器乐合奏的现实困境及数字音乐技术应用的可能性分析

刘博  张春红  田佳宝  张瀚聪  李明燃

沈阳航空航天大学  辽宁  沈阳  110000

摘要：器乐合奏是演绎音乐作品的重要演奏形式，具有场面恢宏、气势磅礴的特征。然而，在当前校园音乐合奏课实际教学过程中，通常都存在伴奏乐队偏缺的状况，影响器乐合奏教学和演奏活动的开展。数字音乐技术的应用能够有效排解器乐合奏乐队偏缺的状况，文章简要阐释了数字音乐技术的特征，并对数字音乐技术在器乐合奏活动中应用的可能性展开探讨，仅供参考。

关键词：器乐合奏；数字音乐技术；音乐演奏

数字音乐生成系统的设计要素应该是由音乐素材数据采集、预处理、音乐生成模型的选择以及模型参数调整四个方面组成。针对不同任务，设计出不同的方法取得更好的音乐生成效果。将数字器乐合奏与人工智能技术相结合，可以提高数字音乐生成的效率和质量，为创作者和音乐爱好者提供更多高质量的音乐素材，有效解决器乐合奏的现实困境。

1 数字音乐特征分析

数字音乐生成系统是一种利用计算机技术生成音乐的系统，常常使用人工智能技术。数字音乐生成的背景构成了数字音乐生态，数字音乐生成的技术本质上是一种基于计算机辅助的器乐合奏，使人的器乐合奏活动在一定程度上得到了自动化——这种系统利用计算机算法和模型来模拟人类器乐合奏的过程，实现自动作曲、编曲和混音等功能。它不仅可以大大提高器乐合奏的效率和速度，而且可以创造出更具创意和个性化的音乐作品，满足人们不断增长的音乐需求。

数字音乐生成系统设计要素主要包括数据采集、预处理、模型选择和参数调整四个方面。（1）数据采集，数据采集是数字音乐生成的第一步，包括音乐素材的来源和收集。音乐素材具体包括音乐类型，计算机电子音乐乐器；采样并量化训练数据集时应注意数据采集来源及其版权问题等。（2）预处理，预处理是基于前面的数据采集，对采集到的音乐素材进行删除噪声、异步化、归一化的处理。针对不同数据集的不同特征，还需要加入手动标签，以便能进行后续的分类。（3）模型选择基于采集的音乐素材和预处理后的音频信号，为生成音乐输出，需要采用一定的音乐生成模型。目前主要采用的深度学习模型有：卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。（4）参数调整，参数调整是为了使生成的音乐符合规范和流畅性，是一种优化方法。根据不同模型，在网络中运用各种优化方法，如余弦退火、模拟退火、神经进化算法等，优化模型参数，使之满足生成音乐的需求。同时还要考虑到生成的音乐与真实音乐的相似度。

2 数字音乐技术在器乐合奏中应用的可行性

数字器乐合奏系统利用人工智能技术，可以自动生成旋律、和声、节奏等乐器成分。系统的工作流程一般包括数据预处理、模型训练和音乐生成。常见的模型包括基于RNN的模型、GAN模型和VAE模型等。其中，GAN模型在生成逼真的音乐方面取得了重要进展。与传统的生成模型相比，GAN模型不仅能够模仿已有的音乐作品，还可以根据人工智能算法和生成器的自由度，生成出与现实不同但同样优美的音乐作品，具有很高的创造性。同时，VAE模型和GAN模型结合的方法也被广泛研究，可以生成更加多样化的音乐作品。

