引言

人工智能技术发展十分迅速，在音乐创作分析以及教育等领域中的应用变得越来越广泛。承载着中华民族文化基因的民族民间音乐遗产，当下正面临着传承延续以及创新突破这两方面的压力考验。从人工智能技术的角度来看，借助前沿的科技手段来推动民族民间音乐的活态传承以及创新发展，这已经成为当下迫切需要深入研究的一个重大课题。本文通过对人工智能视域内涵特征加以解析，同时对民族民间音乐本体特性予以把握，针对现存的发展困境展开较为系统的分析，并且提出具有创新性的应对策略，目的是为人工智能时代背景之下民族民间音乐的可持续发展给予理论方面的参考。

一、人工智能视域的特征解析

给音乐创作带来了革命性变化的人工智能技术正在快速地发展着。其对数据的较强依赖性、算法的持续优化以及智能生成能力的突出表现，构成了人工智能视域下的主要特征。深度学习算法能够从海量音乐数据中自动提取旋律走向、和声进行、节奏型态等特征；强化学习算法通过不断试错与迭代优化，使AI作曲系统具备类似人类即兴创作的特质；自然语言处理技术的引入，使歌词语义理解与情感表达成为可能；生成对抗网络等新兴算法的突破，则推动了风格迁移、音色转换等创新应用。实例显示，在AI技术驱动之下的音乐创作呈现出前所未有的智能化特征体系，为传统民族民间音乐的创新发展赋予了全新的动力。

二、AI视域下民族民间音乐存在的挑战分析

（一）民族民间音乐特征提取过程中存在的算法复杂性问题

当下迫切需要去解决的，乃是民族民间音乐特征提取进程当中所存在的算法层面复杂性问题，特别是在人工智能技术得以应用的这样一个背景之下。民族音乐里面的旋律要素、节奏特征还有音色特质等诸多方面，都呈现出极为丰富且多样的状况。例如，传统音频特征提取方法难以全面刻画音乐的内在规律。以侗族大歌当作典型民族音乐来看，其中的“八声调式”这一颇具特色的调式体系以及即兴变奏技法，对于旋律走向以及建模分析而言，无疑提出了相当严峻的挑战。维吾尔族的传统乐器热瓦普，在演奏过程当中所体现出的微分音技巧，同样需要极为精准的音高刻画来加以应对。在节奏特征这个维度上能够体现出鲜明特色的民族音乐，往往表现为不同地域所独有的那种节奏型态体系。像错综复杂的傣族“快慢板”节奏以及蒙古族“长短句”节奏等具体实例就能够说明，现有的建模方法存在着过度偏向宏观化的问题。在音色特质方面，则表现为各式各样的民族乐器，比如同一乐器在不同演奏技法之下所产生的泛音结构差异性是非常显著的。从这可以看出，要想实现民族音乐特征的全面且准确的提取，依旧需要去探索并采用创新性的方法。

（二）人工智能合成技术与传统音乐传承之间的适配性困境

当下所存在的有着显著差异的情况，便是人工智能合成技术与传统音乐传承体系之间在技术适配性方面所存在的问题。具体来讲，主要体现在如下几个方面：其一，合成音色与传统乐器真实音色之间存在着质感方面的差异问题。民族乐器所具有的那种特有的泛音列结构以及动态特征，是难以做到完全复现的。其二，算法所生成的旋律，缺乏即兴变奏所需要的那样一种人文情感内涵。而更深层次的矛盾之处，则在于文化语境理解方面的缺失问题。特定音乐形式背后所蕴含的那种文化象征意义以及情感表达方式，是没办法准确地把握住的。因此，在传统音乐传承领域当中的应用过程当中，当前的AI技术依然存在着较为明显的局限性。深入探讨的一个重要课题，便是音乐传承与AI合成技术之间的适配性问题。口耳相传以及师徒传授等方式，构成了民族民间音乐传承的主要途径，其中蕴含着丰富的情感表达以及个人风格。像波形拼接以及频谱建模等技术，当下在AI音乐合成领域当中被广泛地应用，然而仅仅依靠这些技术，也很难完整地再现上述那些特质。京剧唱腔当中的“字正腔圆”以及“韵味”等特征，是需要演员经过长期练习才能够掌握的，而AI合成的唱腔在这些细节处理方面，往往会显得比较机械且呆板。从这就可以看出，人工智能生成音乐在艺术表现力方面存在着明显的局限性。民族民间音乐在创作与演奏过程当中所体现出的那种即兴性特点，是其极为显著的一个特征。目前大多数音乐合成模型都面临着离线训练依赖性较强这样的情况，其实时生成能力受到了一定的制约。即便是在采用端到端生成方法的情形之下，同质化倾向较为严重仍旧是当前音乐输出的一种普遍现象。有相关证据能够表明，AI在创造力方面确实存在着不足之处，只有不断地加强新型算法的研发工作，才能够达成更具灵性以及表现力的技术突破。

