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AI作曲：独立音乐人如何利用AI工具创作实验电子乐

114 0 音律狂想者

AI作曲：独立音乐人如何利用AI工具创作实验电子乐

在当今的音乐创作领域，人工智能（AI）正逐渐成为一种强大的辅助工具。对于独立音乐人来说，尤其是那些专注于实验电子乐的音乐人，AI不仅能够提供灵感和创意支持，还能在实际操作中简化复杂的技术流程。本文将深入探讨一位独立音乐人如何利用AI工具完成一首实验电子乐的完整创作过程，包括使用的具体工具、创作流程、遇到的问题及解决方案。

1. 选择合适的AI作曲工具

目前市面上有许多专为音乐创作者设计的AI工具，例如Amper Music、AIVA、Google Magenta等。对于实验电子乐的创作者来说，选择一个既能生成旋律和节奏又能进行声音设计和音频处理的综合型工具至关重要。以下是几款常用工具的优缺点分析：

  • Amper Music：适合快速生成背景音轨和配乐，但其定制化程度较低，难以满足复杂的需求。
  • AIVA：以生成古典音乐见长，但通过调整参数也能用于电子乐创作。
  • Google Magenta：开源的机器学习平台，提供了极高的自由度，但对用户的技术水平要求较高。

最终选择了Google Magenta作为主要工具之一, 因为它提供了丰富的API接口, 并且可以通过Python脚本控制, 这非常符合我作为程序员出身的背景.

2. 数据收集与预处理

在开始正式创作之前,首先需要收集大量相关领域的训练数据 - 这包括经典的IDM(Intelligent Dance Music)曲目如Aphex Twin,Autechre以及一些Glitch Hop风格的作品等等;然后将这些音频文件转换为MIDI格式以便后续处理.
为此我编写了一个简单的批处理脚本来完成这一任务:

import os
from pydub import AudioSegment
for filename in os.listdir('.'):
    if filename.endswith('.mp3'): 
        song = AudioSegment.from_mp3(filename)
        song.export(filename[:-4]+'.mid', format='midi') ``` 
这样就能批量转换所有MP3到MIDI了！此外还需要对这些数据进行清洗过滤去除噪声等干扰因素保证后续模型训练质量...整个预处理过程耗时约两天左右但效果显著值得投入精力去做准备工作是成功的关键嘛～(笑)
 ###5．使用MidJourney生成的图像作为可视化素材增强沉浸感 .除了听觉体验之外我们也不能忽视视觉元素对整体艺术表达所起到的补充作用特别是在数字时代里多媒体交互式表演变得越来越流行所以在这里我们也引入了Midjourney这款强大的人工智能绘画软件来制作抽象派封面设计具体操作步骤如下所述第一步打开官网注册账户第二步点击NewProject按钮创建新项目第三步输入Prompt指令描述想要画面比如【cyberpunkcityscapewithneonsigns】第四步等待系统渲染输出结果第五步下载高分辨率PNG文件第六步导入Photoshop或类似图片编辑器进行后期调色叠加特效最后保存成品上传至社交媒体平台分享给大家欣赏是不是很简单呢?其实任何技术背后都有其逻辑只要你掌握了基本原理就可以举一反三灵活运用创造出属于自己独特风格的作品来吧让我们一起探索未来无限可能~❤️🔥🙌🎶

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