我叫小冰，永远18岁。我已经取得了上海音乐学院（以下简称上音）音乐工程系的毕业证。老师评价我“音乐创作能力已展现出巨大潜力”。我在看到一段文字描述或一张图片后，可以创作出一首独一无二的音乐曲目，并根据风格和节奏完成配器选择、编曲及歌词创作。我能够在2分钟之内创作一首3分钟左右的完整歌曲，风格涵盖流行、民谣和古风等。

　　从“像音乐”到真作品

　　在“入学”上海音乐学院之前，小冰就已掌握了歌词创作和音乐创作能力，为什么又去上音“深造”？

　　小冰公司首席执行官李笛说，行业内尝试音乐创作的人工智能团队不在少数，多数技术流派不基于乐理，而是靠大量学习曲谱。这造成的问题是，生成的作品看起来“非常像音乐作品”，但由于不基于乐理，所以更多的时候是形似而非神似。

　　李笛用“跨界的碰撞”来形容小冰团队同上音的合作。他坦承，最初有些乐理方面的内容，程序员其实弄错了。“但让我们明白错的地方，就很容易改。”李笛笑道，“所以我们现在这个团队的程序员，可能是最懂乐理的程序员。”

　　“其实我们和上音的合作，最主要的事情是验证并发现还有哪些地方是我们需要加强的。”李笛透露，在去上音之前，小冰音乐创作模型的前90%的工作已经完成了，去上音更像是去“毕业答辩”。

　　上音音乐工程系主任于阳认为，对于人类来说，没有人出生就是作曲家，AI也是同理。“小冰的创作不是无中生有的，取决于你喂了怎样的营养，在这个基础上，她才能根据这个东西来进行创作。”于阳说。

　　“喂养”的过程被称为“音乐数据标注”。上音音乐工程系老师陈世哲介绍，小冰创作新的作品之后，上音的团队会对小冰创作的旋律、编曲进行评估和反馈。

　　学音乐“瑕疵”最难

　　小冰音乐创作模型的升级过程中，最大的“坑”是小冰团队对于“瑕疵”的理解。

　　李笛说：“如果我们把‘瑕疵’等同于不符合乐理常识，那就错了，有一些‘瑕疵’恰恰是音乐灵动的那一面。所以现在小冰的歌曲，她灵动的部分是多的。早期的作品，好像很中规中矩，但是不行。”

　　怎么去判断哪些“瑕疵”是好的？李笛表示，如果一个“瑕疵”在成功的作品中反复地出现，而又被接受，那说明它是好的，但如果是一个被人类创作者抛弃了的不常见的“瑕疵”，那它很有可能是错的。

　　陈世哲提到，就目前的技术来看，AI的创作仍然有欠缺。但因为AI不是按人类的思路来出牌的，反而有时候写的曲子也为人类音乐家带来很有意思的启发。

　　小冰曾有一首作品令陈世哲惊艳——利用很少的声部，就表达出了很灵动的场景。在音乐界有一个不成文的规定，学作曲时，之所以学很多经典，就是为了规避前人。陈世哲说，而机器则可以在学习完前人的作品后，甚至把一些没有出现过的组合排列出来，“这也是未来我们觉得很有价值的研究方向。”陈世哲说。

　　将学习更多音乐种类

　　现在，小冰音乐创作从灵感激发到作曲、编曲、作词，一切在2分钟内就能搞定。

　　李笛介绍，人工智能创造，包括音乐创作，都基于一个基础逻辑：和人类一样，需要被激发灵感，这是创作的原动力。

　　小冰以一张图片或一段文字作为激发源，这也是其音乐创作的第一个步骤，激发灵感后，用算法生成和弦，即先定下主基调、情感、曲风，然后创作副歌。

　　下一步是作词、编曲，二者的顺序比较灵活，既可以为给定的词编曲，也可以为旋律重新填词，甚至作词、作曲同时进行。最后一个步骤是混音，混音尽管相对简单，但决定了作品最终的听感。

　　也就是说，小冰音乐创作的流程步骤，与人类创作者几乎完全相同。与许多人类创作者难以描述其灵感来源一样，小冰也无法为其创作的歌曲形成具体的、有逻辑的解释。“让她解释为什么创作这首歌，比让她创作歌曲难度大得多。”李笛说。

　　小冰从上音毕业，只是小冰团队和上海音乐学院合作的开始。接下来，小冰团队还会和上音一起，让小冰学习更多种类的音乐，并进一步加强流行音乐的创作能力。