公共文化视域下智能音乐学对古琴传统创作的革新与实践研究

在公共文化服务建设与非遗活态传承的双重语境下，古琴艺术当代转型面临技术赋能与文化转译的双重命题。古琴传承长期依托师徒相授模式，其创作技法隐秘性、审美范式独特性与传播路径局限性在数字时代愈发凸显。在此背景下，智能音乐学与古琴音乐的交叉融合成为学科发展重要方向，既实现传统音乐与现代信息技术深度整合，又推动音乐创作手法革新。智能音乐学借助人工智能、大数据等技术，为古琴创作注入新视角，既助力音乐资源数字化保存与挖掘，又使其在保留传统韵味的同时融入现代审美，拓宽创作边界，呼应了非遗 “创新利用” 战略与公共文化内容供给需求。

一、公共文化视域下智能音乐学与古琴创作的融合背景

（一）公共文化传承需求：古琴艺术的当代传播困境与技术赋能契机

在公共文化传承的语境下，古琴艺术正面临传播范围受限、传承方式单一的现实困境。作为承载中华美学精神的传统艺术形式，其传承长期依赖师徒口传心授的模式，不仅导致受众群体狭窄，古谱解读的复杂性也制约了创作资源的有效转化，难以适应现代公共文化的大众化传播需求。

智能音乐学的兴起为破解这一困境提供了技术赋能契机。该领域通过整合人工智能、大数据分析等前沿技术，突破了传统音乐创作的时空限制，推动古琴创作模式从个体经验主导转向智能化、集体化协同，极大拓宽了创作的可能性边界（陈根方，2022）。借助图像识别、声音分析等技术，智能系统可实现古谱数字化转译与音色精准模拟（孙洋、王利、张辉，2020），既为古琴资源的数字化保护提供了新路径，也通过技术适配让传统音乐元素更易融入公共文化场景，为古琴艺术的活态传承注入现代活力。

理论基础：智能音乐学与传统音乐创作的跨学科融合理论支撑

智能音乐学与传统音乐创作的跨学科融合，正推动音乐研究理论范式的系统性革新， 突破了单一学科的认知壁垒，构建起多学科交织的理论新体系。这种融合以音乐本体论为根基，吸纳计算机科学的算法逻辑与文化研究的价值维度，形成技术、艺术与文化三维联动的理论框架，重塑了传统音乐创作的研究路径与认知边界。

从宏观理论层面看，跨学科融合带来双重理论突破：一方面，智能音乐学的量化分析方法为传统音乐创作研究注入实证维度，将经验性的创作技法与审美感知转化为可分析的声学参数与数据模型，实现从 “经验描述” 到 “精准阐释” 的理论升级；另一方面， 传统音乐的文化内涵为智能技术应用提供价值锚点，通过文化语义解读为算法模型注入人文深度，避免技术应用陷入工具理性误区。这种双向赋能的理论逻辑，既拓展了智能音乐学的研究疆域，又为传统音乐创作理论注入现代性内涵，形成了具有跨学科特质的新型学术话语体系。

（三）技术支撑：智能音乐技术介入古琴创作的可行性条件

智能音乐技术介入古琴创作的可行性，源于智能音乐学的跨领域融合特性。王厚谊（2018）指出，其融合现代信息技术与传统艺术，涵盖机器学习、神经网络等 AI 技术及多种数字媒体领域，为古琴创作全流程（素材分析、作品生成、音色还原、传播拓展）提供多维度技术赋能。

核心技术层面，人工智能作曲技术通过深度学习、遗传算法等模拟创作思维，成为古琴创作精准工具。算法经大量作品分析学习音乐要素，已实现自动作曲、音色模拟、古谱数字化等应用。如中央音乐学院 AI 实验室数据显示，算法生成音色与传承人演奏相似度达 92.7%；腾讯 “古琴数字化” 项目让《流水》现代变奏年轻用户传播量提升 400%。动作捕捉与隐马尔可夫模型结合，量化技法轨迹，构建可复现的数字化创作教学体系，印证技术对创作边界的实质拓展。

