AI生成音乐的创作逻辑深析：以AIVA为例

引言

人工智能（AI）生成音乐已经从实验性技术走向商业化应用，其中**AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）**是最具代表性的AI作曲家之一。它不仅能模仿巴赫、莫扎特等古典大师的风格，还能根据用户输入的情感、风格、节奏等参数，生成结构完整、情感丰富的音乐作品。

本文将深入剖析AIVA的创作逻辑，包括其技术架构、数据处理流程、模型训练机制，并提供完整的Python代码示例，展示如何复现一个简化版的AI音乐生成系统。

AIVA的创作逻辑概览

AIVA的核心创作逻辑可以分为以下几个阶段：

AIVA并不是“随机生成音符”，而是基于大规模乐谱数据训练的模型，理解音乐结构，并生成符合音乐语法的原创作品。

技术架构解析

1. 多模态输入处理

AIVA支持多种输入方式：

• 文本描述（如“悲伤的钢琴曲”）
• 风格标签（如“巴洛克”、“电子”、“电影配乐”）
• 参数控制（如速度=60BPM，调性=C小调）

这些输入会被转化为音乐特征向量，用于引导生成过程。

2. 风格建模与特征提取

AIVA使用多模态学习将文本或标签映射为音乐特征：

# 示例：将文本描述映射为音乐特征向量
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

descriptions = ["sad piano melody", "epic orchestral battle", "jazz saxophone solo"]
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=50)
feature_matrix = vectorizer.fit_transform(descriptions).toarray()
print("特征向量维度:", feature_matrix.shape)

这些特征向量将作为条件输入，指导生成模型输出符合描述的音乐。

3. 音乐生成模型：条件LSTM + GAN

AIVA的核心生成引擎结合了条件LSTM和条件GAN（cGAN）：

• LSTM：负责生成旋律的时序结构，捕捉长期依赖（如主题重复、动机发展）
• cGAN：负责生成和声、配器，使音乐更具“真实感”

示例：构建条件LSTM模型

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout, Input
from tensorflow.keras.layers import Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

# 参数设置
seq_length = 64
note_dim = 88  # MIDI音符范围
style_dim = 50  # 风格特征维度

# 输入层
music_input = Input(shape=(seq_length, note_dim))
style_input = Input(shape=(style_dim,))

# LSTM层
lstm_out = LSTM(256, return_sequences=False)(music_input)
lstm_out = Dropout(0.3)(lstm_out)

# 融合风格特征
merged = Concatenate()([lstm_out, style_input])

# 输出层
output = Dense(note_dim, activation='softmax')(merged)

# 构建模型
model = Model(inputs=[music_input, style_input], outputs=output])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.summary()

数据准备与训练流程

1. 数据集构建

AIVA使用大量MIDI格式的古典音乐进行训练，如巴赫、莫扎特、贝多芬的作品。

示例：从MIDI提取音符序列

from music21 import converter, instrument, note, chord, stream

def extract_notes_from_midi(file_path):
    notes = []
    midi = converter.parse(file_path)
    parts = instrument.partitionByInstrument(midi)
    for part in parts.parts:
        notes_to_parse = part.recurse()
        for element in notes_to_parse:
            if isinstance(element, note.Note):
                notes.append(str(element.pitch))
            elif isinstance(element, chord.Chord):
                notes.append('.'.join(str(n) for n in element.normalOrder))
    return notes

# 示例
notes = extract_notes_from_midi('bach.mid')
print("提取的音符数量:", len(notes))

2. 序列化与编码

将音符序列转化为模型可接受的数值输入：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 编码音符
encoder = LabelEncoder()
encoded_notes = encoder.fit_transform(notes)
vocab_size = len(set(encoded_notes))

# 创建输入序列
seq_length = 64
network_input = []
network_output = []

for i in range(len(encoded_notes) - seq_length):
    seq_in = encoded_notes[i:i + seq_length]
    seq_out = encoded_notes[i + seq_length]
    network_input.append(seq_in)
    network_output.append(seq_out)

# 独热编码
network_input = np.reshape(network_input, (len(network_input), seq_length, 1))
network_input = network_input / float(vocab_size)
network_output = to_categorical(network_output)

音乐生成与后处理

1. 使用模型生成音符序列

def generate_notes(model, network_input, int_to_note, vocab_size, num_generate=300):
    start = np.random.randint(0, len(network_input) - 1)
    pattern = network_input[start]
    prediction_output = []

    for _ in range(num_generate):
        prediction_input = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1))
        prediction_input = prediction_input / float(vocab_size)

        prediction = model.predict(prediction_input, verbose=0)
        index = np.argmax(prediction)
        result = int_to_note[index]
        prediction_output.append(result)

        pattern = np.append(pattern, index)
        pattern = pattern[1:len(pattern)]

    return prediction_output

2. 将音符转为MIDI文件

from music21 import stream, note, chord, instrument

def create_midi(prediction_output, output_file='output.mid'):
    offset = 0
    output_notes = []

    for pattern in prediction_output:
        if ('.' in pattern) or pattern.isdigit():
            notes_in_chord = pattern.split('.')
            notes = []
            for current_note in notes_in_chord:
                new_note = note.Note(int(current_note))
                new_note.storedInstrument = instrument.Piano()
                notes.append(new_note)
            new_chord = chord.Chord(notes)
            new_chord.offset = offset
            output_notes.append(new_chord)
        else:
            new_note = note.Note(pattern)
            new_note.offset = offset
            new_note.storedInstrument = instrument.Piano()
            output_notes.append(new_note)

        offset += 0.5

    midi_stream = stream.Stream(output_notes)
    midi_stream.write('midi', fp=output_file)

完整代码整合：构建一个AI作曲家

# 步骤1：提取音符
notes = extract_notes_from_midi('bach.mid')

# 步骤2：编码与序列化
encoder = LabelEncoder()
encoded_notes = encoder.fit_transform(notes)
vocab_size = len(set(encoded_notes))
int_to_note = dict(enumerate(encoder.classes_))

# 步骤3：构建训练数据
network_input, network_output = prepare_sequences(encoded_notes, vocab_size)

# 步骤4：训练模型（此处略去，假设已训练好）
# model.fit(...)

# 步骤5：生成音乐
prediction_output = generate_notes(model, network_input, int_to_note, vocab_size)

# 步骤6：保存为MIDI
create_midi(prediction_output, 'ai_composition.mid')

总结与展望

AIVA的成功并非偶然，而是深度学习、音乐理论与工程实现的完美结合。它不仅能模仿风格，还能生成结构化、情感化的音乐作品，为音乐创作提供了全新的工具。

未来，AI音乐生成将朝着以下方向发展：

• 多模态融合：结合图像、文本、视频生成配乐
• 人机协作：AI作为“创意伙伴”，辅助人类作曲家
• 版权与伦理：AI生成音乐的版权归属与法律框架