导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能如何制作音乐的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
ai是音频制作软件吗
ai不是音频制作软件，但可以用来合成音频。
现在许多专门研究运用人工智能制作音乐的公司证明AI音乐作曲软件会生成原始的，无版权的音乐，也就是说AI音乐作曲软件可以自动创作音乐，并且可供你在各大视频平台或社交媒体视频广告中使用。可以创作音乐的AI技术仍然相对新颖，随着时间的流逝，它们会不断地发展和成长。
ai格式介绍：
ai格式文件不是音频，ai文件是Adobe Illustrator制作生成的矢量图文件，ai即为Adobe Illustrator的缩写，这是美国的一家公司推出的一种专业绘制矢量图的工具，因此ai文件是矢量图文件，这种文件的优点就是占用的硬盘空间小，而且打开速度很快，格式转换起来也非常方便。
ai是业界矢量图的标准。一般情况下我们如果要打开编辑需要使用专业的软件。个性化语音定制系统则彻底突破了生产瓶颈，只需少量训练数据量就可以训练出一个逼真自然的人工智能声音，大幅度提高了存量内容的转化效率，有利于优质内容的高效生产、再生产以及声音知识的优化和传播。
人工智能可以作曲吗
其实，人们对于人工智能能否作曲、能够画画或者写诗、能否进行创造性的活动这个问题，已经研究了超过170年。
在1843年，英国数学家爱达·勒芙蕾丝夫人，她是后人公认的 史上第一位计算机程序设计师。她认为，机器不可能会有 和人类一样的智慧，因为它只会忠实执行 人类所要求的工作。
根据勒芙蕾丝的观点，如果一部机器具有智慧，它就必须能够产生 具有原创性的构想。
直到2001年， 人们提出了「勒芙蕾丝测试」，用来检验机器是否具有智慧。
如果机器所创造出的作品， 是它的设计师无法用程序解释的，就代表这部机器就具有智慧。
就实验设计来看， 勒芙蕾丝测试比较像是「思想实验」，而不属于客观的科学实验。但这是一个起点。
乍看之下，机器似乎不可能 创作出高质量的原创音乐。
我们可以用复杂的算法，结合随机产生的变量、 混沌公式和模糊逻辑，来产生一连串的音符，这个过程无法从原始程序解读、追踪。
虽然这会产生无数的、 未曾听过的原创旋律，但是其中只有一小部分是令人觉得悦耳的。
目前计算机仍然无法分辨人们认为好听的音乐以及不好听的音乐。
但是，如果我们换个思路，试着模拟出 形成创意的自然过程呢？
目前，我们已经知道 至少一种以上的过程，它可以产生出原创的、有价值的、 甚至是悦耳的音乐作品，
这个过程称为「演化」。
包括进化式算法，或是模仿生物进化的「基因算法」，都是可能的研究方向，能让机器产生出具原创性， 而且有价值的艺术作品。
那么，什么样的演化过程， 能使机器拥有创作音乐的能力？
不同于一般生物的演化，我们先以乐句(musical phrases) 作为演化的初始群体，然后用基本的算法来模仿复制与随机变异，例如将乐曲的某些部分进行交换、互相组合，以及随机取代某些音符。
现在，我们产生了新的乐句，接着我们用「适应函数」来进行选择。
正如同生物的适应性， 是由外在环境的压力来决定，我们的适应函数， 是根据音乐家或音乐爱好者所挑选出的乐曲旋律来决定，这些代表了人们认为最优美的旋律。
然后，透过算法将机器创作出来的乐句与人们所挑选的优美旋律 进行比较，并选出相似性最高的乐句。
淘汰掉那些 相似性较低的乐句之后，算法会将剩下的部分， 再次进行突变和重组，然后再次从新一代的乐句当中， 选出相似性或适应性最高的部分，这样的步骤会重复进行数个循环。
在这个创作过程中，有许多的随机性和复杂性，所以能够通过勒芙蕾丝的测试。更重要的是，在创作的过程中 结合了人类的审美观，所以根据理论，我们能够产生出 让人觉得优美的旋律。
但是，这是否符合人们直觉上 所认为的「真正的创意」？这样的创作方式， 是否能得到原创而且优美的作品？