二、智能音乐学在古琴传统创作中的实践应用路径

（一）创作辅助：自动作曲技术的古琴适配应用

自动作曲技术通过深度学习与遗传算法模拟古琴创作思维，分析海量曲谱的结构、旋律与和声规律，为创作者提供从素材生成到编配优化的全流程辅助。其核心价值在于突破个体经验局限，在保留 “散音”“按音”“泛音” 音色特质的基础上，通过算法创新拓展旋律发展与织体编排的可能性，实现传统风格与现代表达的平衡。实践层面，QQ 音乐联合非遗传承人推出的 AI 古琴疗愈特辑，通过“银河音效” 技术分析音色频谱，将《平沙落雁》等传统曲目重构为融合自然白噪音的疗愈作品，在年轻用户中广泛传播。中央音乐学院王悠荻团队研发的智能作曲辅助系统，构建 “旋律生成 — 和声配置—结构优化” 三阶模型，生成的《松风》变奏曲获 2024 年全国智能音乐大赛传统创新奖，印证技术实效。

（二）音色重构：基于智能算法的音色模拟与风格转换

音色重构依托多模态声纹识别与深度学习技术，通过马尔可夫链分析“吟猱”“走手音” 等技法的时序规律，结合高维声学特征提取（如谐波失真度、泛音衰减斜率）， 构建数据采集、特征编码与风格迁移的技术闭环。广州熹道文化的多模态声纹量化框架， 采用双流深度网络处理时域振动谱与空域声场分布，生成 128 维特征向量，映射至三维音色空间（浑厚度 / 明亮度 / 余韵时长），实现音色特质的可计算化。[1]2025 年公布的声纹量化专利系统，通过电磁激励装置消除演奏者差异，复现宋代 “官琴” 松透音色，并通过调整特征向量权重，实现广陵派苍古音色向现代清丽风格的转换，解决文物琴音色留存与活态化应用的矛盾。该成果构建的演奏风格库支持跨时空流派相似性分析，被列为文化遗产数字活化的示范案例。[2]

（三）遗产活化：古谱数字化与智能打谱技术

古谱数字化与智能打谱技术通过多模态机器学习构建乐谱、音响与文化的数字孪生体系：首先利用图像识别实现减字谱高精度转译，构建包含指法、音位、节奏的结构化数据库；继而通过隐马尔可夫模型模拟 “打谱” 过程的创造性诠释，生成兼具历史依据与现代审美的演奏方案；最终关联琴论、曲目、传承人等文化要素，形成可交互的数字遗产网络。实践层面，鞍山师范学院“德音打谱坊”利用“丝桐里”软件完成《仙翁操》等20 余首减字谱数字化，结合动作捕捉技术量化演奏肢体轨迹，建立标准化教学体系，服务效率提升 300%（需求响应缩至 3-5 工作日）[3]；湖州师范学院艺术学院采用高精度采样重建传统古乐音源库“Pipa1617”，结合律制编程与古戏台声场建模，推动古乐器电声化进程，成果获 CHIME 国际会议权威认可 [4]。这些实践共同构建了 “数据采集、智能分析、文化再生”的完整链条，推动古琴遗产从静态保存向动态创新的范式转变。

三、智能音乐学对古琴传统创作的革新机制与公共文化价值

（一）创作模式革新：从个体经验到人机协同的古琴创作流程重塑

创作模式革新体现为古琴创作从个体经验主导转向人机协同的流程重塑。传统古琴创作依赖个体灵感与技艺积累，存在流程封闭、风格单一的局限，古谱解读的模糊性更加剧创作不确定性。智能音乐学通过算法建模与数据赋能，构建 “数据驱动 - 人机共创 - 动态优化” 的新型流程：以图像识别与深度学习完成减字谱数字化转译，破解古谱解读难题；通过风格迁移算法生成多版本动机素材供创作者筛选；依托反馈机制实现作品迭代。

这种人机协同模式突破工具辅助范畴，实现创作主体重构。其核心价值不仅在于提升效率、丰富风格，更在于通过算法与人文的辩证互动，催生出“传统基因、现代表达” 的新型美学范式，为非物质文化遗产的创造性转化提供方法论支撑，推动古琴创作在守正创新中拓展边界。

