人工智慧早已滲透音樂創作領域，從自動生成旋律到輔助和絃協調，展現了其強大的潛力。本文將深入探討如何運用 AI 技術生成音樂，並以 Python 的 Music21 函式函式庫為例，示範如何生成 MIDI 音樂。

在音樂創作中，旋律和和絃是構成音樂的基本。AI 可以根據設定的風格、模式或其他引數生成新的旋律和和絃。例如，透過訓練神經網路，可以讓 AI 學習不同風格的音樂，進而生成具有相似風格的新旋律。同樣地，AI 也可以根據給定的和絃進行，生成新的和絃進行，甚至可以根據旋律生成合適的和絃伴奏。

from music21 import stream, note, chord

# 建立 Stream 物件
melody_stream = stream.Stream()
harmony_stream = stream.Stream()

# 生成旋律
for i in range(8):
    pitch = note.Note(midi=60 + i % 7)  # C 大調音階
    pitch.quarterLength = 1
    melody_stream.append(pitch)

# 生成和絃
for i in range(4):
    chord_notes = chord.Chord(["C3", "E3", "G3"])  # C 大三和絃
    chord_notes.quarterLength = 2
    harmony_stream.append(chord_notes)

# 合併旋律與和絃
combined_stream = stream.Stream()
combined_stream.append(melody_stream)
combined_stream.append(harmony_stream)

# 輸出 MIDI 檔案
combined_stream.write('midi', fp='ai_music.mid')

內容解密：

這段程式碼首先匯入 music21 函式函式庫，接著建立 Stream 物件來儲存旋律和和絃。在生成旋律的部分，使用迴圈產生八個音符，並將其加入 melody_stream 中。和絃生成的部分則建立了四個 C 大三和絃，並加入 harmony_stream。最後，將旋律和和絃合併到 combined_stream，並輸出成 MIDI 檔案。

內容解密：

第一個圖表展示了程式碼的執行流程，從匯入 Music21 函式函式庫開始，到最後輸出 MIDI 檔案。第二個圖表則以序列圖的方式呈現 Python 與 Music21 函式函式庫之間的互動過程，更清晰地展現了程式碼的運作方式。

AI 音樂創作的未來充滿無限可能。隨著技術的發展，AI 將在音樂創作中扮演越來越重要的角色，不僅可以輔助作曲家創作，還可以生成全新的音樂風格，甚至可以根據聽眾的喜好量身打造音樂作品。

音樂符號和聲樂分析的結果

音樂符號和聲樂分析的結果可以用來創作新的音樂作品，例如創作新的聲樂部分。這種結果也可以用來分析音樂中的聲樂部分，例如分析聲樂的音高和音長的變化。

圖表翻譯：

此圖示為音樂符號和聲樂分析的結果。音樂符號使用相對表示法來表示音高和音長的變化。聲樂分析的結果使用 XML 和 SAX 來表示。MuseScore 可以用來創作和編輯音樂符號。

音樂主題查詢演算法

在音樂分析中，查詢特定的主題或模式是非常重要的任務。最近，我們開發了一個演算法，旨在自動識別巴哈《平均律鍵盤曲集》的主題。這個演算法使用了一種創新的方法，結合了字串搜尋和音樂理論知識。

演算法概述

1. 音樂表示: 我們首先將音樂轉換為字串表示，每個音符用一個字元表示。這樣可以方便地使用字串搜尋演算法。
2. 主題表示: 我們將要查詢的主題也轉換為字串表示。
3. 搜尋: 我們使用了一種高效的字串搜尋演算法，查詢主題在音樂中的出現位置。
4. 結果過濾: 由於搜尋結果可能包含部分匹配或錯誤匹配，我們需要過濾結果，以確保只保留完全匹配的主題。

結果討論

使用這個演算法，我們在巴哈《平均律鍵盤曲集》中找到了21個主題的出現位置。雖然這個結果不錯，但我們仍然錯過了3個主題。分析這3個錯過的主題，我們發現它們出現在一些複雜的音樂結構中，例如第二個小節的後半部分和第三個小節的前半部分。

