人工智能辅助影视声音设计课程的教学改革与实践研究

摘要：影视声音设计领域正经历技术革新浪潮，人工智能生成内容（AIGC）的快速发展为教育实践提供了新机遇。本研究聚焦高校影视摄影制作专业，探索AIGC技术在影视音乐建模设计课程中的创新应用路径。通过构建“工具赋能——阶段培养——项目驱动”的课程框架，整合Stable Audio与SUNO等AI工具，重构以学生为核心的创作生态。实践表明，该模式使作品创新性提升20%，学生创作效率增长41.7%，为高校影视声音设计教育的数字化转型提供了有效范式。

关键词：AIGC；影视音乐；高校影视教育；课程改革；声音设计

一、引言

人工智能技术带来声音创作流程的革命性变革，随着影视行业进入4.0时代。电影全球电影产业发展报告显示，在推动声音设计工作方面，采用AI技术的影视制作企业已达78%，由此带来的音乐制作效率合成效率的飞跃也超过了60%。然而，高校影视教育在这一巨变行业背景下，已经显现出明显的滞后性。目前，传统课程体系仍以Protools、LogicPel等数字音频工作站运行教学为主，而前沿的AIGC技术在教学内容中所占比例很小，仅不到15%。

研究成功构建了人工智能辅助声音设计课程体系，针对某高校影视摄影制作专业，经过三年实践探索。系统从工具认知到工程实践，摒弃传统二元教学模式，在课程设计上深度融合AIGC技术，打造一体化流程。

二、AIGC技术的核心特征及其教育价值

（一）AIGC技术的核心特征

人工智能GC通过生成对抗网络、Transformer架构等深度学习模型，实现了突破性的声音素材生成速度，将大量内容以毫秒级的速度高效输出，使传统声音设计的创作周期大幅缩短。

AIGC具有优秀的跨模态协同性，可同步分析视觉画面、剧本文本、声音需求，产生综合协调的解决方案。可以推荐背景音乐，优化对白，根据电影分镜脚本设置动态混响参数，为音响设计搭建体系化的框架。

AIGC系统通过持续学习用户反馈与行业数据，实现知识迁移的自适应，动态调整内容复杂度，为用户提供个性化的学习支持与体验。

（二）AIGC技术的教育价值

1、“五新”融入，科教融汇，挑战前沿先进科技。

立足数字经济社会发展需求和应用型人才培养目标，加强“五新”融入，优化重构教学内容。体现产业技术与学科理论融合、跨专业能力融合。

2、改革方法，实施立体化课堂，升级课程综合改革。

以提升教学效果为目的创新教学方法。依托智慧化教学环境优化课堂教学设计，推进人工智能等新技术与教育教学深度融合，AIGC人机协同辅助影视专业课程设计，强化师生互动、生生互动，促进学生自主学习，注重批判性思维、创新能力的培养。综合利用演播室、工作室等教学场所，通过反转课堂、混合式教学平台、模拟还原录制现场等方法打造立体化课堂。

3、产教协同，AI辅助影视创作，解决行业痛点。

深化产教融合，开展校企课程共建、共授，将校企合作真实项目转化为课程教学项目或案例，促进真实场景下的真学真做，提升学生专业综合实践能力。

三、课程体系的重构与实施路径

（一）OBE导向的目标体系构建

课程组立足行业需求和毕业生反馈，立足人工智能GC工具的熟练运用、跨模式艺术的创新思维、人机协同的决策能力，精准锁定岗位必备能力，构建了包含知识积累、技能提升、素养养成三个层次的目标框架。

课程组精心构筑了一个囊括“技术—艺术—协作”三大维度的能力矩阵，并对评价指标进行了详尽的拆分与细化。诸如在“AI音效生成”之模块内，技术之维考量着生成参数之合理性，艺术之维则审视着声音与画面情感之契合程度。

课程组引入了一套AI学习分析的系统，其能够实时地追踪与记录学生们在创作过程中所使用的工具频率、内容的修改比率等数据，再辅以多方的评价，共同构成了一条闭环优化的精进之路。

（二）项目驱动的教学实施

本课程采用“三全覆盖、四级驱动、五位一体”教学体系。以“战场声景设计”项目为例，基础组基于AI技术完成标准化音效生成，如爆炸声的频谱建模；进阶组则融合物理拟音与AI合成技术，开发个性化声效（如金属撞击的混响模拟）。教学过程中，学生需分析20部战争题材影片的声效特征，利用AI提取风格化关键词，并基于此生成基础音效模板。实验组数据显示，采用AIGC技术的团队在任务效率、创新指数及协作满意度等维度表现突出，其中创作周期缩短41.7%，作品创新评分提升20%。通过区块链技术实现创作过程溯源，校企合作项目转化率提升至36%。

人工智能GC技术的显著赋能虽然固然有，但技术依赖、数据偏见、产业对接也是教育应用面临的挑战，未来优化课程体系，需要轻量级工具研发，也需要跨学科知识图谱的构建，更需要伦理框架的健全。

四、教学改革成效与评价体系

以激发学习动力和专业志趣为着力点完善学习效果评价。充分利用评价量规、信息技术手段开展评价和学习效果反馈，加强开放性、综合性等评价方式，提升课程学习的挑战性，促进学生个性化持续发展。通过项目式教学法、行业工具实操、跨学科协同等手段，优化课程。但量规分析暴露出两大问题：评价维度偏重于技术操作，如对软件的熟练程度，忽视了对核心能力的精雕细琢，过程性考核比重不足，学习进度难以在结束性考评中得到全面体现。  从图2可以看出，学员的学习效果在各个能力维度上呈现出分化，总体达成率在73%到83.44%之间。

五、结论

本研究验证了AIGC课程体系对教学效能的提升作用，未来需聚焦三大优化方向：开发轻量化工具降低技术门槛、构建跨学科知识图谱强化理论支撑、完善伦理规范应对技术风险。建议通过校企协同研发机制，持续推动课程体系与行业需求的动态适配。

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作者：张韵（1988——），大连东软信息学院数字艺术与设计学院，副教授，主要研究方向：影视声音设计、影视创作。