（二）风格维度拓展：跨领域融合中的古琴音乐多样性创新

风格维度拓展体现为跨领域融合中古琴音乐多样性的创新突破。传统古琴风格受限于历史传承谱系，风格演进相对稳定，而智能音乐学通过多模态风格迁移算法打破这一局限。AI 技术通过深度解析不同音乐体系的风格基因，实现古琴与现代音乐形式的有机融合， 既提取传统曲目中的“散音空灵”“按音含蓄” 等核心特质，又整合电子音乐的音色设计、世界民族音乐的节奏型态等跨领域元素，构建多维风格数据库。

这种技术赋能不仅推动古琴与流行、实验等音乐风格的跨界创新，更通过算法对传统曲目的重新诠释，赋予了经典曲目现代审美表达。作曲家借助 AI 生成的跨界素材，在保留古琴文化内核的同时，拓展出 “古韵新声” 的多元风格路径，使古琴音乐在守正传统的基础上呈现丰富的创新形态。

（三）效率提升路径：智能技术对古琴创作中重复性工作的优化效率提升

路径体现为智能技术对古琴创作中重复性工作的系统性优化。传统古琴创作中，音符排列、节奏校准、古谱转译等重复性任务依赖人工完成，不仅耗时费力，还易因个体经验差异导致误差。智能音乐学通过算法重构创作流程，开发自动化处理模块：利用图像识别与深度学习实现古谱数字化转译的批量处理，通过规则引擎完成基础和声配置与节奏型规整，依托遗传算法对旋律素材进行初步筛选与优化。

这种技术介入将创作者从机械性工作中解放出来，使其能聚焦创意构思与情感表达等核心环节，显著缩短创作周期的同时降低试错成本。其核心价值在于通过“技术减负和创意聚焦” 的机制转换，让创作者将精力投向风格创新与文化内涵挖掘，既提升了创作效率，又为高质量作品的持续产出提供了技术支撑，推动古琴创作从经验驱动向精准化、高效化转型。

（四）公共文化价值：智能古琴创作在遗产传承与大众传播中的双重作用

公共文化价值层面，智能古琴创作在遗产传承与大众传播中展现双重赋能作用。在遗产传承维度，智能技术通过数字化建模实现古琴文化的活态保存，将传统曲谱、演奏技法与审美范式转化为可交互的数字资源，突破时空限制实现文化基因的精准传递，为非物质文化遗产的系统性保护提供技术支撑。这种传承并非简单复制，而是通过算法解析与现代转译，让传统琴乐在数字时代获得新的存在形态。

在大众传播维度，智能创作降低了古琴文化的参与门槛。虚拟仿真教学系统通过沉浸式体验简化学习流程，网络平台的智能推荐算法精准触达年轻受众，使古琴艺术从“小众雅集”走向“大众共享”。同时，人机共创的古琴作品融合现代审美，在音乐疗愈、公共艺术等场景的应用，既拓展了传播边界，又通过技术赋能激发公众对传统文化的主动参与，构建起 “传承、传播、创新”的公共文化生态闭环。

四、智能音乐学介入古琴创作的现实瓶颈与公共文化适配路径

（一）核心瓶颈：技术、人才与规范的三重制约

古琴 “滑音气韵”“颤音余韵” 等情感化审美特质，构成 AI 复现难点。技术上， 主流声学模型对散、按、泛音交织及力度、速度非线性变化的参数量化不足，难刻画吟猱绰注的意境流动；被 AI 视为“误差”的木质杂音、节奏偏差恰是情感表达关键，且高质量数据集匮乏，流派覆盖不全。

跨学科人才结构性短缺致 “技术、文化” 割裂：音乐学者缺算法能力，技术专家少琴学修养，难编码审美映射规则。法律伦理规范滞后，AI 作品版权、古谱数字化权利界定不明，2025 年上海某平台因未授权使用演奏样本引发纠纷。突破需多维发力：清华大学 “九霄 AI 古琴” 项目借 3000 余首古谱深度学习获奖；中央音乐学院合办双学位育复合型人才；区块链可建版权追溯机制，构建“技术、文化、伦理”协同机制。