未來工作

雖然這個演算法取得了一些成功的結果，但仍然需要進一步的改進。未來的工作包括：

• 改進搜尋演算法的效率和準確性
• 增加對複雜音樂結構的支援
• 減少錯誤匹配的出現

內容解密：

上述演算法使用了一種創新的方法，結合了字串搜尋和音樂理論知識。這個演算法首先將音樂轉換為字串表示，每個音符用一個字元表示。然後，使用了一種高效的字串搜尋演算法，查詢主題在音樂中的出現位置。最後，結果過濾確保只保留完全匹配的主題。

圖表翻譯：

以下是演算法的流程圖： 這個流程圖展示了演算法的主要步驟，從音樂表示到最終結果。

音樂理論與模組化

音樂理論是音樂的基礎，涉及音符、音程、和絃、調式等概念。模組化是指將音樂的元素分解成小的、可重用的單元，以便於創作和分析音樂。下面是一個簡單的例子，展示瞭如何使用音樂理論和模組化來創作音樂。

音樂理論基礎

音樂理論是音樂的基礎，涉及音符、音程、和絃、調式等概念。音符是音樂的基本單元，音程是兩個音符之間的距離，和絃是三個或更多音符的組合，調式是音符的排列方式。

模組化音樂

模組化是指將音樂的元素分解成小的、可重用的單元，以便於創作和分析音樂。這個過程涉及將音樂分解成小的部分，例如音符、音程、和絃等，並將這些部分組合成新的音樂。

音樂模組化的優點

音樂模組化有很多優點，包括：

• 提高創作效率：模組化可以讓音樂家快速地創作出新的音樂，而不需要從頭開始。
• 增加音樂多樣性：模組化可以讓音樂家創作出更多樣化的音樂，因為可以將不同的元素組合成新的音樂。
• 方便分析和比較：模組化可以讓音樂家方便地分析和比較不同的音樂，從而找到新的創作靈感。

音樂模組化的應用

音樂模組化在很多領域都有應用，包括：

• 電子音樂：電子音樂家可以使用模組化來創作出新的電子音樂。
• 電影配樂：電影配樂家可以使用模組化來創作出新的配樂。
• 遊戲音樂：遊戲音樂家可以使用模組化來創作出新的遊戲音樂。

強制執行程式種類混合設計

Rust 負責從精密儀器讀取感測器資料，Mojo 負責高效能資料轉換和特徵提取，Python 使用 Hugging Face Transformers 執行 AI 分析。每一個程式設計都要混合設計無不例外。

# 混合語言 AI Agent - 3 行極簡版
from rust_io import read_sensors          # Rust 資料採集
from mojo_compute import transform_data   # Mojo 計算
from transformers import pipeline         # Python & HuggingFace
device_data = read_sensors("MEDICAL_DEVICE")  # Rust部分
processed_data = transform_data(device_data)  # Mojo部分
anomaly_result = pipeline("anomaly-detection", model="medical/transformer")(processed_data)  # Python+HF部分

人工智慧與音樂創作的融合

人工智慧（AI）在音樂創作領域的應用越來越廣泛。從生成音樂到協助作曲，AI技術已經展示出其在音樂創作中的巨大潛力。然而，音樂創作是一個高度主觀和創造性的過程，如何將AI技術有效地融入音樂創作中仍然是一個挑戰。

音樂生成技術

音樂生成技術是人工智慧在音樂創作領域的一個重要應用。這種技術可以根據給定的風格、模式和其他引數生成音樂。例如，使用神經網路可以根據給定的旋律生成新的旋律，或者根據給定的和絃程式生成新的和絃程式。

# 音樂生成示例
from music21 import stream, note, chord

# 定義一個簡單的旋律
melody = stream.Stream([
    note.Note('C4', quarterLength=1),
    note.Note('D4', quarterLength=1),
    note.Note('E4', quarterLength=1),
    note.Note('F4', quarterLength=1)
])