创作者在过程当中， 是否要有目的、能自我察觉，才能够称为创意？
也许在这种情况下， 创意是来自于程序设计师，但是他们并不了解整个创作过程。
究竟，什么是人类的创造力？
也许，创意并不仅仅是一个由生物演算过程所发展而成， 相互链接的神经元系统，也不仅仅是 形成我们的生活的一些随机经验。秩序与混乱，机器和人类。这些共同构成了 机器创作的核心动力，使得机器能创作出 音乐、雕塑、绘画、诗歌和更多的作品。
我们仍然无法定论机器创作是否可以算是具有创意。
但是如果一件艺术作品， 能够令人感动，或是令你毕生难忘，甚至是令你觉得毛骨悚然，究竟作者是人还是机器， 真的重要吗？
当人工智能遇上音乐：如何推动音乐产业创新发展？
近年来,随着人工智能和大数据技术的发展, 音乐产业领域也逐渐渗透和融入了先进的计算机技术和信息化技术,人工智能作为计算机学科的重要分支,涉及诸多交叉性的综合性学科内容，给音乐注入了许多新的元素和内容,逐渐改变了人们编写、表演、制作、欣赏音乐的方式。
人工智能技术的逐渐成熟，使各类音乐公司也竞相使用该项技术，同时将软件水平提升到更高的层次。Google的Magenta通过编曲模式的机器学习调整曲调，能把简单的音符谱成基本的旋律;索尼在巴黎的计算机科学实验室(CSL)旗下的Flow Machines项目，通过机器学习，创造出风靡一时的“披头士风格”流行歌曲《Daddy’s Car》，基于巴赫作品MIDI版本的机器学习，自动生成“巴赫风格“的钢琴曲，将《欢乐颂》改编成多种曲风，包括电子、爵士、Bossa Nova、英式摇滚等。
而在音乐人工智能行业领域以人工智能技术融合音乐，将传统音乐产业行业带上人工智能这趟智能快车先行者的蜜蜂云科技同样备受关注。据小编对音乐人工智能行业所知，蜜蜂云科技是一家专业从事音乐智能核心算法研究、芯片及软件平台、音乐智能硬件开发、音乐信息服务的高新技术科技企业，在音乐人工智能垂直领域，为学校、艺术机构、消费者、厂商及相关应用产品研发企业提供专属人工智能核心算法、产品、服务及解决方案。
同时这也是一家音乐人工智能领域的先锋企业，在前期音乐AI在国际上还处于空白阶段期间，他们利用AI深度学习，从音乐听觉、视觉、创作等多维度研究音乐AI，推动音乐AI在不同音乐产业领域的应用与普及，以“创造音乐未来世界”为企业宗旨， 结合目前音乐市场消费者的具体需求，推出音乐AI智能硬件，满足客户一切音乐使用场景需求，真正做到创造音乐未来世界，使音乐有更多的可能性和塑造性。
音乐智能陪练，为兴趣而生
基于人工智能语音识别、语义识别等技术，利用音乐AI智能硬件帮助被训练者针对不同乐器标准学习要求进行个人反复练习，直至达成熟练掌握的智能化移动学习平台功能模块。
目前，蜜蜂云科技音乐智能陪练在音乐教育领域涉及较多，其中包含孩子学习钢琴、吉他、尤克里里、贝斯等乐器时，他不止于依赖老师教学，还可通过音乐AI智能硬件智能陪练模块，其中包含精准纠错、打分系统，真正做到让家长解放出来，达到轻松陪练的效果。
音乐创作，为发烧而生
基于从数万首原始音频文件中提取旋律、节奏等信息，利用精心设计的LSTM循环神经网络架构，生成音符序列，最后利用音乐领域知识库，合成各种类型的音乐。
用户只需通过对音乐AI智能硬件下达歌曲类型指令，即可快速生成各种不同风格的创作曲目，这不再是专业音乐人士的固有权力，让对音乐感兴趣的人也能通过音乐AI创作专属于自己的歌曲。音乐与人工智能技术的融合不仅对现有的音乐产业造成了一定影响，甚至还打破了作曲家进行音乐创作的固定模式，带动整个音乐产业的快速发展。
智能乐器制作，颠覆固有产品模式
基于人工智能芯片核心技术，利用音乐+AI的融合，对传统乐器的制作产生较大的冲击与影响，乐器供应商只需结合音乐AI技术，改变传统乐器制作模式，根据市场客户需求，将两者相结合，最终利用音乐+AI推动整个乐器行业发展模式的革新。
不同领域的应用，使音乐+AI碰撞出别样的花火
