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人工智慧時代的作曲基礎研究

  • 作者：編者:畢波|責編:陳曦//李輝
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122504890
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：178
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書立足人工智慧技術向音樂創作領域滲透的時代背景，系統梳理了人工智慧音樂的技術基礎與發展脈絡，釐清了國際國內該領域的研究進展與傳統作曲理論的適配局限。
    本書創新性地提出人機協同場景下作曲基礎理論的重構邏輯，圍繞旋律、和聲、復調、曲式等核心作曲模塊，結合大量實操案例闡釋了AI輔助創作的具體方法與協同優化策略，同時探索了AI驅動下跨文化音樂融合與民族音樂創新的可行路徑。
    本書進一步聚焦高校作曲基礎教學改革，搭建了融入AI工具的新型教學體系，並對AI作曲涉及的版權歸屬、倫理治理等核心議題展開深入研判，可為音樂創作者、高校作曲專業師生及人工智慧音樂領域研究者提供兼具理論價值與實踐指導意義的參考。
作者介紹
編者:畢波|責編:陳曦//李輝
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景與意義
    1.1.1  人工智慧技術引發音樂創作的變革
    1.1.2  傳統作曲基礎理論的挑戰與發展契機
    1.1.3  研究的學術價值
    1.1.4  研究的應用價值
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  國際人工智慧音樂研究進展
    1.2.2  國內人工智慧音樂研究現狀
    1.2.3  傳統作曲基礎理論研究的既有成果與局限
    1.2.4  現有研究的交叉融合不足與突破方向
  1.3  研究思路、方法與創新點
    1.3.1  研究思路
    1.3.2  研究方法
    1.3.3  創新點
第2章  人工智慧音樂的技術基礎與發展脈絡
  2.1  人工智慧音樂的核心技術
    2.1.1  機器學習與深度學習在音樂創作中的應用
    2.1.2  生成式AI音樂模型的技術架構
    2.1.3  音頻生成、旋律創作、和聲編配相關技術模塊詳解
    2.1.4  人工智慧音樂創作的技術瓶頸與優化方向
  2.2  人工智慧音樂的發展歷程與階段特徵
    2.2.1  探索期（20世紀50?90年代）：演算法作曲的初步嘗試
    2.2.2  發展期（21世紀初?2015年）：機器學習驅動的音樂生成技術突破
    2.2.3  爆發期（2016年至今）：生成式AI引領的創作範式變革
    2.2.4  不同階段技術與藝術融合的典型特徵對比
  2.3  主流人工智慧音樂創作工具與平台簡介
    2.3.1  國際主流平台
    2.3.2  國內代表性工具
    2.3.3  不同工具在作曲基礎環節的適配性評估
    2.3.4  藝術自主性與技術依賴性平衡問題
第3章  人工智慧時代作曲基礎理論的重構邏輯
  3.1  傳統作曲基礎理論的核心體系與時代局限
    3.1.1  傳統理論體系的核心
    3.1.2  傳統理論對當代音樂創作的適配問題
    3.1.3  人工智慧技術對傳統作曲理論的衝擊與重構需求
  3.2  人機協同下作曲基礎理論核心維度的重構
    3.2.1  旋律創作：AI輔助的動機生成、發展與個性化塑造
    3.2.2  和聲編配：基於AI分析的和聲色彩創新與風格融合
    3.2.3  復調寫作：人機協同的聲部關係構建與織體設計
    3.2.4  曲式結構：傳統範式的突破與AI驅動的新型曲式探索
  3.3  人工智慧時代作曲的審美標準與價值判斷
    3.3.1  技術生成與藝術原創性的界定
    3.3.2  人機協同作品的審美評價
    3.3.3  技術發展與音樂審美傳統的平衡
第4章  人工智慧輔助旋律與和聲創作的基礎實踐
  4.1  AI輔助旋律創作的方法與路徑
    4.1.1  旋律核心要素的AI生成與人工優化
    4.1.2  基於風格遷移的旋律創作實踐
    4.1.3  動機發展的AI輔助策略

