AI在音樂領域的發展最終將為音樂人提供極大方便，還是替代音樂人？

一個永恆的問題，機器是要服務人還是替代人？

就音樂領域而言，今天已經能充分的體會到計算機智能學習對於音樂創作和製作的方便，我們可以輕鬆的讓軟體對音樂進行音色分離，可以精準的對某些不需要的聲音扣除並填補。logic pro可以提供一個人性化的鼓手。band in a box可以提供大量音樂製作的模板。我們可以讓電腦模仿人演奏的方式偏移，也可以將歌詞給虛擬音姬演唱。也許不久的將來，機器還可以迅速的對音頻信息進行分析，從而給後期的音頻工程師提供在各級處理層面提供多種處理方案，而混音師和母帶師需要在幾種可能里選擇一個最舒服的方案，或者在機器完成大部分工作的基礎上進行小的細緻修改。

在音樂方面，計算機的演算法更新一直在給音樂創作和製作提供方便，可將來的發展，他究竟是一直在方便人，還是會慢慢替代人？

謝邀

正好前一陣子拜訪了一位國內做AI作曲的前沿人物，並試玩了一下他們即將上線的產品。

這一次拜訪受益良多，在我心裡對AI作曲與人類作曲的關係也有了一個清楚的關係。

先下結論：

AI作曲基本上永遠無法完全代替人類作曲。它的使命，是逐步將人工從簡單但重複的勞動中解放出來，使人類藝術家有更多的精力去探索更高的藝術高度。

誠然，在這個過程中，一定會有很大一部分從事重複勞動工作的音樂工作者受到挑戰。但是，這也是一個將整個行業的從業者向更核心、更創意化個性化、更具有藝術價值的方向推動。

就目前來說，我個人認為AI作曲在商業範圍內能應用的方向主要是一些不太有點對點要求的、只是以比較單純的背景音樂形式使用的音樂。具體範圍如：

1. 小成本廣告
2. 影視作品中比較單一的場景(對話、單純打鬥)

等。

如果AI技術成熟了以後，這些簡單需求就可以直接由甲方獨立完成，不需要再花心思花錢找乙方挑乙方。而且，AI作曲的速度是以毫秒計，立等可取。

對於甲方來說，上面這種AI是能直接解決很多的需求。作為音樂創作者，我更希望AI能夠幫助我們完成一些音樂創作中的輔助工作，從而讓我們更集中於音樂創作本身。例如：

1. 在確定的樂隊編製的時候，songwriter寫最核心的動機，並確定音樂情緒，AI能自動匹配速度和樂器，創造出一個差不多意思的伴奏小樣。
2. 多樂手合作進行試驗性創作的時候(試驗性創作代表可能有錯音、速度不穩不齊、有漏錯拍等)，能自動採集所有人彈奏的音樂信息，統一處理量化為可能的正確信息後自動記錄。
3. 一段需要對點的、重複較多、節奏感較強的音樂，創作者只要創作好各段落的音樂，並輸入需要對點的時間碼，AI能自動(在合理範圍內)調整速度和段落排序，自動對點。

等。

謝邀。我的答案是：會為音樂人提供極大方便，但也會搶真正用心創作的音樂人的一片市場。換句話說，人類與AI既是合作，也是競爭，競爭結果就是不合作的人類必輸。

首先，AI作曲與編曲，國內外已經有很多團隊在做了。近些年人工智慧在文字、圖像領域都有較大突破和進展，在音樂領域也會如此。人工智慧會在不遠的未來達到作曲、編曲以假亂真（至少騙過大部分外行人）的程度，甚至可能「青出於藍而勝於藍」。畢竟音樂對於計算機來說只是數據，而數據擬合、風格模仿可是AI的強項。

