AI编曲：基于和弦走向自动生成过渡乐段的思路与实践

2025/7/3 14:09:09 163 0 AI音乐探索者

作为一名音乐制作人，我一直在探索如何利用AI技术来提升编曲效率和拓展创作思路。今天，我想和大家分享一下我关于使用AI根据歌曲的和弦走向自动生成过渡乐段的一些思考和实践。

1. 理解过渡乐段的重要性

在歌曲中，过渡乐段起着连接不同部分、推动音乐情绪发展的重要作用。一个好的过渡乐段能够使歌曲的结构更加流畅自然，增强听众的聆听体验。常见的过渡乐段包括：

连接主歌和副歌： 预示副歌的到来，提升听众的期待感。
连接副歌和主歌： 缓和副歌的激情，为下一段主歌做好铺垫。
连接不同段落： 制造变化，避免单调，保持听众的兴趣。

2. 如何让AI理解和弦走向

要让AI根据和弦走向生成过渡乐段，首先需要将和弦信息转化为AI可以理解的数据形式。常见的做法包括：

和弦标记： 使用标准的和弦标记（如C、Dm、G7等）来表示和弦。可以使用软件或库（例如 Python 的 music21 库）自动分析音频文件或 MIDI 文件，提取和弦信息。
数字表示： 将和弦标记转化为数字表示，例如，C大调的I级和弦为1，ii级和弦为2，以此类推。这方便AI进行数学运算和模式识别。
向量表示： 使用向量来表示和弦的特征，例如，可以使用12维向量来表示和弦中包含的音高。这种方法可以捕捉和弦的细微差别，例如，C大三和弦和C小三和弦的区别。

3. AI音乐生成算法的选择

目前，有很多AI音乐生成算法可以用于生成过渡乐段。以下是一些常见的选择：

循环神经网络（RNN）： RNN 是一种擅长处理序列数据的神经网络。可以将和弦序列作为输入，训练 RNN 生成新的和弦序列或音符序列。LSTM (Long Short-Term Memory) 和 GRU (Gated Recurrent Unit) 是 RNN 的两种常见变体，它们在处理长序列数据时表现更好。
- 案例： 使用 LSTM 网络，输入前四个小节的和弦进行预测，生成后四个小节的和弦，再将生成的和弦进行编配，形成过渡乐段。
生成对抗网络（GAN）： GAN 由一个生成器和一个判别器组成。生成器负责生成音乐，判别器负责判断生成的音乐是否真实。通过对抗训练，GAN 可以生成高质量的音乐。
- 案例： 使用 GAN 生成与歌曲风格一致的过渡乐段。生成器学习歌曲的和弦进行、节奏等特征，判别器判断生成的乐段是否符合这些特征。
Transformer： Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络，在自然语言处理领域取得了巨大成功。近年来，Transformer 也被广泛应用于音乐生成领域。它可以更好地捕捉音乐中的长时依赖关系。
- 案例： 使用 Transformer 模型，将歌曲的整个和弦序列作为输入，生成完整的过渡乐段。Transformer 可以学习歌曲的整体结构，生成更具连贯性的乐段。
基于规则的系统： 除了使用神经网络，还可以使用基于规则的系统来生成过渡乐段。这种方法需要人工定义一些音乐规则，例如，和弦进行规则、旋律走向规则等。虽然这种方法不如神经网络灵活，但它可以更好地控制生成的音乐的风格和质量。
- 案例： 定义一套和弦进行规则，例如，属和弦后面通常跟着主和弦。然后，根据这些规则，自动生成符合规则的过渡乐段。

选择哪种算法取决于你的具体需求和数据集的大小。一般来说，如果你的数据集足够大，并且希望生成更具创意的音乐，那么 GAN 或 Transformer 是更好的选择。如果你的数据集较小，或者希望更好地控制生成的音乐的风格和质量，那么 RNN 或基于规则的系统可能更适合你。

4. 数据集的准备

训练 AI 模型需要大量的数据。你可以使用以下方法来准备数据集：

收集 MIDI 文件： MIDI 文件包含音符、节奏、和弦等信息，是训练 AI 模型的理想数据源。你可以从网上下载大量的 MIDI 文件，或者自己创作 MIDI 文件。
使用音频文件进行和弦识别： 可以使用软件或库自动分析音频文件，提取和弦信息。然后，将提取的和弦信息用于训练 AI 模型。
数据增强： 为了增加数据集的多样性，可以使用数据增强技术，例如，将 MIDI 文件进行移调、变速等处理。

5. 实际应用案例

以下是一些使用AI生成过渡乐段的实际应用案例：

Amper Music： Amper Music 是一款 AI 音乐创作平台，可以根据用户设定的参数自动生成音乐。它使用了深度学习技术，可以生成各种风格的音乐，包括过渡乐段。
Jukebox： Jukebox 是 OpenAI 开发的一款 AI 音乐生成模型，可以生成带有歌词的音乐。它使用了 Transformer 模型，可以生成高质量的音乐。
Google Magenta： Google Magenta 是一个研究 AI 音乐和艺术的项目。他们开发了各种 AI 音乐生成工具，包括可以生成过渡乐段的工具。

6. 我的实践经验

在我自己的实践中，我尝试使用 LSTM 网络来生成过渡乐段。我首先收集了大量的 MIDI 文件，然后使用 music21 库提取了 MIDI 文件中的和弦信息。接下来，我使用这些和弦信息训练了一个 LSTM 网络。最后，我使用训练好的 LSTM 网络生成了新的和弦序列，并使用这些和弦序列编配了过渡乐段。

虽然生成的过渡乐段还不够完美，但它确实给我带来了一些新的创作灵感。我相信，随着 AI 技术的不断发展，AI 将在音乐创作领域发挥越来越重要的作用。

7. 总结与展望

使用 AI 自动生成过渡乐段是一个充满前景的研究方向。通过将和弦信息转化为 AI 可理解的数据，并选择合适的 AI 音乐生成算法，我们可以让 AI 帮助我们更高效地创作音乐。未来，我们可以进一步研究如何让 AI 生成更具创意和个性化的过渡乐段，例如，让 AI 学习不同风格的音乐的过渡乐段的特点，或者让 AI 根据歌曲的情绪来生成过渡乐段。

希望这篇文章能够帮助你了解如何使用 AI 自动生成过渡乐段。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言。