ai人工智能合成音乐，以及ai人工智能合成音乐软件对应的知识点，小编就整理了4个相关介绍。如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望对各位有所帮助！

人工智能（AI）会替代音乐工作者吗，如果会需要多久呢？

我觉得要从两个角度看这个问题。首先是人工智能能做什么，它的边界在哪里，其次是音乐创作的特点是什么，是否适合机器来完成。人工智能发展到现在其实有两大流派，一个是让机器像人一样做事情，另外一类是让机器合理的做事情。直到现在，这两派仍旧杀的难解难分，比如神经网络就是一种朴素的仿生学实践，现在火的一塌糊涂但很多学者并不看好，而各种自动化专家系统就是基于规则在完成工作是合理做事的代表，从某种程度上也体现出了智能。所以机器到底是否具有我们所谓的智能，因为智能的定义尚不清楚，可以说未来人工智能可以代替人，也可以说人工智能永远无法超越人类，因为人类对自身的了解还未完全实现。在某些事情上，机器确实做的比人要好，特别是一些确定的，重复的，有规律可寻的事情，但对于某些具有不确定性的问题，往往还是人类更具有优势。那么音乐到底是哪一类，这就是第二个问题。音乐本质上将是一种体验，同一段音乐播放给不同的人体验是不确定的，而对于具有不确定性的东西人类会更适合，机器可能可以做到70分，但我认为不会超越人类的大师。

你好，很高兴能回答该问题。首先，很明确的回答该问题: 短时间AI是不会取代或者说替代音乐工作者！目前，所为的人工智能还属于比较初级的阶段，处理的大部分是比较固定、单一的问题，并不具备独立思考的能力。但是，AI算法可以作为音乐工作者的一个使用工具，可以帮助音乐工作者更好地完成相关的工作，如使用AI去填词、AI配乐、AI调音，这些是可以实现的。

你好，很高兴回答你的问题。

目前，智能AI人工智能领域并没有完全被开发，其现有的领域也只是皮毛。但是我们完全不能忽略它的存在。因为他实在很强大。

目前，智能AI已经在多个领域崭露头角。阿尔法狗已经战胜了各路围棋高手，各种机器人的诞生也是其智能化的体现，并且AI已经可以写出富有感情的诗词了。

相信在不久的以后，AI也会在音乐方面发力。个人认为，AI在写诗词和做音乐方面有相似之处，算法比较接近。在未来3-5年应该会有音乐行业的智能AI，来帮助音乐人创作音乐。

不会，因为人工智能的前提是人工，由人归纳实现支撑某一智能的数据，並且由人去解释和应用。比如钢琴老师，教学生，可以通过传感器实现节奏和音准的数据检测，用大数据分析学生常发生的音准失误和节奏混乱，可以比教学经验和人耳听觉更准確，且可复制。所以音乐人工智能不可能代替音乐老师，只是給音乐老师增添了扩展智慧的工具。

不会的。

音乐工作者包括作词、作曲、演唱、演奏、教学等等表现形式，而艺术是需要创造性的，人工智能可以以某种方式来进行演绎，或者用大数据和算法进行某种合成式的创作，但这种依靠计算完成的创作是毫无感情可言的，不能称之为艺术，更替代不了广大的音乐工作者。

人工智能加音乐的商机有哪些？

目前还没有具体案例，即便小米音箱也只是个噱头而已。这跟人工智能目前只是在初始阶段有关，当下的人工智能远没有人们想象的发展的快，还只是在很初期的验证阶段。有些领域在开始尝试，比如图形识别，声音识别等方面。就目前而言，人工智能+音乐还是能做出比较好玩的东西，比如：智能作曲，智能配器，智能演唱，当然，还有智能搜歌-哼两句歌词就能帮你找到原唱，或者录入一小段大街上的音乐，也能搜到原曲，不过这肯定会成为几个寡头的附加功能而已，数据在他们手上，所以新创业者不可能翻过这道墙。

若有新的创业商机，也只是在自我学习引用这块。也就是不依靠大数据，单机根据用户的爱好，进行自我学习，做纵向数据积累，这或许是新创业者有所突破的方向。

你觉得用人工智能创造音乐靠谱吗？

不是不靠谱，而是缺乏创造性。音乐不是游戏，至少不是一个零和游戏，所以不存在所谓的输赢和正确与否。所以对于AI来说，生成一段音乐的原理就只是从当前这段音乐之后可能的情况中选取一个可能性比较高的结果，而每一个选取出来的结果都会对其之后的结果产生影响，所以就结果而言，每次生成的音乐都会有所不同。与其说人工智能是在创造音乐，不如说是在模仿音乐，毕竟其中没有一段音乐是根据某种音乐原理匹配出来的，只是揣测人类编曲规律之后的结果。

李宇春、泰勒新曲MV，当音乐撞脸人工智能会带来怎样的创新表达？

AI 已然是科技领域的热门话题，但当科技和艺术结合在一起，又会有着更多的新奇。

基于英特尔 AI 技术的全球首部 MV 发布，李宇春走在科技前沿。

人工智能已经成为技术发展的大热门，而新的应用就是用来打造 MV，这在以往是难以想象的。唱作歌手李宇春推出她的首支人工智能 MV——《今天雨，可是我们在一起》。这部 MV 背后的技术力量，来自于英特尔。

在该 MV 中，为了将李宇春歌曲的寓意创新表达，导演选用了不同的情绪场景去展现李宇春的内心世界。通过英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术和后期渲染，这些情绪场景以特效的形式完美的贴合在李宇春的面部。这些图案特效不仅仅是艺术家的设计，更是李宇春内心的表达。

这首 MV 作品历时 6 个月，最终得以让栩栩如生的特效呈现在 MV 中。制作过程，采用了英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术。该技术实现了视频中李宇春人脸的自动检测与识别，精准重建 3D 人脸，并实时跟踪面部表情变化，将预先设计好的特效素材附着在 3D 人脸上，重新渲染到 MV 视频中，从而达到令人惊讶的脸部特效。

此外，通过英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术实时重建的 3D 人脸模型，任何 3D 特效公司都可以对其制作特效，任何新颖的、逼真的效果都可以完美的贴合在人脸上。相比传统形式，更节省时间和成本。借助英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术，音乐的表达方式再一次突破了想象的疆界。这首 MV 成为了科技赋能音乐和娱乐的又一项创新范例，创造了一种全新的科技 X 音乐形式，更好地去呈现音乐内容和创作者的思想。

英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术用到了人工智能最重要的分支：机器学习和深度学习。英特尔的技术工程师从数十万的人脸图片数据中，训练出的人脸识别模型，用于对视频图像进行智能分析：自动捕捉人脸区域，定位人脸关键特征点（如眼睛，鼻尖，嘴唇，眉毛，脸颊轮廓点等），生成人脸部件的边缘轮廓线（嘴唇线，眼睛线，眉毛线，面颊轮廓等）；再从数百个三维人脸扫描数据中训练出一个参数化的三维人脸形变模型，用于模拟任何人的相貌脸型以及表情变化；最后通过数万张人脸照片，学习从 2D 图像到 3D 人脸的映射关系，确保从 2D 照片到 3D 人脸的精准转换，从而达到实时 3D 人脸建模的效果。未来，英特尔甚至可以将该技术应用在全身 3D 建模上，从而实现实时虚拟换衣等功能。

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到此，以上就是小编对于ai人工智能合成音乐的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai人工智能合成音乐的4点解答对大家有用。