你可能會認為AI沒有情感，不能打動人，或者說它對音樂文化沒有認知，但現在的聽眾有幾個會在意？絕大多數人只在乎一首歌是誰唱的，並不在乎是誰創作的，或如何編曲的。普通人對音樂的評價也僅僅是「好聽」或「難聽」之分。至於情感，可以偽造，例如用流行歌中常用詞藻堆積成語法通順的句子，就有種現代詩的感覺。很多現代流行歌、網路歌曲的歌詞已經整體不通順，甚至有邏輯錯誤，甚至詞作者自己都不一定知道自己在表達什麼，但事實上是，聽眾並不在乎，也沒人會深究，照樣買單。

如果那一天來臨，憑藉一套軟體就可以讓完全不懂音樂的人，隨便輸入幾個音符，或隨便哼個幾句，就能通過軟體聯想出任意風格的作品，會怎麼樣？

雖然這些年來音樂製作的門檻越來越低，但如果最終低到人人都能藉助程序輔助作曲、編曲的程度，如果人人都是藝術家，那就不存在藝術家了。

對於真正用心搞藝術的人來說應該會很可悲。藝術這東西不像商品，好與壞很多是靠主觀判斷而不是客觀參數。但以前的藝術都是主觀和客觀標準各參半，例如我們評價文藝復興時期的油畫，不僅會看整體美，也會被畫家細膩的筆法、畫工所震撼。對於以往的作品，主觀的好壞和客觀標準的好壞是統一的，一個優秀的藝術家、好的藝術作品都能達到足夠高的客觀標準；對於達不到客觀標準的藝術作品（例如一初學繪畫者的畫作），我們也很容易認識到其不足之處。

而當AI做音樂可匹敵音樂人的那天，客觀標準便消失不復存在了，畢竟若一首作品不告訴你是人還是機器做的你也分不清。當客觀標準不復存在，剩下的僅僅是主觀審美，而主觀審美很難說好與壞，總會有人叫好，有人聽不懂，有人認為是藝術，有人認為是垃圾。就像「現代藝術」，因為客觀標準不復存在，所以作品也經常無從評價和判斷好壞，很多次出現藝術館中現代藝術展品被清潔工當成垃圾扔掉的新聞。

100年前的鋼琴家、歌劇演員需要苦練多少年，才能在台上博得一片掌聲；而如今DJ只需時不時按幾個按鈕，就能讓台下叫好一片。

如果你作為藝術家，用心創作幾個月的音樂還不及一程序花幾秒鐘生成的音樂，那還有何顏面？有人會說，音樂是無窮無盡的，創新，但創新談何容易？雖然音樂風格在不斷進化，但人類寫在DNA里的審美是固定的，悠揚的鋼琴、小提琴聲永遠悅耳，給一段噪音沒人會說好聽。

就像AlphaGo的出現，會一定程度顛覆圍棋界，厲害的音樂AI也一定會顛覆音樂行業，而且影響只會更深！

AlphaGo之後，雖然人下不過機器，但依然會有人下圍棋，因為圍棋比賽如藉助機器算作弊。而藉助機器創作音樂不能算作弊，所以你能想像，當人做音樂做不過機器後果會如何……

謝邀！我認為人工智慧作曲將來可以代替音樂人。尤其是人工智慧有學習能力後。但代替不了個人的藝術表達，對作曲家來說不過癮。就像機器人將來打籃球一定比人強，但不能代替我們打籃球的快樂。另外，音樂的意義是作品與欣賞者合作才被創造出來的。人工智慧的音樂作品，只有被人類欣賞後才真正被創作出來。

《愛樂》最近有篇文章：人工智慧，是否有一天能與人類作曲家並駕齊驅？

下面提取其中主要內容：

兩段音樂測試伊士曼音樂學院的講師教授，幾乎沒有人能準確的分辨人工智慧與肖邦的創作。

理論上，讓人工智慧自行訓練自己，生成全新的音樂風格，也並不是不可能的事情。事實上，已經有人如此在做了，而且人工智慧也已經可以創作複雜的交響樂作品，EMI就有兩位數的交響樂創作；由法國人工智慧團隊開發的音樂人工智慧Aiva，甚至已經被正式吸收為法國與盧森堡作曲家協會的首位非人類會員。

