近兩年，AI技術的成熟推動了人工智能應用實現跨越式發展。從高端科技的產業應用，到日常生活的智能家居、智能客服、智能導航等方方面面，AI成為新時代科技發展的新寵。

　　同時，AI能夠學習的范圍已經不僅僅局限于圖片、動作、聲音，更是在繪畫、作曲等創作領域取得了相當不俗的成績。

　　2017年，美國歌手Taryn Southern發布了歷史上第一部由AI作曲的專輯《I AM AI》，作者將主打單曲《Break Free》的一段旋律放入了AI音樂合成器Amper Music中，制作人只需要選擇一些基本參數設置，比如節奏樂器、調性等等，便可以自動添加和弦，生成副歌，而且幾乎完全聽不出是由應用程序編曲而成。

　　事實上，在音樂創作領域，AI的應用已經逐漸成熟，工具也愈發廣泛，涵蓋AI作詞、AI作曲、音頻合成等多個方面，為音樂行業帶來全新的發展生機。

　　AI作曲 提高音樂創作效率

　　AI作曲并不是機械單一的編排。從創作原理來說，音樂是一種有規律的排列，有長時程和短時程的規律。AI就是根據這些特點設計層次化模型，通過大數據深度學習訓練，模型就可以自動生成類似人類作曲家作出的曲子。

　　簡單來說，你不需要掌握高超的鋼琴、吉他等樂器演奏技巧，也不需要擁有深厚的作曲知識或音樂知識，通過AI作曲工具，短時間內就可以生成相應的音樂配樂，實現創作自由，大幅降低了作曲的門檻。

　　相較人工創作的較長周期及高昂費用，AI作曲的高性價比有效幫助開發者降本增效，適用于對創意要求不高、需要批量制作的音樂需求場景。現階段，AI作曲技術也正逐漸往商業應用方向發展，例如，影視劇配樂、視頻配樂，游戲配樂、在線工具配樂、產品內置等方面。

　　AI作曲怎么實現的?

　　像人的學習一樣，AI作曲也需要通過學習海量的樂曲內容，才能“創作”出新的音樂作品。簡單點說，就是利用深度學習算法，用大量的樂曲數據對AI進行訓練，AI會搭建一個體現它對音樂理解的數學模型，接著用模型在較短時間內即可創作出一首原創的曲子。

　　目前AI作曲的形式主要分為兩種，一種是整曲由AI進行憑空創作，另外一種是先由人工輸入片段后，AI在基礎曲調上繼續發揮。無論是哪種形式，都離不開“學習”這一過程。那么，機器是如何“聽懂”音樂旋律進而進行學習?

　　從物理學出發，聲音的實質是傳聲媒介質點所產生的一系列振動現象的傳遞過程。而動聽的音樂正是一系列質點振動的總效果。

　　人類通過耳膜與「音樂細胞」來感受質點振動的效果;而只能讀懂數字的AI則通過MIDI架起連接“振動”與“數字”之間互通的橋梁。

　　MIDI(Musical Instrument Digital Interface)，即樂器數字化接口，也可以簡單理解為數字樂譜。它通過儲存時間點與音符的對應關系，告訴鍵盤、貝斯、架子鼓等在某個時間以怎樣的方式發聲。因此，將大量的MP3、WAV 等格式的音頻轉換成MIDI文件，就可以得到充足的學習數據。

　　其次，MIDI 雖然已經將音樂轉換成二進制的數字，但想讓AI精細化地學習音樂，還要將MIDI做進一步的標注。即將已轉錄的MIDI與原音頻對齊，再將已經同步的MIDI文件旋律拆解成音高、音長、音強、和弦、小節等基本元素，才能最終轉化成機器可以聽得懂的數字樂譜。

　　標貝科技深耕AI數據服務領域多年，在數據生產方面沉淀了先進的技術能力以及大量音樂人才儲備，積累了豐富的AI歌曲以及AI樂器的項目經驗。在伴奏編曲的生成方面，我們可以實現鋼琴、吉他、貝斯、架子鼓、大提琴、小提琴、二胡、笛子、古箏等不同樂器AI配樂，并完成相應的標注要求。

　　隨著機器算法學習的不斷強化，這幾年AI音樂的發展也進步神速，其創作能力、作品質量得到大幅提升。標貝科技將通過精細化的數據服務，實現更多AI音樂場景落地，助力AI音樂邁向規模商業化應用。

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