STEAM|创作粤语歌 AI可取代人?|星岛教室

2024-03-28 11:43

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人工智能(AI)软件的出现,令使用人工智能的门槛大大降低,要创作乐曲和歌词吗?只须输入要点,人工智能便会帮你从网上的大数据中,生成出一篇符合你要求的乐曲,只要选出要求和风格,人工智能会快速地替你创作符合你要求和配合旋律的乐曲和歌词,质素还很高呢!人手创作一首乐曲起码需时2至3天,若要填上粤语歌词,需要更多时间。时至今日,不消几分钟,人工智能程式就能生成乐曲和歌词,人手和人工智能创作粤语歌曲的过程有所不同。

人工智能(AI)软件的出现,令使用人工智能的门槛大大降低。
人工智能(AI)软件的出现,令使用人工智能的门槛大大降低。


人手创作3部曲

人手创作粤语歌曲的过程,通常涉及以下步骤:

  1. 作词:创作一首粤语歌曲的第一步是撰写歌词。作词者可以根据自己的灵感、情感或特定主题进行创作。他们可能会考虑歌曲的结构、押韵、语言运用和歌词的意境等因素。
  2. 作曲:作曲者负责创作歌曲的旋律及和声。他们可以使用钢琴或结他等乐器编写旋律及和声,而现代的方法则是用合成器或电脑软件来创作独特的音乐。作曲时需要考虑歌词的情感和节奏,以确保旋律和粤语歌词相融合。
  3. 编曲:是将作曲的基本素材进行编排,包括选择适合的乐器、定义和声结构、添加和声和编写乐谱等。编曲可以让歌曲更加丰富多样,增加音乐的层次感。


AI创作好助手

事实上,我们可使用人工智能技术辅助创作歌曲。以下是当中的过程:

  1. 数据收集:人工智能创作歌曲的第一步,是收集大量粤语歌曲数据作为训练材料。这些数据可包括歌词、旋律、和声、节奏等方面的讯息。
  2. 模型归纳:使用机器学习计算法,将这些歌曲数据用于归纳成一个生成模型,如序列模型或「生成对抗网络」(GAN:Generative Adversarial Network)。这些模型可以归纳成粤语歌曲的结构和模式。
  3. 生成歌曲:一旦模型归纳完毕,可使用它来生成新的粤语歌曲。通过输入一些初始条件,如主题、情感或歌词的开头,模型可生成歌词和旋律。
  4. 人工编辑:生成的歌曲可能需要进一步的编辑和调整,以使其更符合人的审美和音乐标准。这一步可以由音乐制作人或作曲者进行,他们可以对生成的歌曲进行修饰、改编或添加个人风格。

要强调的是,人的参与在人工智能创作歌曲的过程是很重要。人工智能模型提供了创作的基础,但人的创意和审美判断能力仍然是不可或缺的。因此,人工智能在创作过程中作为一种工具或辅助手段,不能取代人的角色。


AI生成词曲原理

GAN在粤语歌曲创作中可以发挥重要作用。GAN是一种由两个相互竞争的神经网络组成的模型,包括一个「生成器」和一个「判别器」。在粤语歌曲创作中,「生成器」的作用是生成新的歌词和旋律,接收一些初始条件,如主题或情感,然后生成对应的歌曲内容。生成器通常收集和归纳数据中的模式和结构,得出合理的歌词和旋律。使生成器能够根据指定的条件生成具有一定创意的新歌曲。

「判别器」的作用是评估生成器生成的歌曲,接收生成器生成的歌曲作为输入,并试图区分它们是真实歌曲还是由生成器创建的假歌曲。「判别器」通过总结和归纳真实歌曲的特徵和模式,提供关于生成歌曲质量的反馈。生成器根据判别器的反馈来改进生成的歌曲,以使其更接近真实歌曲的风格和结构。

GAN的生成器和判别器通过反覆的迭代归纳过程相互竞争和协作。生成器不断尝试生成更逼真的歌曲,以迷惑判别器,而判别器则不断提高其区分真假歌曲能力。这种竞争和协作过程,最终可以产生更具质量和多样性的生成歌曲。

可是,GAN在粤语歌曲创作中的应用仍处于发展阶段,并且可能需要大量数据和调整参数来获得令人满意的结果。此外,GAN生成的歌曲可能仍需人的参与和编辑,以确保创作的品质和表达的意图。

要解决GAN在粤语歌曲创作中的挑战时,还可以考虑以下方面:

  1. 音乐风格转换:GAN还可应用于音乐风格转换。这意味着可以将现有的粤语歌曲转换为其他风格的音乐,例如把一首粤语流行歌曲转换为粤语摇滚歌曲。这需要GAN来转换不同风格,并生成符合目标风格的歌曲。
  2. 词曲生成一致性:在生成歌曲时,词曲的一致性是很重要。模型需要确保生成的歌词和旋律相互匹配并形成一个完整的歌曲作品。这可以通过归纳数据过程中,着生成模型,并给指定旋律相对应的歌词,以及生成与给定歌词相匹配的旋律。这样可以提高歌曲的整体一致性和质量。
  3. 创新性和多样性控制:有时候,生成的歌曲可能过于保守,缺乏创新性和多样性。为了解决这个问题,可以通过引入创新性和多样性控制的机制,使模型在生成歌曲时保持一定程度的变化和创意。这可以通过调整生成器的随机噪声输入或添加额外的条件约束来实现。
  4. 长期依赖性建模:在生成歌曲时,长期依赖性是可考虑的因素。歌词和旋律之间可能存在复杂的长期关系,需要模型能够捕捉到这些关系以生成连贯且有意义的歌曲。为了解决这个挑战,可使用长短期记忆网络(LSTM)等递归神经网络架构,以捕捉歌曲中的时间序列依赖性。
  5. 使用者互动和反馈:通过与使用者的互动和反馈,可以进一步改进GAN生成的歌曲。如使用者对生成的歌曲进行评分、选择和修改,并将这些反馈讯息纳入模型训练过程中,以提高生成的歌曲的个性化和满意度。

总的来说,人手和人工智能创作粤语歌曲的过程有一些共同点,例如作词、作曲、编曲等步骤。然而,人工智能创作在一定程度上改变了创作的方式,提供了一种数据和模型的创作方式。虽然人工智能在创作过程中可以辅助人手创作,但仍需要人的参与,使创作更加丰富和个性化,并与音乐专业人士合作,以深化对粤语歌曲创作,开发先进和有效的方法。


小思考,大智慧

  1. 人工智能创作粤语歌曲是无懈可击吗?
  2. 除了粤语歌曲外,「生成对抗网络」(GAN)技术还可应用于哪些领域?


参考答案

  1. 不是。在创作粤语歌曲上仍有一些问题,例如粤语的语音特徵和词汇结构,这些都使创作粤语歌曲及歌词上具挑战性。
  2. 图像生成和编辑、影像生成和合成、医学影像、自然语言处理、影片生成和游戏设计等范畴,均可应用GAN技术。


本栏逢周四刊登,由教育评议会邀请资深中小学老师、校长及大学讲师撰稿,旨在为学生提供多元化的STEAM学习材料,引发学生探求知识的兴趣,将学习融入生活,培养学生的世界观、敏锐的触觉、积极学习的态度。

文:蒙黄花沃纪念小学副校长、音乐科老师梁启智,蒙黄花沃纪念小学音乐科老师周伟强博士

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