    4.1.4  案例分析：AI輔助創作不同風格旋律的流程與效果評估
  4.2  AI輔助和聲編配的基礎原理與實踐技巧
    4.2.1  和聲功能的AI識別與自動編配
    4.2.2  不同風格和聲語言的AI學習與生成
    4.2.3  AI輔助和聲色彩創新的方法
    4.2.4  案例分析：AI輔助和聲編配與人工調整的協同流程
  4.3  旋律與和聲的協同生成與優化策略
    4.3.1  旋律與和聲的適配性調整
    4.3.2  旋律與和聲的協同優化
    4.3.3  實踐中的常見問題與解決方案
第5章  人工智慧時代復調與曲式創作的創新
  5.1  AI輔助復調寫作的基礎實踐
    5.1.1  復調聲部關係的AI構建
    5.1.2  傳統復調體裁的AI輔助創作
    5.1.3  現代復調織體的AI創新探索與人工把控
    5.1.4  案例分析：AI輔助復調創作的流程與藝術效果
  5.2  人工智慧驅動的曲式結構創新
    5.2.1  傳統曲式結構的AI識別與學習機制
    5.2.2  基於AI的曲式結構動態生成與個性化設計
    5.2.3  新型曲式結構的探索
    5.2.4  案例分析：不同音樂風格下AI輔助曲式構建的實踐
  5.3  復調與曲式的協同創作
    5.3.1  創作流程中的AI功能定位與人工決策邊界
    5.3.2  基於創作目標的人機協作策略優化
    5.3.3  實踐中的經驗總結與技巧提煉
第6章  人工智慧作曲的跨文化融合與民族音樂創新
  6.1  跨文化音樂數據的AI學習與表徵範式
    6.1.1  世界音樂語料的數字化採集與標註標准
    6.1.2  非西方音樂體系的AI建模技術
    6.1.3  跨文化音樂特徵的量化提取
  6.2  AI驅動的音樂跨文化融合創作實踐
    6.2.1  東西方和聲語言的演算法融合
    6.2.2  跨文化復調織體的AI生成
    6.2.3  基於風格遷移的民族音樂元素重構
    6.2.4  跨文化音樂敘事的AI輔助創作策略
  6.3  AI時代民族音樂傳承的文化邊界與倫理
    6.3.1  傳統文化數字化中的知識主權問題
    6.3.2  AI「風格挪用」的風險識別與文化敏感性設計
    6.3.3  文化本真性在AI生成音樂中的重新定義
  本章小結
第7章  人工智慧時代高校作曲基礎教學體系構建
  7.1  傳統作曲基礎教學的現狀與改革需求
    7.1.1  高校作曲基礎教學的現有模式與存在問題
    7.1.2  人工智慧技術為作曲教學帶來的機遇與挑戰
    7.1.3  AI時代作曲基礎教學的核心目標與能力培養要求
  7.2  AI融入作曲基礎教學的體系構建
    7.2.1  教學目標重構
    7.2.2  課程內容設計
    7.2.3  教學方法創新
    7.2.4  教學評價體系優化

  7.3  AI輔助作曲教學的實踐案例與效果分析
    7.3.1  旋律創作教學中的AI應用案例
    7.3.2  和聲編配教學中的AI輔助實踐
    7.3.3  教學效果的學生反饋與數據評估
    7.3.4  教學實踐中的問題與改進策略
第8章  人工智慧作曲的版權歸屬與倫理治理
  8.1  AI生成音樂的著作權歸屬法律框架
    8.1.1  國際視野下的立法差異
    8.1.2  《著作權法》在AI音樂場景的解釋困境與突破
    8.1.3  人機協同創作中的貢獻度量化
  8.2  訓練資料庫的版權合規與透明度
    8.2.1  音樂作品作為訓練數據的授權僵局
    8.2.2  版權清理的技術路徑
    8.2.3  可解釋AI在版權溯源中的應用
  8.3  AI作曲的行業倫理與規範構建
    8.3.1  深度偽造音樂的風險
    8.3.2  平台責任與創作者權益
    8.3.3  行業自律準則
  本章小結
第9章  結論與展望
  9.1  研究結論
    9.1.1  人工智慧時代作曲基礎理論的核心重構要點
    9.1.2  人機協同作曲的基礎實踐路徑與關鍵技巧
    9.1.3  高校作曲基礎教學體系的改革方向與構建成果
  9.2  研究局限與未來展望
    9.2.1  本研究的局限性與可拓展空間
    9.2.2  人工智慧音樂技術的發展趨勢預判
    9.2.3  未來作曲基礎理論與實踐的發展方向
  9.3  對音樂創作者與教育者的啟示
    9.3.1  對音樂創作者的啟示
    9.3.2  對音樂教育者的啟示
參考文獻
附錄1  主流AI音樂創作工具操作指南
附錄2  作曲基礎理論核心術語釋義
附錄3  教學實踐案例素材彙編

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