# 定義一個簡單的和絃程式
chord_progression = stream.Stream([
    chord.Chord(['C4', 'E4', 'G4'], quarterLength=1),
    chord.Chord(['G4', 'B4', 'D5'], quarterLength=1),
    chord.Chord(['Am4', 'C5', 'E5'], quarterLength=1),
    chord.Chord(['F4', 'A4', 'C5'], quarterLength=1)
])

# 合併旋律和和絃程式
music = stream.Stream([melody, chord_progression])

# 將音樂儲存為MIDI檔
music.write('midi', fp='example.mid')

協助作曲

除了音樂生成，人工智慧也可以用於協助作曲。例如，AI可以根據給定的主題或風格生成新的音樂片段，或者根據給定的音樂片段生成新的變奏。

# 協助作曲示例
from music21 import stream, note, chord

# 定義一個簡單的主題
theme = stream.Stream([
    note.Note('C4', quarterLength=1),
    note.Note('D4', quarterLength=1),
    note.Note('E4', quarterLength=1),
    note.Note('F4', quarterLength=1)
])

# 使用AI生成新的變奏
variation = stream.Stream([
    note.Note('C4', quarterLength=1),
    note.Note('E4', quarterLength=1),
    note.Note('G4', quarterLength=1),
    note.Note('C5', quarterLength=1)
])

# 合併主題和變奏
music = stream.Stream([theme, variation])

# 將音樂儲存為MIDI檔
music.write('midi', fp='variation.mid')

圖表翻譯：

此圖示為音樂生成和協助作曲的流程圖，展示瞭如何使用AI技術生成新的音樂片段和變奏。

內容解密：

此段內容解說了音樂生成和協助作曲的過程，展示瞭如何使用AI技術生成新的音樂片段和變奏。音樂生成是指使用AI技術根據給定的風格、模式和其他引數生成音樂的過程。協助作曲是指使用AI技術根據給定的主題或風格生成新的音樂片段，或者根據給定的音樂片段生成新的變奏。

看起來你提供了一段由特殊符號組成的內容，但這些符號似乎不屬於任何標準的程式語言或數學公式。這段內容看起來更像是一種藝術或設計元素，而不是一段需要被編譯或解釋的程式碼。

如果你能夠提供更多的背景資訊或解釋這段內容的意義或目的，我將很樂意嘗試幫助你。否則，我只能說這段內容似乎不屬於任何標準的程式語言或數學公式。

XML檔案轉換為TEI格式

XML（Extensible Markup Language）是一種用於描述和儲存資料的標記語言，而TEI（Text Encoding Initiative）是一種用於編碼和交換文字資料的標準。將XML檔案轉換為TEI格式可以使文字資料更容易被搜尋、分析和分享。

TEI檔案結構

一個最基本的TEI檔案由以下幾個部分組成：

• teiHeader：檔案頭部，包含檔案的後設資料。
• fileDesc：檔案描述，包含檔案的標題、作者和出版資訊。
• titleStmt：標題宣告，包含檔案的標題。
• publicationStmt：出版宣告，包含檔案的出版資訊。
• sourceDesc：源描述，包含檔案的源資訊。

XML轉TEI的步驟

1. 定義TEI檔案結構：根據TEI標準，定義TEI檔案的結構，包括teiHeader、fileDesc、titleStmt、publicationStmt和sourceDesc等部分。
2. 使用SAX或DOM解析XML檔案：使用SAX（Simple API for XML）或DOM（Document Object Model）解析XML檔案，提取需要的資料。
3. 對映XML資料到TEI結構：將XML資料對映到TEI結構，填充TEI檔案的各個部分。
4. 生成TEI檔案：根據TEI結構和資料，生成TEI檔案。

範例

以下是一個簡單的TEI檔案範例：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<TEI>
  <teiHeader>
    <fileDesc>
      <titleStmt>
        <title>TEI檔案範例</title>
      </titleStmt>
      <publicationStmt>
        <publisher>玄貓</publisher>
      </publicationStmt>
      <sourceDesc>
        <p>此檔案為TEI檔案範例</p>
      </sourceDesc>
    </fileDesc>
  </teiHeader>
</TEI>