音乐和AI技术的魅力融合，不仅使传统音乐领域发生了翻天覆地的变化与革新，同时音乐AI在新兴领域也做出了巨大的努力和贡献；例如音乐治疗、妇婴教育等领域的应用，而其中最为突出的是音乐治疗这一版块，运用音乐的治疗方法拓展特殊的教育道路，主要针对的治疗对象都是一些脑瘫、孤独症、智力发展障碍等特殊的患人群体。
而音乐治疗是基于对数万潜在人群的调研，从调研报告中获取基准数据，利用智能硬件，感知并测试人的心情稳定指数，从而根据最终测试的心情数据针对不同的情绪提供不同的音乐解决方案，使脑瘫、孤独症、智力发展障碍等特殊的患人群体真正了解音乐治疗的魅力，为他们解决治疗的难题。
总而言之，蜜蜂云科技将音乐与人工智能技术相融合，在音乐产业领域的应用及积极尝试和突破性进展令人惊叹。当代科学技术手段的急速发展和进步对音乐领域所产生的挑战和冲击之大,使其对音乐产业的发展带来了物质技术层面的变化,而且还从产业模式以及思想观念上对音乐领域的创新起到不可低估的促进发展作用。
随着人工智能技术浪潮对音乐行业的持续冲击，音乐科技类公司将更有机会在行业洗牌中取得成功。大胆地说，未来的音乐产业将会由技术所决定，但技术必然也会受到音乐的影响。随着技术的不断进步，我们将看到全新一代的艺术家，新乐器和新的消费者的口味。
这一转变的核心，人工智能将会留下不可磨灭的印记。虽然有一些认为技术会贬低音乐纯粹音乐主义者产生一些阻碍，但大多数人都认为技术和音乐之间的关系是良性的。
ai曲风是什么意思
ai曲风是计算机与传统音乐之间结合的作曲风格。
一个无法回避的话题是，AI作曲如果越来越成熟，它是否会抢夺音乐人的饭碗？过去，在互联网发展的催生下，音乐使用提成、直播打赏等等模式为音乐人创造了空前的发展机会。但是在目前，在眼下的音乐行业还远不是大多数，当前音乐人收入低是事实。
中国人民大学音乐与录音艺术学院的《音乐人生存现状与版权认知状况调查研究报告》（以下称音乐人报告）指出，美国人人均音乐消费水平16.41美元，而中国仅为0.15美元，美国的人均音乐消费是中国的109倍。中美音乐人收入差距11倍。
穷则思变，人工智能能作曲对音乐人来说可能很可怕，因为某种程度上，它在抢音乐人的饭碗。但在过去几年里，音乐制作人工智能软件已经取得了长足的进步，在音乐人本身收入数字专辑收入低的当下，它当前更多会充当音乐人的辅助，协助创作更多优质的作品。
因此，对于行业来说，与其说它是一种可怕的新奇事物，不如说它是一个更好的风口与机会，它更可能是一个协助音乐人提升效率的工具，未来会帮助更多制作人用来创作。
人工智能在作曲主要基于以下几种模型：
1、分形音乐。它表明音乐完全可以通过数学算法进行创作。分形音乐是几何学在作曲中的应用，但是只能创作一些较为简单的作品。
2、马尔科夫链。由于建模简单，可以即时产生新音乐，所以一直被广泛用于商业程序上，也大量出现在互动音乐艺术家的作品和即兴演出中。它基于随机过程、概率逻辑的有限控制方法，尤其是使用马尔科夫链结合一定约束规则，在统计的基础上对音乐的未来走向进行概率预测与风格边界限制。
3、遗传算法。将音符的排列组合进行编码，模拟物种繁殖过程，自动挑选出最优秀的作品。由于具有算法成熟和实现比较简单这两大优势，遗传算法得到广泛关注。但是，用遗传算法进行智能音乐生成，选取合适的评价函数是非常富于挑战性的工作，一定程度上限制了应用的快速发展。
4、人工神经网络。当前AI音乐研究的前沿技术，普遍采用具有深度学习能力的各种改进神经网络模型，来帮助人工智能模型学习样本音乐中的关键元素以及套路。模型充分学习一系列人类己经创作好的音乐，提取和存储音高、音长、音量、音色、音程、节奏、调式、和声等关键特征，即可按照要求大量输出有类似特征的新音乐。例如，Google Brain做的在线交互钢琴只需要识别当前任意类型的少量音乐，就可以根据音乐的相符度进行预测，实时输出自动弹奏出搭配音乐。
人工智能来了，未来的音乐将是什么样？