人工智能技术在数字器乐合奏领域的应用不仅提高了音乐的生成效率和质量，还可以解决传统器乐合奏中存在的一些技术难题。例如，自动作曲技术可以帮助没有任何音乐理论基础的人生成出漂亮的旋律，支持单音生成和多种乐器组合，可以节省作曲时间并激发更多想象力。在实际应用中，数字器乐合奏系统可以应用于电影音乐、游戏音乐、广告音乐和背景音乐等领域。然而，与传统器乐合奏相比，基于人工智能的数字器乐合奏仍然面临着一些挑战和问题。例如，现有的人工智能算法在生成音乐时难以表达出情感和情感传达，缺乏人类器乐合奏的内涵和含义。并且，由于大量训练数据的限制，数字器乐合奏系统可能缺乏足够的多样性和创造性。这也是数字器乐合奏系统需要改进和优化的方向。因此，未来的研究方向是进一步完善音乐风格分类、情感分析、音乐生成算法的性能提升，提高生成音乐的多样性和创造性，使得生成音乐更加接近人类器乐合奏，并且可以传达更多情感和意义，可以与Chat GPT相结合，再去赋能虚拟人、机器人，使其蜕变为具有根据人的要求进行即兴器乐合奏、演唱的歌手，做到对基于人工智能的数字器乐合奏系统本身优化的同时，也要着手研究系统如何融合与赋能其他产品。此外，还需要加强对版权和智力产权的保护和规范，避免人工智能带来的盗版和不当使用的问题。

例如，在学习阮乐器的演奏技巧时，教师可以借助数字音乐技术，将各种乐器置于历史发展的脉络中，向学生介绍阮乐器在不同阶段的特点、历史。作为中国古典乐器的代表，阮是具有悠久历史的民族乐器。其历史可追溯至汉唐，宋代大有发展。通过向学生介绍阮的发展故事，让音乐专业的学生了解中国古代丰富多彩的历史文化。同时，阮乐器与西南地区的民族捏乐也有着密切的关系。教师可以从“中华民族多元一体的典范”的角度，向学生介绍阮的经典歌曲《火炬之夜》，并在欣赏音乐的过程中。了解中国西南地区的发展历史和文化遗产。欣赏乐曲后，教师可以引用其他地区的代表性乐曲，如安塞腰鼓、西北地区的苗族芦苇等。基于音乐的多样性，不同地区的器乐表演需要相互帮助、共同促进、共同发展。另一方面，可以让音乐专业的学生以更包容、更开放的心态去理解不同形式的器乐表演，提高整体素质。在设定教育目标的过程中，音乐教师应注重以更加多样化的方式向学生介绍音乐的地域特色和音乐风格。中国历史悠久，幅员辽阔。不同地区的表演形式、音乐媒介和音乐风格存在显着差异。因此，在介绍各种乐曲时，可以从当地的自然环境、人文环境、民族民俗等方面入手，让学生对音乐的内涵、技巧有更深入的了解。

3 数字音乐技术的发展方向

从实验数据和主观评价等角度出发，数字音乐生成系统的优化方向很多。以下是几个可能的建议。

（1）针对随机梯度下降模型的优化，由于随机梯度下降模型的生成速度较快，因此它可以通过加入更多的人工干预来进行优化。在生成音乐之前，可以让用户提供更多的输入，例如音乐的主题、情感和风格等因素，这些信息可以用来调整生成过程中的参数和权重。此外，出现突兀的节奏变化的问题可以通过基于节奏和音高的生成策略进行修复，具体而言可以加入特定的代码，从而避免这种问题的发生。

（2）针对生成对抗性网络模型的优化，生成对抗性网络模型需要更长的训练时间，并且难以解决模型崩溃等问题。有几种方法可以缓解这些问题，例如使用更快的计算机硬件和更高级别的图形处理器进行训练，缩小网络层数和调整网络参数、逐层训练等。另外，可以使用区块链技术来加强生成对抗性网络模型的安全性和稳定性，在一定程度上减少模型崩溃的风险。

总之，数字音乐生成系统是一个非常复杂和多变的领域。通过分析不同模型的优缺点和提出优化的可行性建议，可以为未来数字音乐生成系统的发展提供有价值的参考。

4 结论

综上所述，人工智能技术的迅速发展为数字音乐领域的创新提供了更多可能性。在数字器乐合奏系统中，人工智能的应用不仅可以辅助创作，还可以直接创作音乐。因此，随着数字音乐技术的不断发展和日益成熟，器乐合奏在音乐教学与演奏活动中的应用必然会越来越广泛。

参考文献：

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