程式實作

以下是一個簡單的Python程式，使用SAX解析XML檔案並生成TEI檔案：

import xml.sax

class TEIHandler(xml.sax.ContentHandler):
    def __init__(self):
        self.tei_file = ""

    def startElement(self, name, attrs):
        if name == "title":
            self.tei_file += "<title>" + attrs["value"] + "</title>"

    def endElement(self, name):
        if name == "title":
            self.tei_file += "</title>"

    def characters(self, content):
        self.tei_file += content

# 解析XML檔案
parser = xml.sax.make_parser()
handler = TEIHandler()
parser.setContentHandler(handler)
parser.parse("input.xml")

# 生成TEI檔案
with open("output.tei", "w") as f:
    f.write("<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>\n")
    f.write("<TEI>\n")
    f.write("<teiHeader>\n")
    f.write("<fileDesc>\n")
    f.write(handler.tei_file)
    f.write("</fileDesc>\n")
    f.write("</teiHeader>\n")
    f.write("</TEI>\n")

XML 檔案結構解析

XML（Extensible Markup Language）是一種用於儲存和傳輸資料的標記語言。TEI（Text Encoding Initiative）是一種根據XML的標記語言，專門用於編碼和交換文字資料。

AI 賦能音樂創作：旋律與和聲的自動生成

人工智慧正以驚人的速度改變著音樂創作的格局。從自動生成旋律到和聲協調，AI 技術為音樂家提供了強大的創作工具，也為音樂帶來了新的可能性。本文將深入探討 AI 在音樂生成和協助作曲方面的應用，並剖析其技術原理和未來發展趨勢。

AI 驅動的音樂生成技術

AI 音樂生成技術的核心是利用機器學習模型，學習大量的音樂資料，並根據學習到的模式生成新的音樂。其中，深度學習模型，特別是迴圈神經網路（RNN）和生成對抗網路（GAN），在音樂生成領域表現出色。RNN 擅長處理序列資料，可以捕捉音樂的時序關係，生成流暢的旋律。GAN 則可以生成更具創造性和多樣性的音樂。

# 使用 Music21 函式庫生成 MIDI 音樂
from music21 import stream, note, chord, instrument

# 建立 Stream 物件
s = stream.Stream()

# 加入樂器資訊
s.append(instrument.Piano())

# 生成隨機音符
for i in range(10):
    n = note.Note(midi=60 + i)  # 從中央 C 開始
    n.duration.quarterLength = 1
    s.append(n)

# 生成和絃
c = chord.Chord("C4 E4 G4")
c.duration.quarterLength = 4
s.append(c)

# 儲存為 MIDI 檔案
s.write('midi', fp='random_music.mid')

內容解密：

這段程式碼使用了 Music21 函式函式庫，示範瞭如何建立一個包含鋼琴音符和 C 大三和絃的 MIDI 檔案。首先，我們建立一個空的 Stream 物件，然後加入鋼琴樂器資訊。接著，使用迴圈生成 10 個音符，每個音符的 MIDI 音高遞增，並設定音符的長度。最後，建立一個 C 大三和絃，設定其長度，並將其加入到 Stream 物件中。最後，將整個 Stream 物件儲存為名為 random_music.mid 的 MIDI 檔案。

use midir::{MidiOutput, MidiOutputConnection};

fn main() {
    let midi_out = MidiOutput::new("My MIDI Device").unwrap();
    let mut conn_out = midi_out.create_virtual_port("My Virtual Output").unwrap();

    // 傳送中央 C 音符
    const NOTE_ON_MSG: [u8; 3] = [0x90, 60, 0x60];
    const NOTE_OFF_MSG: [u8; 3] = [0x80, 60, 0x40];
    conn_out.send(&NOTE_ON_MSG).unwrap();
    std::thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(500)); // 延遲 500 毫秒
    conn_out.send(&NOTE_OFF_MSG).unwrap();

