AI如何影響音樂創作？上海民族樂團的這場AI音樂會給出答案

每經記者 宋美璐    每經編輯 文多    

今年“五一”假期，演出成了熱門話題，演唱會、音樂節、話劇等四處開花。飛豬數據稱，太原因任賢齊、薛之謙兩場演唱會，帶動“五一”假期酒店訂單同比增長105%，其中外地游客占比達到90%。

可見，演出已經成為促進當地經濟的重要抓手。如今，伴隨AI的應用，演出也有了新的表現形式，其商業價值得到進一步拉升。

4月中旬，“2024—2025上海民族樂團演出季”拉開序幕，樂團原創新作《零·壹｜中國色》亮相第39屆上海之春國際音樂節。值得注意的是，這場音樂會背后的作曲家之一是生成式音樂大模型“琴樂大模型”，這令整場演出開啟了一場AI技術與民樂的創新融合實驗。

“可能這群年輕人——計算機工程師和民樂演奏家，自己也沒有想到，他們正在創造的奇跡！上海民族樂團不是在玩AI的概念，而是對高科技的AI和古老的民樂實實在在地進行了有機而色彩迷人的整合。”文藝評論家毛時安在觀演后說道。

為了深入了解這次跨界合作，《每日經濟新聞》近日采訪了QQ音樂技術副總裁、天琴實驗室負責人周文江與上海民族樂團方面，解碼“中國色”的AI音樂之旅。

圖片來源：受訪者提供

AI生成片段，演奏家注入靈魂

3月初，被稱為“音樂版ChatGPT”的Suno免費開放，它令普通人在幾秒內就可以生成一首完整的歌曲，音樂的創作門檻隨之大大降低。但隨后，兩百多名全球知名音樂人聯合發布公開信反對AI濫用，要求科技公司承諾不開發、破壞或取代人類藝術家的AI。

就在業界熱議AI音樂是否會與傳統音樂人形成對峙之時，上海民族樂團與AI音樂攜手步入高雅殿堂。第39屆上海之春國際音樂節于2月開始籌備，僅兩個月便從構想走向現實。這是騰訊音樂和騰訊AI Lab聯合研發的“琴樂大模型”首次與上海民族樂團合作，該模型在深度學習的基礎上，能夠通過“文本成曲”指令生成音樂。

周文江在接受《每日經濟新聞》記者連線采訪時表示，二者的合作是一拍即合。

誕生于1952年的上海民族樂團，是全國最早成立的大型民族樂團之一，一直致力于探索民樂的當代表達，尋求傳統文化的創新。與眾多音樂人的擔憂不同，上海民族樂團對于和AI合作持開放態度。上海民族樂團相關負責人回復《每日經濟新聞》記者采訪函時介紹：“人工智能已經滲透到我們生活的方方面面，音樂創作也不例外。期望能夠通過藝術創、排共同探索更專業、更平衡、更實用的人工智能音樂創作新圖景。”

在合作過程中，天琴實驗室負責通過輸入提示詞生成相應的音樂片段。盡管模型生成速度快，但真正的挑戰在于人機的深度磨合與對樂曲的細膩打磨。“當前的音樂大模型可以生成完整曲目，但是對于演奏級別的民樂作品要求就極高。”周文江解釋道，大模型輸出的是一個個音樂片段。

AI創作提供了樂曲的雛形，隨后還需要演奏家們根據演奏技法的實際情況和樂曲情感的層次變化，不斷調整優化曲譜。上海民族樂團方面介紹：“大家第一次接觸演繹由AI作曲的音樂，在多次嘗試中不斷向AI反饋修改建議，在互動磨合中探尋樂曲的無限可能與最佳處理。”

面對AI譜寫的旋律，樂團的演奏家也非常好奇。每次大模型生成樂譜后，他們都會帶著新奇感以小組形式彩排，不斷反饋調整，力求為AI樂譜注入生命。笙聲部首席趙臻分享道：“這就需要我們不斷實踐調整，向AI提出修改指示，拓寬作品的聽感與美感。”