（三）电子化再现传统乐器音色时面临的精度挑战

传统民族乐器音色的电子化再现，是一项有着较高难度的工作。以古琴为例来说，音区、指法以及力度等因素的变化，使得古琴音色呈现出丰富多样的特征。除此之外，在演奏二胡、琵琶等民族乐器的时候，通常会采用揉弦、滑音等装饰技巧来进行辅助。然而这些装饰音的合成，目前仍然缺乏系统性算法的支持，主要依靠的是音样拼接等较为简易的方法来进行处理。建模精细程度不够以及算法针对性欠缺等一系列问题，已经逐渐显露了出来。从这就可以看出，要真实地再现民族乐器音色的丰富变化，现有的电子合成技术在多个方面都需要取得突破性的进展。

三、人工智能技术背景中民族民间音乐创新发展路径研究

（一）民族音乐专用特征提取工具之开发必要性

民族音乐特征提取算法所存在的复杂性问题，已经到了迫切需要加以解决的地步了。专门针对民族音乐来开展特征提取工作的相关工具，理应成为重点着力去开发的对象。鉴于独特性乃是民族音乐与生俱来的本质属性，那么将专业领域的知识充分融入进去，就应当成为这类工具在设计时最为关键的理念核心。而能够呈现出更为精细化并且极具针对性的特征表现，这无疑便是它的关键优势之所在了。

以侗族大歌作为典型例子，能够引入那些由音乐学家经过长时间研究而后总结出来的八声调式规则。可以构建起一套依据调式匹配来开展工作的特征提取算法：先是让音高序列实施调式识别方面的操作，接着在各个调式之下，像关键音以及装饰音等这类特征会被系统给提取出来。通过这种方式所获取到的特征，一方面有着颇为突出的音乐学价值；另一方面对于后续展开的分析以及创作等活动而言，其给予的支持力度同样会大幅度提升。就好比藏族吉祥谣当中所呈现出来的节奏特征，它的不规则性还有灵活多变的特性是比较显著的。鉴于这样的现象，去借鉴动态时间规整等相关技术就显得格外有必要了，进而能够设计出一种在弹性时间尺度之下的节奏特征表示方法。这种技术拥有自适应性的特点，依靠它可以把不同长度节奏片段的对齐问题给解决掉，同时还能实现对韵律变化在节奏流动当中的捕捉。

在音色建模领域的探索进程中，把深度学习同信号处理相互融合起来这样的思路是颇具关注价值的。就好比在苗族芦笙音乐的相关研究当中，卷积神经网络就被运用到了频谱特征的提取这一操作环节上，而像谐波加法合成这类的算法也达成了对泛音结构还原的过程，凭借这些便能够获取到更为细腻并且十分逼真的音色表征了。就民族民间音乐特征提取工具的开发事宜而言，务必依据研究对象所具有的特点属性来开展相关工作。在以智能算法作为基础的前提之下，充分地将专业领域方面的知识融入进去这种做法是很有提倡必要的，如此一来就能够形成那种既具备科学性又兼具艺术性的解决方案了，进而也会为民族音乐的传承以及创新工作给予强有力的支撑。

（二）民间音乐教学方案设计中AI与传统教育的结合

将AI和传统教学方法相结合的方式去施行，这可以说是解决民间音乐传承方面的问题以及与AI合成技术适配性难题的一个关键所在。把多声部民歌视作典型的分析对象。它的无指挥的纵向即兴对位织体特性，对演唱者的音准要求颇高。传统说的“耳提面命”式教学法，这种方法直观性强，不过学习者相互模仿，易风格趋同，由此可看出开发多声部民歌智能学习平台的工作相当紧迫，该平台可运用音频与MIDI对齐技术，且能自动完成示范演唱音频的乐谱形式解析工作。运用数据挖掘方面的算法，能够把不同声部所存在的纵向对位规律给挖掘出来，进而构建起声部自动配置的相关模型。届时当学习者正在演唱某个特定声部的时候，系统会借助语音转录技术对演唱展开实时转谱操作，接着依照声部配置模型自动创建出其他声部的参考音轨，在这样的情况下，学习者是能够听到自身声音的输出状况的。设置像视唱练耳这类具有游戏化特点的环节，还能让音准以及节奏感方面的训练效果得以提升。若将作品创作功能植入到这个平台里面，相信这也会成为该平台的一个很显著特点。等学习者把他们的演唱内容上传到服务器以后，AI模型就会自动去完成对音乐素材的拆解、提炼工作。其借助运用即兴重组以及变奏算法的方式，使得个性化多声部作品的创作具备了得以实现的可能性。

这种人机协同开展创作的方式，一方面充分尊重了传统音乐本身所具备的内在规律性特点，另一方面还能够在很大程度上有效激发学习者内在的创造力，传统教学和AI技术相融合所呈现出的新思路也得以充分展现出来。由大量学习者所贡献的演唱数据还能够在更为广泛的音乐合成模型训练工作当中发挥重要作用。民歌演唱“神韵”的习得就是通过这种方式得以实现的，传统音乐和前沿科技最终形成了在更高层次上交相辉映的局面。