}

內容解密：

這段 Rust 程式碼示範瞭如何使用 midir 函式函式庫傳送 MIDI 訊息。首先，建立一個 MIDI 輸出裝置和一個虛擬輸出埠。然後，定義了兩個常數陣列 NOTE_ON_MSG 和 NOTE_OFF_MSG，分別代表開啟和關閉中央 C 音符的 MIDI 訊息。0x90 代表 Note On 事件，60 代表中央 C 的音高，0x60 代表力度。0x80 代表 Note Off 事件，其他引數意義相同。程式碼接著傳送 Note On 訊息，延遲 500 毫秒後再傳送 Note Off 訊息，模擬按下和釋放琴鍵的動作。

fn midi_note_on(channel: Int, note: Int, velocity: Int) -> List[UInt8]:
  return [0x90 | (channel & 0x0F), note, velocity]

fn midi_note_off(channel: Int, note: Int, velocity: Int) -> List[UInt8]:
  return [0x80 | (channel & 0x0F), note, velocity]

fn main():
    let on_msg = midi_note_on(0, 60, 100)
    let off_msg = midi_note_off(0, 60, 0)

    print(on_msg)
    print(off_msg)

內容解密：

這段 Mojo 程式碼定義了兩個函式 midi_note_on 和 midi_note_off，分別用於生成 MIDI 的 Note On 和 Note Off 訊息。每個函式接受通道、音符和力度作為引數，並傳回一個包含三個 UInt8 值的列表，表示 MIDI 訊息。在 main 函式中，呼叫這兩個函式生成中央 C 的 Note On 和 Note Off 訊息，並將它們列印預出來。

圖表說明：此流程圖展示了 AI 音樂生成的過程。首先，利用大量的音樂資料訓練 AI 模型。訓練完成後，模型可以根據輸入的引數生成旋律和和聲，最終輸出 MIDI 格式的音樂。

AI 輔助的音樂創作

AI 不僅可以自動生成音樂，還可以作為音樂家的助手，提供創作靈感和輔助創作。例如，AI 可以根據音樂家的創作片段，生成不同的變奏和發展，幫助音樂家拓展創作思路。此外，AI 還可以分析音樂作品的結構和情感，提供客觀的評價和建議。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title AI 音樂創作：旋律生成與和絃演算

package "Python 應用架構" {
    package "應用層" {
        component [主程式] as main
        component [模組/套件] as modules
        component [設定檔] as config
    }

    package "框架層" {
        component [Web 框架] as web
        component [ORM] as orm
        component [非同步處理] as async
    }

    package "資料層" {
        database [資料庫] as db
        component [快取] as cache
        component [檔案系統] as fs
    }
}

main --> modules : 匯入模組
main --> config : 載入設定
modules --> web : HTTP 處理
web --> orm : 資料操作
orm --> db : 持久化
web --> cache : 快取查詢
web --> async : 背景任務
async --> fs : 檔案處理

note right of web
  Flask / FastAPI / Django
end note

@enduml

圖表說明：此流程圖展示了 AI 輔助音樂創作的過程。AI 可以分析音樂片段的結構和情感，生成變奏並提供創作建議，幫助音樂家更好地完成作品。

結論：AI 與音樂創作的共生未來

從技術架構視角來看，AI 音樂生成技術已經取得了顯著的進展。深度學習模型的應用，使得 AI 生成的音樂更加自然和流暢。然而，AI 目前還無法完全取代人類的創造力。音樂創作不僅僅是技術的堆積疊，更是一種藝術的表達。未來，AI 與音樂創作的關係將會是共生而非取代。AI 將成為音樂家的得力助手，提供創作靈感和技術支援，而人類音樂家則將繼續引領音樂創作的方向，賦予音樂靈魂和情感。對於臺灣的音樂產業而言，積極擁抱 AI 技術，將有助於提升音樂創作的效率和品質，促進音樂產業的發展。