圖片來源：受訪者提供

為了煥發民族器樂的個性化特點，演奏家們在創、排過程中紛紛投入編曲。在這一二度創作過程中，他們不斷迸發靈感、拓寬想象，結合以往的演出經驗，研究樂器不同的表現手法。例如，在阮重奏《菡萏》中，清新脫俗的音樂風格和不同聲部的阮族樂器（中阮、大阮、低音阮等等）結合，由一群少女演奏家演繹出既具有中國風又融合爵士元素的美妙旋律，引發觀眾的共鳴和想象。這種獨特的創作過程，不僅激發了藝術家們的靈感，也拓寬了民族音樂的創新邊界。

模仿樂器、捕捉意境 是最大的難題

磨合過程中，樂團的演奏家也感受到了其中的樂趣。笛簫演奏家趙韻夢說：“當我們在反復演奏磨合這部作品時，漸漸發現音樂可以拉近AI與人的距離，AI把民族器樂的表現手法與當代年輕人喜歡的音樂元素結合，產生不一樣的音樂色彩。”

樂團琵琶聲部首席俞冰也表示：“沒想到AI在保留琵琶原有韻味的基礎上，融入流行元素，寫出來的旋律很貼合時下年輕人的聽感。”

然而，作為行業先例，探索之路并非坦途。如何準確捕捉“中國色”的深邃意境，如何精準呈現不同樂器的音色，都是團隊面臨的挑戰。在以“中國色”為主題的音樂會中，最大的難點在于如何準確表達每首歌曲獨特的意境和情感。例如，琵琶曲與藍色相結合的意境被命名為“樓蘭”，這要求創作團隊深入理解和傳達這種獨特的文化氛圍和情感表達。

此外，民族樂器演奏也是一大考驗。據周文江介紹，此次演出的9首曲子對應9種樂器，而每首樂曲的創作都要凸顯樂器的特色。但笙和嗩吶等民族樂器相對冷門、資料較少，大模型的學習訓練過程也更為困難。

圖片來源：受訪者提供

為此，天琴實驗室通過精細調校模型，輸入大量經典民樂數據，并進行情感與技巧的細致標注，力求讓AI理解音樂中的微妙情感變化。

為了更好地表達情感和意境，除了之前訓練的、百萬數據級的基礎大模型，天琴實驗室還有針對性地做了一個精調模型，輸入大量經典民樂數據，并進行情感與技巧的細致標注，力求讓AI理解音樂中的微妙情感變化。

“我們精細到在某個演奏時間點應該傾注什么樣的情感，并將這種情感與演奏技巧之間的關聯進行人為標注，以便機器學習。”周文江解釋道，但值得注意的是，AI只能基于過去的作品來總結規律卻難以創造從來沒有的東西，這恰是AI的局限所在，也是頂尖藝術家的獨到之處。

圖片來源：受訪者提供

但對演奏者來說，AI創作反而打破了固有思維模式，為藝術家們的二度創作提供了更大、更快、更多的可能性。正如樂團嗩吶演奏家胡晨韻所說：“AI給出一個新鮮的結構，讓我們演奏家有更多施展發揮的空間。在這個過程中，我們開動腦筋，加入更多的情感表達，這樣全新的合作模式對我們也是一種鍛煉。”

上海民族樂團有關負責人則介紹，未來與TME的長線戰略合作將不斷深入。“我們期待AI作曲系統發散豐富多樣的音樂情緒、探索民族音樂創作領域更多新的可能。相信通過樂團演奏家們的二度創作和多元演繹，能使作品煥發個性化特色、傳遞豐沛的情感和藝術感染力，讓觀眾更切實地感受到技藝與情感交織的獨特魅力?？梢哉f樂曲的氣韻和情感，是我們的心之所向，也是音樂真正的靈魂所在。”

目前AI和音樂會的合作是一種探索，未來還可能會應用在演唱會、流行音樂等各個領域。周文江表示：“AI音樂的商業前景還在探索中，目前在為線下場所提供定制化背景音樂及短視頻配樂等方面，其價值正逐步顯現。”