人工智慧的作品是否能達到與人類作曲家並駕齊驅的程度，可以說，技術條件已經具備，但現實中，卻有兩個主要的限制條件。客觀上，對於人工智慧作曲的投入，並沒有什麼看得到的實在價值；而主觀上，我們也絕不願意接受人工智慧在音樂創作上可以與我們並肩。

人工智慧也許能夠作曲，或許有一天也能創作出偉大的音樂作品，但這並不代表它能夠替代人類的創作。

對於人類，音樂不光是音符與旋律，也是一段可以回溯的歷史，更是許多記憶與故事，這也正是音樂對於我們的意義，這一切，人工智慧無法體會。

音樂並不因它被創作出來而賦予意義，音樂由於被人欣賞才有了價值。

訓練人工智慧學習某位作曲家——如莫扎特或貝多芬的創作風格，然後將其遷移至一些新的情境，相當於讓這些偉大藝術家，在數字的海洋中復活，為我們繼續創作。

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/qkcoq0sOyWAjLQRpntAglw

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文章很多觀點我完全贊成，尤其是人工智慧有了自己學習的能力以後，它的創作更會超出想像，它還可以儲存海量音樂信息，具備分析能力……輕鬆超越人腦。

我相信這些人工智慧都能做到，包括創作的肖邦比肖邦還肖邦。創作複雜的超越貝多芬，馬勒的交響曲也沒有什麼很大困難。

創作能激發人類感情的音樂也沒問題，儘管它沒有感情，將來甚至也能學會。

但有一點人工智慧做不到，那就是對音符，對音樂基於文化的認識。也就是說一首自身完善的音樂並沒有好還是不好，好或不好是基於欣賞者立場的選擇：在某種文化中優秀的音樂在另一種文化中可能是不被欣賞的。

還有就是對音樂美的判斷，這不是純理性的。

再就是創造新的音樂語言，在調性音樂領域，無調性音樂領域，甚至調式風格，我相信計算機都可以做到無懈可擊，但創造新的音樂語言方面值得懷疑。如果它的創造性來自自我學習，那計算機基本就是神了。

我們知道一個do re mi的進行在每首音樂中的意義都是不同的，如果這個音樂里出現了的話，即使在一首作品中也沒有明確的一種意義，這個最考驗人工智慧。因為就像上文提到的，意義是在作品與欣賞者之間被創造出來的。人工智慧的音樂作品，只有被人類欣賞後才真正被創作出來。

謝邀。提供便利是肯定的，比如充分學習作曲技術(比如對位)，然後可以使音樂人輕鬆做出一些公式化的處理，當然，是在已有作品的基礎上。替代是不可能的，離開了主觀的創作沒有人的靈魂，甚至不能叫藝術(純工業化需求除外)。

個人認為在可以預見的未來，AI會代替錄音工程師，混音工程師以及母帶工程師的工作。

事實上母帶處理已經有網站能夠通過演算法自動進行處理了。(http://LANDR.com)

