计算机作曲VS传统作曲，未来音乐创作谁主沉浮？

当AI遇上五线谱：计算机作曲的真实体验

去年帮音乐学院的学弟调试他的毕业作品，那首用算法生成的弦乐四重奏把教授都听懵了——主旋律是Python写的，和声进行由TensorFlow预测，最后用Logic Pro微调了人性化细节。现在回头看他那台MacBook上跑的程序，其实核心就三个模块：

这玩意儿生成的demo已经能骗过普通听众的耳朵了，但专业音乐人还是能发现机械感。就像我老师常说的：”计算机作曲最难的从来不是技术，是怎么让01代码长出心跳声。”

传统派VS科技派的创作现场

和声课上的数字原住民

上周去旁听央音的计算机作曲课，发现学生们都在用MaxMSP{rel=”nofollow”}实时调试算法。有个00后妹子让我开眼界——她戴着VR手套在空中”抓取”和弦，系统即时生成对位旋律，手势幅度直接控制声像位移。这种操作方式在传统作曲系简直难以想象：

午夜工作室的碰撞

我认识个给游戏配乐的哥们，他的工作流特别有意思：白天用Overture{rel=”nofollow”}写总谱，晚上用Ableton Live的MIDI效果器做声音设计。有次他给我演示怎么把肖邦夜曲的和声进行喂给Magenta Studio{rel=”nofollow”}，AI生成的变奏版本居然带着蒸汽波的味道。

最神奇的是他去年接的国风项目，用StyleGAN2模型训练了300首古琴曲后，AI自动生成的引子段落里出现了《梅花三弄》的泛音技法特征。不过最后客户还是要求他手动重写了发展部——机器暂时还搞不定”欲扬先抑”这种东方美学逻辑。

混音台前的新工种

现在棚里最抢手的是既懂四部和声又熟悉Python的音乐工程师。上次在录音棚见到个神人，他写了个实时分析人声频谱的脚本，能自动匹配最适合的和声排列方式。比传统靠耳朵试错快多了，不过混音师老王偷偷吐槽：”这玩意儿生成的爵士七和弦总像戴着安全套——技术到位但不够骚。”

倒是给短视频做批量配乐的团队爱死这些工具了。听说有工作室用GPT-3配合Soundful，一天能产出200条不同情绪的背景音乐，虽然深度不够，但对15秒的带货视频绰绰有余。