纵观世界艺术 历史 ， 科技 的发展和艺术的发展息息相关，从农耕时代中世纪的教堂圣咏，到工业革命冶炼技术出现后成就的交响乐，随着电子技术以及计算机的出现，电子音乐、MIDI、计算机音乐、音乐人工智能迅速发展。未来音乐会是和计算机、人工智能有关吗？这是很有可能的。我们并不知道未来音乐是怎样的，但未来音乐值得我们 探索 。
音乐与人工智能的发展
国外音乐与 科技 相关学科的发展自20世纪50年代开始，工程师和科学家开始合作 探索 音乐的数字处理技术，逐渐形成了音乐 科技 /计算机音乐（Music Technology/Computer Music）这一交叉学科。上世纪70年代以后，欧美各国相继建立了多个大型计算机音乐研究机构。2000年后，音乐 科技 在世界各地如澳大利亚、日本、新加坡等地都逐渐发展起来。
20世纪90年代起，国内各个综合类大学的计算机专业中的一些教授开始了关于计算机与音乐的研究。近年来，中央音乐学院、中央美术学院、上海音乐学院等国内一批一流艺术院校先后成立了艺术 科技 交叉学科，对音乐或其他艺术与人工智能的交叉研究开展了初步 探索 。
中央音乐学院是我国最早开展音乐与人工智能交叉研究的艺术院校：1993年成立了电子音乐中心，2012年成立音乐 科技 部，2018年组建音乐人工智能与音乐信息 科技 学科方向和实体系，下设音乐人工智能、电子音乐作曲、电子音乐制作、音响艺术指导、音乐治疗、艺术嗓音等专业方向。前一段时间在京举办的世界音乐人工智能大会就是由音乐人工智能系承办的，主办单位是中央音乐学院和中国人工智能学会，团结了全世界最顶尖的一线人工智能音乐专家。明年将继续举办，希望它成为世界音乐人工智能的风向标和重要的学术交流场所，成为产业化交流的平台与服务 社会 的纽带。
世界音乐人工智能大会圆桌讨论
今年，中国人工智能学会(CAAI)艺术与人工智能专委会、中国计算机学会(CCF)计算艺术分会相继成立，团结了全国八大艺术门类的所有跟 科技 相关的人员，包括中央音乐学院、中央美术学院、上海音乐学院、中央戏剧学院等艺术院校艺术与 科技 的相关人才，一起来探讨未来艺术。
音乐人工智能先乐后药
音乐与人工智能发展有三个过程：创作、呈现、接受。我们研究音乐、人和人工智能三者如何协同发展的关系。在创作、呈现、接受以外，还有哲学、音乐人工智能的美学以及它的伦理，都有待我们跟进研究。
音乐创作方面，有作曲技术的研究，也有智能作曲和新创作的方式。智能作曲是按照人既有的规律创作；而新创作的方式，是以人还没有的规律(由AI)自觉创作的一个过程。我们现在做AI作曲，会发现它模拟人的创作挺有趣，而它模拟的自主创作会让人瞠目结舌，希望未来也会为这个世界创作一些惊喜。
音乐呈现、传播等方面，有机器人的演奏，中央音乐学院与美国印第安纳大学还搞了一个自动伴奏系统。原来的伴奏系统是人跟着乐队、伴奏带学习，但现在的AI伴奏系统，会像人一样配合你的演奏。未来我们也会自动生成为一些伴奏音乐。
音乐接受方面，我们已经在认知、音乐治疗、欣赏过程方面进行了研究和 探索 。音乐治疗是我们人工智能系重要的部门之一，下设音乐治疗教研室中心，已经有了接近30年的 历史 。目前，中央音乐学院的音乐治疗除了传统的音乐治疗以外，还有音乐人脑科学，科学地研究、构建一个更大的音乐治疗范围，不仅仅是从心理学角度研究，还从脑科学进行研究。目前，大家已经找到了音乐记忆在脑部的某个位置的反应，是很小的一个记忆点。我们希望搞清楚音乐的频率、音乐如何形成人的情绪，它对人脑到底产生了什么影响。其实，音乐对人的情绪影响是巨大的，有的时候甚至超过了药物，你吃药得反应半天才会有效果，可是听音乐的一瞬间情绪就会发生变化，所以音乐的频率特别神奇。
中国古代音乐的“乐”字繁体字“乐”，加个草字头就是“药”(药)字。《黄帝内经》不断说了先乐后药，治病的时候还有声音治病。我们希望通过脑科学验证声音的频率到底对人有多大的反应，反应在哪儿，它的机理是什么。我们未来想做抑郁症、自闭症、临终关怀，可是现在我们想第一步解决睡眠的问题，研究音乐对睡眠的影响。
智能作曲已经开始了