（二）技术优化路径：构建适配公共文化的 AI 创作模型

高级古琴 AI 模型需以 “音乐学解析、多模态数据、算法创新”为核心框架。音乐学层面，通过声学物理与形态学交叉，将“吟猱”“绰注”等技法意境转化为频谱包络、泛音衰减速率等可量化参数，突破抽象壁垒。数据支撑需建唐至近代多模态数据库，含曲谱、音频、琴论、影像及传承人阐释，纳入广陵、虞山等地域性样本，解决数据集单一问题。算法采用 Transformer 模型结合动态注意力机制，强化按音轻重、节奏留白等情感细节捕捉，提升作品细腻度。通过专家评审、用户反馈和算法迭代闭环，使作品既保“清微淡远” 传统美学，又适配短视频、数字展演等场景，实现技术精准、文化本真与传播适配的统一。

（三）人才培育：“古琴 + 智能” 复合型人才培养

以新文科理念构建琴艺根基、技术能力、文化素养三位一体体系。课程突破壁垒， 开古琴演奏、琴学理论等核心课，同步融入机器学习、非遗数字化等跨学科内容，打通传统与现代脉络。实践上建高校、非遗中心、科技企业协同联盟，通过参与 AI 打谱、数字琴馆建设等项目强化理论、实践、转化能力链。如中央音乐学院与非遗中心合作项目，让学员在传承人指导下完成古谱转译与算法优化，实现技艺与技术同步提升。师资采双导师制，整合古琴传承人、音乐学者与 AI 专家，联合授课研项目，培养既懂传统又善创新的人才，支撑古琴文化可持续发展。

结论与展望

本文立足公共文化发展语境，系统梳理了智能音乐学与古琴传统创作的融合实践， 揭示了二者互动的核心机制与实践价值。研究表明，智能音乐学通过自动作曲编曲、音色模拟转换、古谱数字化打谱等技术路径，推动古琴创作模式从个体经验主导转向人机协同， 实现了创作流程的重塑、风格维度的拓展与创作效率的提升，为古琴艺术的活态传承注入现代活力。未来，随着智能技术的持续迭代，智能音乐学与古琴创作的融合将更深度适配公共文化需求，在遗产传承、大众传播等场景实现更广泛应用，推动传统音乐文化在守正创新中完成创造性转化，为公共文化建设中传统艺术的现代发展提供可持续路径。

参考文献 ：

[1]徐上瀛。溪山琴况 [M]. 上海：上海古籍出版社，2013： 15-20.

[2]赵蓉 . 网络媒介时代古琴艺术的传播研究 [D]. 中国艺术研究院 ，2022.

[3]陈韦廷 . 中国古琴在数字媒体语境下的传播研究 [D]. 上海音乐学院 ，2021.

[4]刘雨蝶 . 新媒体语境下古琴艺术传播研究 [D]. 四川音乐学院 ，2022.

[5]卢旸 . 首支 AI 生成古琴曲《烛》首演 [N]. 音乐周报 ，2022-01-05（A13）.

注释

[1]广州熹道文化传播有限公司 . 基于多模态声纹识别的古琴音色量化分析方法及系统：CN120183416A[P]. 2025-06-20.

[2]长江国际互助读书会 . 科技活化古琴紫砂双非遗 [EB/OL]. （2025-07-19） [2025-07-21]. https：//www.sohu.com/a/915554102_121895993.

[3]鞍山师范学院音乐学院 . 德音打谱坊：数字技术赋能乐谱创新与文化传承[EB/OL]. （2025-03-23）[2025-07-21]. https：//yinyue.asnc.edu.cn/xydt/deaffaa686 004dda93022734ceccc726.htm.

[4]湖州师范学院艺术学院 . 我院林舒瑜博士赴爱尔兰参加 CHIME 国际学术会议并发表明代魏氏琵琶数字化研究成果 [EB/OL]. （2025-07-07）[2025-07-21]. https：// yyxy.zjhu.edu.cn/2025/0707/c4058a236377/page.htm.

基金项目：

2023 年度教育部人文社会科学研究规划基金项目 23YJA760062

2024-2025 年度河南省非物质文化遗产科研课题项目 24HNFY-LX139

河南农业大学校外实践教育基地项目 2022-12

2024 年度郑州文化基因解码兴文化工程文化研究专项课题 XWHYJ2024285 阶段性成果