【04月│人工智慧、數位文本與聲音藝術 特別報導】音樂能被計算出來嗎？──人工智慧在音樂科技與藝術創作中的應用

音樂能被計算出來嗎？

人工智慧在音樂科技與藝術創作中的應用

 

　無論是談及哪一種人工智慧，讓其得以實現的核心都是「演算法」（Algorithm）。應用於音樂創作上，便屬於「算法作曲」（Algorithmic composition）範疇。演算法被應用在作曲中已有好幾個世紀，通常用來表示創造音樂時，試圖藉由某種形式化過程，使人為介入程度最小化的研究。依照創作過程差異，又可分為「電腦創作的音樂」和「電腦輔助創作的音樂」。當演算法足以在生成音樂的過程中，自行判斷並做出選擇時，其產出即被認為是由機器所創作的──而這就是當前被熱烈討論的人工智慧與機器學習。

　阿塔利（Jacques Attali）認為，音樂是一面鏡子，反映出社會現實，同時映射著未來。今日我們可以這麼說：「演算法才是那面映射著未來的鏡子。」人工智慧正引領人們穿越那道虛實界牆，在物理與數位模型間遊走，致使人類、機器與音樂的關係產生質變。本文將透過選介數個人工智慧與音樂結合的專案，藉以描繪此類工具被應用於創作上的可能性，及其所延伸出的美學想像。

法國作曲家柏諾．卡爾（Benoît Carré）將Flow Machines生成的素材整合與編曲，完成了歌曲〈Daddy's Car〉。© Flow Machines  

 

以開源資料庫實現有趣而易近的音樂互動

　Google於2016年中開展「Magenta」1計畫，探索機器學習在音樂與藝術創作過程中所能扮演的角色，以實現更趨近於人類表現性的數位語言。Google Brain的AI研究計畫「Magenta」，奠基於已開源TensorFlow機器學習引擎之上，由一群音樂家與工程師組成研發團隊。宗旨為提供其他音樂家一種具有人性溫度，且適宜應用的作曲工具。即使背後運算原理相當複雜，但成果都是為了使創作過程能夠變得更直覺且具啟發性，讓每個人都能運用這些工具體驗全新的音樂生成路徑，而非憑藉大數據來取代人的創意。

直覺性的風格分類選擇後，使用者能進階將生成的素材編輯。© Amper Music官方網站  

 

自動或半自動化的創作工具

　由索尼電腦科學實驗室（Sony CSL）所開發的「Flow Machine」，亦屬於機器學習演算法產品，其研發宗旨為「探索新的創意路徑，與作曲家共譜未來」。研發團隊將音樂風格轉化成可分析的數據，從巴洛克、浪漫時期等古典樂到近代的搖滾、電子與流行樂，系統會依據音樂家長期累積的作品來構築創作脈絡與慣用語彙，來生成風格相近的音軌。據其開發人員菲梅塔．迪尼（Fiammetta Ghedini）表示，以當前人工智慧技術，要製造一段沒有頭尾的樂段並不困難，但若要實現一首架構完整、帶有起承轉合與曲勢結構的歌曲仍有難度。因此，當前市面上可看到的產品，大多是針對某些特定功能，來提供自動或半自動化的服務，並依照其客群定位，來決定要釋出多少選擇權給使用者。

在Max環境下作業的Bach Project，是結合樂理與演算法編程的生成音樂機制。© Ircam Forumnet  

 

滿足功能性的背景音樂需求

　版權音樂是相較於委託創作來說，成本較低且能快速消費的替代商品，經常被用在傳播媒介中，如網路影片、廣告、戲劇、電玩等，也常做為委託創作前置的溝通用樣本。通常用戶需要在龐大的音樂庫中搜尋，並自行剪輯成所需要的長度。「Jukedeck」即是以自動化生成此類音樂為主要服務的新創公司，使用者透過簡易參數設定，就能直接選擇曲風、情緒與時間長度來獲得所需音軌，如果不滿意還能重複生成樂段。自動生成的音樂片段，在品質上自然比不上由專業作曲家客製的曲子。但Jukedeck創辦人即表示，他們的初衷原本就不是要取代音樂家，而是減少人們在重複與操作性工作上所花費的時間。

左上．在Jukedeck系統中，簡易的音樂風格設定流程，可協助無樂理基礎的使用者自行完成音軌。© Jukedeck
右上．「Magenta」專案所推出的開源實驗性樂器NSynth Super© NSynth Super
左下．Nsynth合成器在類神經網路演算過程中，找出相異樂器特徵組合的可能性。© NSynth Super
右下．The Infinite Drum Machine 將聲響資料視覺化，作為鼓機型態互動網頁。© Google AI Experiments  

人會成為演算法的附庸嗎？

　比爾．貝爾德（Bill Baird）說：「要將人工智慧當作工具，而非創作的捷徑來使用。」人工智慧開啟了音樂新世界，讓創作過程得以更加客製化與自動化。在人工智慧與創作結合成為新興產業的同時，許多人也擔憂創作者生存空間可能受到排擠。Amper Music曾於2017年發布一首宣稱由人工智慧所完成的流行歌，因為完成度極高而引發熱議。實際上，該曲目的詞曲部分仍是人為編寫，錄音與後製環節也都由專業人士完成，機器僅參與了依照預設配器生成音樂基底的前置作業。此一編曲機制確實應用了機器學習與資料分析等屬於人工智慧範疇的技術，但離完全取代專業人力還有一段現今科技難以填平的鴻溝。