

结束语

综上所述，人工智能技术为高专音乐创作带来了全方位的拓展与创新机遇。通过丰富音乐素材与激发灵感、优化创作流程提升效率、实现个性化创作与风格探索以及促进跨学科融合创新等策略，能够有效推动高专音乐创作教学与实践的发展。教师应积极引导学生合理运用人工智能技术，使其成为音乐创作的有力工具，培养出具有创新能力与独特风格的高素质音乐专业人才，推动高专音乐教育与创作在新时代背景下不断向前发展。同时，随着人工智能技术的持续进步，我们要不断探索其与高专音乐创作结合的新方式与新路径，从而可以有效的为音乐创作领域注入源源不断的活力。

参考文献；

[1]常景博.人工智能在音乐创作中的合理运用解析[J].艺术品鉴，2023（36）：170-173.

[2]王薇娜.人工智能音色转换模型可有效服务和促进电影创作生产[J].现代电影技术，2023（12）：58-59.

[3]张静.创新创业导向下普通高校作曲与作曲技术理论课程群的构建--以滁州学院为例[J].山东农业工程学院学报, 2020, 37(6):3.