（三）制定AI音乐创作中的文化保护指导原则

人工智能音乐创作技术在蓬勃发展，但其给民族民间音乐文化真实性带来的维护问题很突出，得尽快解决。同质化和肤浅化现象越来越明显，急需制定能操作的文化保护指导原则。在数据采集时，要充分重视尊重少数民族文化的隐私。比如侗族大歌，里面包含着世代相传的生活智慧与情感记忆，得事先和当地民众充分沟通，尊重他们的意愿，不能简单地把他们当成“数据样本”来处理。

在音乐分析这个环节当中，专家参与的那种不可或缺的重要意义是很明显就能看出来的。人工标注这类辅助手段是得配合着使用的，而且民族音乐所蕴含的美学价值要去做深层的解读时，常常是要依靠一定的文化背景以及专业的视角才行。彝族民歌的分析就是一个很典型的例子，其有着“语境音高”这样的特征，这就导致五线谱很难精准地将其记录下来，在这种情况下，那些既通晓彝语又精通音乐的专家参与进来就显得格外有必要了。

设计音乐生成模型的时候，能够参考迁移学习这门技术。在针对大规模音乐数据展开训练期间，对于像少数民族特有的调式等这类文化特征的针对性学习务必进一步强化。可以单独为侗族大歌的生成任务去构建相应的模型，运用对比学习等方法，能促使模型对特定标签给予更多的关注，如此一来，其对于音乐语法的习得效果也会得到改善。对于生成结果的评估机制一定要严格加以制定，在民族音乐传承人进行评鉴把关这一点是绝对不能缺少的，要是出现与传统相悖的内容，要及时予以纠正。在人工智能技术和民族文化传承展开多方协作的情形之下，唯有如此，才能够达成激发创造力与坚守文化精髓之间的平衡状态。

四、关于AI技术与音乐创作的思考

当下探讨的AI取代人类创作的关键在于，高度自动化的AI更快速、高效且省力。然而倘若回溯音乐发展历程便可察觉，这些其实并非音乐艺术所追求的重要准则。就商业化以及工业化层面而言，这些确实算是极为关键的指标。然而就音乐表达来讲，艺术家们希望通过技术去探索的是更为多维且更为广阔层面的内容，而非更为简单或更加效率的方面。

在AI技术所营造的音乐创作范式里面，人类创作者的音乐意识还有音乐审美依旧有着极为关键的作用。就算生成式AI给音乐内容的生产带来了很大的便利以及诸多可能性，不过专业的音乐意识与审美决定了音乐的发展走向以及最终的呈现标准，优质的AI音乐，并非把内容的决定权完全交由AI工具来操控。当下AI所生成出来的音乐内容，到底能不能够径直被称作“艺术”，这依然是需要去探讨商榷的，毕竟它缺少艺术最基础且最初的那种“意识”。就听觉感受来讲，AI确实实现了超出想象的“制造力”，不过音乐向来是一种用来呈现审美情感的艺术形式，并且和创作者所特有的对于世界观的表达关联密切。从这方面来说，越是经过较多训练且能被大众审美所接受的人工智能音乐系统，它的表现就越应当凸显出可体现人类“审美意识”的特性。也可以讲，越是经过精心调教的AI音乐系统，若其在本质上与人类的音乐价值观更为契合，那它就极有可能会成为人类极为出色的机器协作伙伴。

人工智能能否直接产出艺术作品还有待商榷，不过可以确定的是，人工智能热潮会促使音乐领域创作情境产生变化，进而促使创作者行为发生转变。AI技术无疑给音乐创作带来了全新视角，在诸多人工智能技术的有力支持下，人工智能生成音乐生态呈现出全新的格局，这一格局正重塑着音乐景观，突破创作的限制，拓展人类思维，探寻更多不同维度的艺术呈现形式。这些都属于人工智能给予艺术领域的一种有益的尝试，体现了在AI时代，智能体赋予音乐创作所具有的变革价值。

五、结语

民族民间音乐属于中华文化的宝贵财富，其传承以及创新均离不开时代发展给予的助力。AI技术身为新时代的关键生产力，赋予了民族民间音乐发扬光大难得的机遇，不过机遇和挑战相伴而生，在民族民间音乐的特征提取、风格合成以及乐器建模等范畴均需技术创新有所突破。要留意的是，在开展智能化音乐创作进程当中，对于文化内核出现的曲解与简化情况应当予以高度重视。由此可以知晓，唯有把科技创新与人文精神视为同等重要的方面，秉持以文化价值为导向的发展理念，才能够达成民族音乐艺术的创造性转变。当下形势之下极为重要的是，音乐工作者应当持续增强文化自觉意识，以开放包容的心态来面对智能技术应用实例展示，在维持传统精髓之际推动创新发展。如此一来，才能够让民族音乐的独特魅力在数字时代得以充分展现。传统艺术和现代科技深度融合的实践说明，这必定会为文化传承开拓全新的局面。

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