央音的AI自动作曲系统，是通过人工智能算法进行作曲、编曲、歌唱、混音，并最终生成完整歌曲作品的系统。智能作曲能够在23秒快速地创作出一首歌曲，可以达到一般作曲家写作水平。23秒，配器、演唱都可以出来，在全世界都比较前沿。
自动作曲系统架构
智能自动作曲系统主要分为自动作曲模块、自动编曲模块、歌声合成模块和自动混音模块。在系统建立过程当中，首先要对歌曲旋律、曲风、 情感 、歌词等歌曲信息进行整理和统计，建立给信息大数据库，然后用深度学习算法训练对应的模型，最后由系统根据用户输入的参数和歌词进行歌曲作品的制作。这个项目最终的目的是要实现一个基于网页-服务器架构的、可供用户操作使用的网页端产品。
未来的音乐一定会是一个多维的音乐空间。传统的一对音箱的立体声，我们听到的声音都是从前面传过来。但是现在很多全景式的收音、录音技术，是可以收到四面八方的声音的，效果就好了很多。3D音乐将比立体声音乐有着更动人的音乐魅力，是传统的立体声音乐听觉的升级，是目前电视、立体声录音等没办法体验的、全新概念的音乐体现方式。这种“跑动起来、流动的”3D全息音乐将是未来音乐的一部分，是一个这个时代的创新工程，值得我们 探索 。
除了传统的交响乐队产生三维立体声效，我们还有新创造的音乐，比如电子音乐创作，不拘泥于前面发声，也可以通过后面发声、上面发声，各个维度所有方向参与音乐的创作表达当中。我们的研究结果发现，3D音乐的出现，可能会对我们传统的和声、配器产生影响。
3D音乐肯定会改变原来的模式，2019年中央音乐学院做了一场3D音乐《中国十二生肖》。现在全世界很多的音乐家都在做，包括杜比公司、DTS公司已经发布自己的编码解码系统，这就给了创造者更多的空间，他们自己在家里就可以做3D音乐了。3D音乐除了音箱以外，还可以下降到耳机的算法，我们戴耳机也可以听出三维的空间。
未来，音乐机器人、虚拟机器人对于我们音乐表演、交互、音乐 娱乐 将会有重要的好处，我们目前正在做一个音乐教育方面的音乐机器人。大家知道，全世界的音乐教育师资缺乏，特别是偏远地区专业的音乐老师非常缺乏，甚至有些地方都是 体育 老师、语文老师兼职。我们希望在“数字人”方面做一些努力，让“数字人”能作为一个音乐老师跟你交互。如果音乐教育的虚拟人物能为全国的边远山区做一些事，对我们中国的美育教育将会是一个重大的贡献。
我们还有一个AI歌词辅助写作系统，辅助作曲家创作歌词。我们做了一个作诗系统，80%的人都写不过它。我们现在在做音乐数据以及计算中心，教育部和发改委都非常重视，特别希望我们建成全世界最大的音乐数据中心。
音乐人工智能的研究领域非常广泛，全世界没有专门研究人工智能的学校，大家都是从声音转过来的。中央音乐学院这个学科研究的就是未来音乐，我们有人工智能创作、人工智能的表演与交互、智能音乐教育、音乐与脑科学四个研究方向。我们的毕业生特别抢手，音乐人工智能的毕业生还没有毕业，各个大公司都抢着要我们的人。
未来的音乐是什么？可能我们不知道。但是我们可以通过纵观音乐 历史 的发展、 科技 的发展来看到一些线索。 科技 的发展对我们的音乐创作、音乐呈现、音乐接受、音乐哲学等都会产生深远的影响。
我认为未来音乐的发展将会在下面三个维度上展开：
第一、传统意义的音乐(包括现代音乐)将会继续发展；第二、 科技 赋能传统意义的音乐创新发展； 第三、新 科技 产生新的音乐形态独立发展。
总之，音乐人工智能是帮助人类、赋能人类的，不是代替人类的，人类的艺术因为音乐人工智能的出现将更加丰富多彩、更加弥足珍贵。希望我们一起携手为未来音乐做一些事情。
文/中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息 科技 系系主任、教授 李小兵
编辑/弓立芳
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何制作音乐的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～