混音工程師的工作簡單歸納就是平衡與再創造。平衡指的是根據作品不同的風格去平衡不同樂器之間的關係。再創造指的是通過現有素材去再創造內容去達成目的。

前者通過機器學習應該能夠實現高度自動化，後者可能還需要一定時間。主要是人機交互方面的，藝術家如何讓機器明白自己想要的效果。

而錄音工程師做的工作就是確保聲音的來源是可靠的、符合風格的。

隨著音源採樣與MIDI技術的發展，基本上很接近實錄了。那我認為在這個基礎上來看，大師的演奏方法是完全可以量化成MIDI信號的，無非就是體現在力度與時間變化上。

現階段不能說做到了，但是隨著音源技術的發展這些問題肯定能解決。新興工程師都已經拋棄大型的模擬混音台了，還有什麼是不能去改變的？

想要什麼音色不能通過卷積演算法去模擬出來？這已經不是10年前那個談到數碼第一印象就是塑料的年代了，不跟著時代進步只能被淘汰。

所以基本上音樂製作行業里工程師的職位都可以被AI替代，但是你要問我工程師會不會消失，我想未必。因為再強大的軟體還是得建立人的基礎上去不停地革新。

內容創作者也應該如此，不過內容創作者倒是可以松一大口氣了。畢竟就算AI可以模仿大師的水準那始終還是別人的東西，音樂家自己做的東西是無法被代替的。

總結一下就是我認為靈魂是不可能被代替的。技術可以被代替，但是也不定會導致工程師的消亡。

謝邀謝邀

個人的意見是，AI繼續發展一定會大幅度便利音樂人的製作，但是替代還是很難做到的

目前來說在音樂產業的AI應用的話，自動鼓機和Arpeggiator算一個吧？把律動的編寫和分解和弦的概念自動化了，個人以為應該算是目前AI在音樂領域裡面最普及的應用了

至於說到替代音樂人，個人看來短期內不可能，長期內很可能更替代不了

之前有看到一些關於AI作曲的問題，在有嚴格的規則和框架的古典音樂體系下，已經存在了以假亂真的AI作曲古典音樂，甚至於非核心的古典音樂愛好者都聽不出來

m.sohu.com

然而放到現代音樂領域，AI的表現就不算太讓人滿意了

www.bilibili.com

這個是2016年索尼開發的叫做Flow Machine的AI軟體編寫的「類披頭士」風格的作品《Daddy』 Car》

可以發現在段落設置上還是有非常非常明顯的問題，聽起來是一種很不自然的編配

當然，2017年Taylor Swift在她的專輯中加入了一首「AI」製作的歌曲《I AM AI》，不過嚴格來說只是程序團隊開發了一個演算法比較先進的多聲部Arpeggiator，本質還是AI和人共同完成，而且是以人類意志為主導

個人理解，現代音樂的變化實在是太過於豐富，以至於AI的學習成本太高了而且難以學習到所謂的歌曲的「共性」，寫出來的東西都像是剛入門但是操作Daw爐火純青的人寫出來的東西。

尤其是現代音樂還在繼續飛速發展

可預期的情況是，類似布魯斯/爵士這類的風格在可預見的未來也是能夠由AI產出質量還算穩定的東西

但是新潮的風格，就大概率是永遠不可能了

說不定未來會有「復古音樂一鍵生成器」這種軟體出現，讓人可以隨意隨機出一些蠻入耳的disco啊爵士啊這類的東西吧哈哈哈哈哈

音樂AI或許是人類的終極樂器

單從音樂本身而言，由於人類關於藝術的創作和欣賞必然伴隨著主觀體驗，哪怕只有一丁點的主觀成分摻雜在裡面，都意味著過程的不可替代性； 一個完整的作品不單單包括他的具象載體。

即便100%的利用非人工的方式創作一首作品；從這個人產生這個念頭開始，按下按鈕，到最終選擇多個結果中的一個，和完全用紙筆創作只是過程上的不同，因為這就根本就是一個樂器，演奏他只需要觸發他。

然而儘管這個樂器的演奏十分完美，也會像當今已存在的很多優秀作品一樣：有人喜歡，有人討厭，有人從來沒聽過。

當然從行業角度看，必然會發生翻天覆地的變化，因為音樂的功能並不只有藝術範疇上的。

我覺得挺好，會讓音樂的門檻降低，讓更多想接觸音樂創作/製作但沒有基礎的人們更方便的進行創作。因為一些人的確是有天賦而沒有經過系統學習的，這樣他們就有機會嘗試看看音樂道路而不是直接放棄了。

對音樂人而言，可以便於把注意力集中在創作上，因為很多東西做起來更容易，那就有更多的想法和可能性，AI的一些自動生成功能也許也能提供很多靈感。

感覺就像人類造的汽車一樣吧，不要指望它能有飛機的速度，人類給它的東西就是只能讓他在路上開的，表面上是智能其實還是人工