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| 內容簡介： |
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本书系统探讨人工智能与音乐创作的前沿融合，介绍Suno AI、DAW智能辅助功能与智能化插件等工具的应用场景与操作方法，并结合Gemini等多模态大语言模型、LSTM与音乐结构的转译，深度剖析音乐创编过程中各要素的智能生成逻辑与实操策略。本书覆盖提示词适配、和弦应用、织体设计、智能混音及虚拟人声制作等全流程内容，旨在为音乐人提供人机共创的新路径，推动传媒、影视、动画等领域的音乐创作迈向智能化、个性化的新阶段。
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| 關於作者： |
白 晨，浙江传媒学院音乐与舞蹈学院艺术与科技系教师，电子音乐作曲博士，国家艺术基金2024年度青年创作人才(音乐作曲)，中国音协作曲与作曲技术理论学会会员、上海音乐家协会会员。师从于上海音乐学院许舒亚教授、中央音乐学院郭小虎教授、沈阳音乐学院韩焱教授。多年来从事作曲与作曲技术理论、电子音乐作曲、音乐科技领域的创作、教学与研究。主持浙江传媒学院一流人工智能通识课程等项目。音乐创作涉及管弦乐、室内乐、电子音乐、影视配乐、舞蹈配乐及歌曲等体裁。
刘 奇，浙江传媒学院音乐与舞蹈学院艺术与科技系系主任、专业负责人、硕士研究生导师。2008年考入上海音乐学院作曲系，师从于著名音乐教育家、作曲家、音乐理论家、钢琴家赵晓生教授。2011年以上海音乐学院作曲系第一名的优异成绩获“音乐分析”方向博士学位。毕业论文《莫里斯·奥阿纳音乐语言研究——原型意象与文化承继》获上海市高校优秀博士论文奖。至今创作多部大型乐队作品并公开发表30多篇学术文章，主持省部级科研、教研项目4项，指导20余名学生获得国内外作曲大赛佳绩，指导本科学生公开发表学术论文5篇。
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| 目錄：
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01 AI+ 音乐技术理论概述
1.1 音乐与数字的关键交汇点
1.1.1 纽姆谱的“坐标化”奠基（9—11 世纪）
1.1.2 巴洛克数字低音：和声的“代数语言”（17—18 世纪）
1.1.3 巴赫赋格：结构的“数字对称性”（18 世纪）
1.1.4 莫扎特掷骰子作曲：随机性的“数字游戏”（1787 年）
1.1.5 十二音序列：音乐的“全排列数学”（20 世纪）
1.1.6 全序列主义：梅西安与先锋作曲家
1.1.7 随机与概率：泽纳基斯与随机音乐
1.1.8 计算机时代与算法作曲的萌芽
1.2 AI 语言与音乐语言的链接互译
1.2.1 AIGC 的历史演进
1.2.2 Token：跨模态智能语言与音乐生成的枢纽
1.2.3 两种 AI 作曲表征方式：自然语言与图像语言
1.3 AI 音乐工具生态与音乐创编的融合协作
1.3.1 音乐生成式大模型
1.3.2 DAW 中的 AI 功能、智能音源插件与其他模型接口
1.3.3 大语言模型的音乐创意渗透
02 提示词与音乐风格的有效适配
2.1 基础分类与 AI 生成验证
2.1.1 非音乐流派提示词使用示例
2.1.2 音乐流派提示词使用示例
2.2 进阶分类与提示词精进
2.3 各子流派相关的提示词库建设
2.3.1 爵士乐相关提示词库
2.3.2 摇滚乐相关提示词库
2.3.3 嘻哈音乐相关提示词库
2.3.4 电子音乐相关提示词库
03 曲式结构与 AI工具的互动逻辑
3.1 曲式结构分析：动机发展与段落衔接的算法建模
3.1.1 曲式结构概述
3.1.2 动机发展的算法建模
3.1.3 段落衔接的算法建模
3.1.4 算法建模的应用案例
3.2 AI 结构生成工具：LSTM 驱动的叙事性作曲
3.2.1 LSTM 原理概述
3.2.2 LSTM 在叙事性作曲中的应用
3.2.3 基于 LSTM 的音乐生成流程示例
3.2.4 应用案例分析
3.3 动态结构优化：强化学习在音乐段落发展中的应用
3.3.1 强化学习基础概念
3.3.2 强化学习在音乐段落发展中的应用
3.3.3 基于强化学习的音乐段落发展优化流程
3.4 影视配乐中的情绪曲线生成练习
3.4.1 情绪曲线的概念和作用
3.4.2 情绪曲线生成的方法和技巧
04 AI 辅助下的和弦应用
4.1调式：和声语言的根源
4.1.1 调式对和声的决定性作用
4.1.2 选择调式：确立音乐风格的关键
4.2 和声的色彩、语法与意象：音乐风格的结构性阐释
4.2.1 和弦结构的色彩与风格适配
4.2.2 和弦叠置与音乐风格的关系
4.2.3 和弦连接：音乐进行的语法
4.2.4 跨调性借用和弦与调性转换
4.2.5 具有意象性的和声内涵
4.3 和弦与 AI 工具
4.3.1 和弦与音乐生成式大模型
4.3.2 和弦与 DAW 平台中的 AI 功能
音乐织体形态的智能适配与视听同构
05 音乐织体形态的智能适配与视听同构
5.1 音型模块的形态分类及矩阵组合
5.1.1 脉冲形态
5.1.2 涟漪形态
5.1.3 云雾形态
5.1.4 旋律形态
5.1.5 织体形态组合
5.2 基于智能化音源的织体适配
5.2.1 Sonokinetic 模块化音源的应用
5.2.2 EZkeys 与 EZ 系列智能编曲音源的应用
5.3运用 Google AI Studio 构建视听同构的分析、创编流程
5.3.1 Googol AI Studio
5.3.2 场景应用
06 智能化音乐混音制作
6.1 音频信号的机器学习
6.1.1 AI 分析音频素材实现机器学习的方式
6.1.2 模型选择与训练
6.2 智能化音乐混音工具
6.3 智能化音乐混音效果器插件
6.3.1 Sonible Smart：EQ 4
6.3.2 Sonible Smart：Comp 2
6.3.3 Sonible Smart: Reverb
6.3.4 Sonible Smart: Deess
6.3.5 Sonible Smart: Gate
6.3.6 Sonible Smart: Limit
6.4 智能化混音设计与实践
6.4.1 音轨素材路由的合理设置
6.4.2 音量平衡
6.4.3 声像平衡
6.4.4 频率平衡
6.4.5 压缩处理
6.4.6 混响设计
07 歌曲创作与虚拟人声的融合
7.1 虚拟人声技术基础
7.1.1 虚拟人声的定义
7.1.2 虚拟人声的发展历程
7.1.3 虚拟人声合成的主要技术原理
7.1.4 常见虚拟人声软件
7.2 歌曲创作流程与虚拟人声的结合
7.2.1 歌曲创意与主题确定阶段的虚拟人声运用
7.2.2 歌词创作与虚拟人声的适配
7.2.3 旋律创作与虚拟人声的融合
7.3 虚拟人声在不同风格音乐中的应用案例分析
7.3.1 流行音乐中的虚拟人声应用
7.3.2 电子音乐中的虚拟人声应用
7.3.3 古典音乐与国风音乐中的虚拟人声应用
7.4 歌曲创作与虚拟人声融合的挑战与解决方案
7.4.1 技术层面的挑战
7.4.2 艺术创作层面的挑战
7.4.3 版权与法律层面的挑战
结语
参考文献
后记
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