STEAM|創作粵語歌 AI可取代人?|星島教室

2024-03-28 11:43

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STEAM|創作粵語歌 AI可取代人?|星島教室

人工智能(AI)軟件的出現,令使用人工智能的門檻大大降低,要創作樂曲和歌詞嗎?只須輸入要點,人工智能便會幫你從網上的大數據中,生成出一篇符合你要求的樂曲,只要選出要求和風格,人工智能會快速地替你創作符合你要求和配合旋律的樂曲和歌詞,質素還很高呢!人手創作一首樂曲起碼需時2至3天,若要填上粵語歌詞,需要更多時間。時至今日,不消幾分鐘,人工智能程式就能生成樂曲和歌詞,人手和人工智能創作粵語歌曲的過程有所不同。

人工智能(AI)軟件的出現,令使用人工智能的門檻大大降低。
人工智能(AI)軟件的出現,令使用人工智能的門檻大大降低。


人手創作3部曲

人手創作粵語歌曲的過程,通常涉及以下步驟:

  1. 作詞:創作一首粵語歌曲的第一步是撰寫歌詞。作詞者可以根據自己的靈感、情感或特定主題進行創作。他們可能會考慮歌曲的結構、押韻、語言運用和歌詞的意境等因素。
  2. 作曲:作曲者負責創作歌曲的旋律及和聲。他們可以使用鋼琴或結他等樂器編寫旋律及和聲,而現代的方法則是用合成器或電腦軟件來創作獨特的音樂。作曲時需要考慮歌詞的情感和節奏,以確保旋律和粵語歌詞相融合。
  3. 編曲:是將作曲的基本素材進行編排,包括選擇適合的樂器、定義和聲結構、添加和聲和編寫樂譜等。編曲可以讓歌曲更加豐富多樣,增加音樂的層次感。


AI創作好助手

事實上,我們可使用人工智能技術輔助創作歌曲。以下是當中的過程:

  1. 數據收集:人工智能創作歌曲的第一步,是收集大量粵語歌曲數據作為訓練材料。這些數據可包括歌詞、旋律、和聲、節奏等方面的訊息。
  2. 模型歸納:使用機器學習計算法,將這些歌曲數據用於歸納成一個生成模型,如序列模型或「生成對抗網絡」(GAN:Generative Adversarial Network)。這些模型可以歸納成粵語歌曲的結構和模式。
  3. 生成歌曲:一旦模型歸納完畢,可使用它來生成新的粵語歌曲。通過輸入一些初始條件,如主題、情感或歌詞的開頭,模型可生成歌詞和旋律。
  4. 人工編輯:生成的歌曲可能需要進一步的編輯和調整,以使其更符合人的審美和音樂標準。這一步可以由音樂製作人或作曲者進行,他們可以對生成的歌曲進行修飾、改編或添加個人風格。

要強調的是,人的參與在人工智能創作歌曲的過程是很重要。人工智能模型提供了創作的基礎,但人的創意和審美判斷能力仍然是不可或缺的。因此,人工智能在創作過程中作為一種工具或輔助手段,不能取代人的角色。


AI生成詞曲原理

GAN在粵語歌曲創作中可以發揮重要作用。GAN是一種由兩個相互競爭的神經網絡組成的模型,包括一個「生成器」和一個「判別器」。在粵語歌曲創作中,「生成器」的作用是生成新的歌詞和旋律,接收一些初始條件,如主題或情感,然後生成對應的歌曲內容。生成器通常收集和歸納數據中的模式和結構,得出合理的歌詞和旋律。使生成器能夠根據指定的條件生成具有一定創意的新歌曲。

「判別器」的作用是評估生成器生成的歌曲,接收生成器生成的歌曲作為輸入,並試圖區分它們是真實歌曲還是由生成器創建的假歌曲。「判別器」通過總結和歸納真實歌曲的特徵和模式,提供關於生成歌曲質量的反饋。生成器根據判別器的反饋來改進生成的歌曲,以使其更接近真實歌曲的風格和結構。

