自動或半自動化的創作工具案例介紹－Flow Machine與Regroover

由索尼電腦科學實驗室（Sony CSL）所開發的「Flow Machine」，亦屬於機器學習演算法產品，其研發宗旨為「探索新的創意路徑，與作曲家共譜未來。」研發團隊將音樂風格轉化成可分析的數據，從巴洛克、浪漫時期等古典樂到近代的搖滾、電子與流行樂，系統會依據音樂家長期累積的作品來構築創作脈絡與慣用語彙，來生成風格相近的音軌。據其開發人員Ghedini表示，以當前人工智慧技術，要製造一段沒有頭尾的樂段並不困難，但若要實現一首架構完整、帶有起承轉合與曲勢結構的歌曲仍有難度。因此，當前市面上可看到的產品，大多是針對某些特定功能，來提供自動或半自動化的服務，並依照其客群定位，來決定要釋出多少選擇權給使用者。

以Accusonus這家音樂科技公司日前推出的「Regroover」節奏工具為例，其將人工智慧應用於節奏分析上，可將一段混雜了不同節奏元件-如一段包含大鼓、小鼓、拔片與人聲的錄音，分離成獨立而乾淨的聲音素材以供重組與編輯。這原本是一項在編曲軟體中極為瑣碎與繁複的手工，需要大量剪輯與消音、調頻等處理。而此過程經由機器學習機制，將可被簡化為幾個簡單步驟與指令，除大幅提升效率外，也提供創作者有別於傳統工作流程的思考方式。

為專業作曲家開發的「Bach Project」是一套帶有物件導向程式邏輯的半自動化作曲工具。其應用範圍涵蓋作曲、演出、記譜乃至教育與影像生成等層面。Bach內建了大量的預設模組讓使用者自行於Max/MSP環境下進行串接，藉由資料分析，能迅速實驗當代作曲中複雜且難以憑空想像的聲響效果。此計畫還有衍伸系列如「Cage」與「Dada」等工具套件，可搭配使用以完成不同目的與風格的音樂分析及作曲工作。如Cage中的模組特徵多為20世紀後的當代作曲語法，具備完整的音樂理論參數，讓使用者無須花費太多時間來設定基礎規則；Dada則提供圖像化組件，結合幾何、物理與數學邏輯，適合進行生成式音樂機制設計與圖像化記譜等實驗。

對作曲家來說，這類創作輔助工具能在預設的框架與限制條件內，預先生成基礎音樂材料，可能包含配器、音色、和聲進行等元素，再來人為進行取捨及編排；對一般使用者，則可以協助跨越音樂理論的門檻，以較低成本的途徑來實驗想法。雖然人工智慧讓工具變得更簡單而方便，甚至能因應不同使用情境與需求自動優化，但若具備與創作相關的專業知識與經驗，仍會大幅提升使用成效。

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