AI作曲的技术实现原理主要包括以下几个方面:
1. 生成对抗网络(GAN)
生成对抗网络由生成器和判别器组成,生成器负责生成音乐片段,判别器则评估生成音乐的真实性。通过对抗训练,生成器逐步提升生成质量。GAN在旋律生成、音色合成等任务中表现优异,尤其是在缺乏大规模标注数据时仍能生成多样化的音乐片段。
2. 变分自编码器(VAE)
VAE通过学习音乐数据的潜在空间分布,将输入编码为低维向量并解码重构。其优势在于能生成平滑过渡的音乐序列,适合风格插值(如古典与爵士的混合)。但生成结果可能过于保守,缺乏创新性。
3. Transformer模型
基于注意力机制的Transformer(如Music Transformer)擅长建模长序列依赖关系。通过自注意力机制,它能捕捉音符间的远距离关联,尤其适合复调音乐生成。模型通常以MIDI事件为输入,采用类似GPT的自回归方式逐帧生成。
4. 扩散模型(Diffusion Model)
扩散模型通过逐步去噪过程生成音乐,在音频领域表现突出。相比GAN,它能生成更高保真度的音频波形,但计算成本较高。代表应用包括OpenAI的Jukebox,可生成包含人声的多轨音乐。
5. 音符序列建模技术
- Symbolic Representation:将音乐表示为MIDI或ABC记谱法,直接建模音符时值、音高等参数。
- Piano Roll表示:将音乐可视化为二维矩阵,便于卷积神经网络处理。
- WaveNet架构:使用膨胀卷积建模原始音频,生成采样级波形,但实时性较差。
6. 强化学习辅助优化
通过设计奖励函数(如和谐度、节奏稳定性),利用强化学习优化生成内容。DeepMind的NSynth结合RL实现音色迁移,生成器在对抗训练基础上进一步接受音乐理论规则约束。
7. 多模态融合技术
- 跨模态生成:如根据图像内容生成对应风格配乐(CLIP引导的MusicLM)。
- 歌词-旋律对齐:使用双流网络同步处理文本与音频特征,生成带歌词的歌曲。
关键技术挑战包括音乐长程结构一致性维护(如主歌-副歌结构)、情感表达的精确控制,以及实时交互生成中的延迟问题。未来趋势可能涉及音乐知识图谱的深度融合,以及物理建模合成器与神经网络的联合优化。