GAN的生成器和判別器通過反覆的迭代歸納過程相互競爭和協作。生成器不斷嘗試生成更逼真的歌曲,以迷惑判別器,而判別器則不斷提高其區分真假歌曲能力。這種競爭和協作過程,最終可以產生更具質量和多樣性的生成歌曲。

可是,GAN在粵語歌曲創作中的應用仍處於發展階段,並且可能需要大量數據和調整參數來獲得令人滿意的結果。此外,GAN生成的歌曲可能仍需人的參與和編輯,以確保創作的品質和表達的意圖。

要解決GAN在粵語歌曲創作中的挑戰時,還可以考慮以下方面:

  1. 音樂風格轉換:GAN還可應用於音樂風格轉換。這意味着可以將現有的粵語歌曲轉換為其他風格的音樂,例如把一首粵語流行歌曲轉換為粵語搖滾歌曲。這需要GAN來轉換不同風格,並生成符合目標風格的歌曲。
  2. 詞曲生成一致性:在生成歌曲時,詞曲的一致性是很重要。模型需要確保生成的歌詞和旋律相互匹配並形成一個完整的歌曲作品。這可以通過歸納數據過程中,着生成模型,並給指定旋律相對應的歌詞,以及生成與給定歌詞相匹配的旋律。這樣可以提高歌曲的整體一致性和質量。
  3. 創新性和多樣性控制:有時候,生成的歌曲可能過於保守,缺乏創新性和多樣性。為了解決這個問題,可以通過引入創新性和多樣性控制的機制,使模型在生成歌曲時保持一定程度的變化和創意。這可以通過調整生成器的隨機噪聲輸入或添加額外的條件約束來實現。
  4. 長期依賴性建模:在生成歌曲時,長期依賴性是可考慮的因素。歌詞和旋律之間可能存在複雜的長期關係,需要模型能夠捕捉到這些關係以生成連貫且有意義的歌曲。為了解決這個挑戰,可使用長短期記憶網絡(LSTM)等遞歸神經網絡架構,以捕捉歌曲中的時間序列依賴性。
  5. 使用者互動和反饋:通過與使用者的互動和反饋,可以進一步改進GAN生成的歌曲。如使用者對生成的歌曲進行評分、選擇和修改,並將這些反饋訊息納入模型訓練過程中,以提高生成的歌曲的個性化和滿意度。

總的來說,人手和人工智能創作粵語歌曲的過程有一些共同點,例如作詞、作曲、編曲等步驟。然而,人工智能創作在一定程度上改變了創作的方式,提供了一種數據和模型的創作方式。雖然人工智能在創作過程中可以輔助人手創作,但仍需要人的參與,使創作更加豐富和個性化,並與音樂專業人士合作,以深化對粵語歌曲創作,開發先進和有效的方法。


小思考,大智慧

  1. 人工智能創作粵語歌曲是無懈可擊嗎?
  2. 除了粵語歌曲外,「生成對抗網絡」(GAN)技術還可應用於哪些領域?


參考答案

  1. 不是。在創作粵語歌曲上仍有一些問題,例如粵語的語音特徵和詞彙結構,這些都使創作粵語歌曲及歌詞上具挑戰性。
  2. 圖像生成和編輯、影像生成和合成、醫學影像、自然語言處理、影片生成和遊戲設計等範疇,均可應用GAN技術。


本欄逢周四刊登,由教育評議會邀請資深中小學老師、校長及大學講師撰稿,旨在為學生提供多元化的STEAM學習材料,引發學生探求知識的興趣,將學習融入生活,培養學生的世界觀、敏銳的觸覺、積極學習的態度。

文:蒙黃花沃紀念小學副校長、音樂科老師梁啟智,蒙黃花沃紀念小學音樂科老師周偉強博士

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