Amuse，一款辅助创作音乐的AI协作工具

韩国科学技术院（KAIST，校长李光炯）由电气工程学院Sung-Ju Lee教授领导的研究团队与卡内基梅隆大学（CMU）合作，开发了基于AI的音乐创作辅助系统Amuse。该研究发表于4月26日至5月1日在日本横滨举行的ACM计算系统人因会议（CHI）——这一人机交互领域全球顶尖会议，并荣获最佳论文奖，该奖项仅授予所有投稿中排名前1%的论文。

Sung-Ju Lee教授团队开发的Amuse系统基于人工智能技术，能将文本、图像及音频等多种形式的灵感转化为和谐结构（和弦进行），从而辅助作曲创作。

例如，当用户输入"温暖夏日海滩的回忆"等文字、图像或声音片段时，Amuse会自动生成并推荐与灵感相匹配的和弦进行。

区别于现有生成式AI，Amuse的创新性在于尊重用户的创作流程，通过允许灵活整合与修改AI建议的交互方式，自然引导创作探索。

Amuse系统的核心技术融合了两种生成方法：大型语言模型基于用户提示和灵感生成音乐代码，而另一经真实音乐数据训练的AI模型则通过拒绝采样技术过滤生硬或不自然的生成结果。

研究团队针对真实音乐家开展用户研究，评估认为Amuse具备成为"共同创作型AI（Co-Creative AI）"——即人类与AI协作共创的范式——的巨大潜力，而非让生成式AI简单拼凑歌曲。

Sung-Ju Lee教授表示："近期生成式AI技术引发担忧，因其直接模仿受版权保护内容而侵犯创作者权益，或无视创作者意图单向输出结果。研究团队洞察该趋势，聚焦创作者实际需求，着力设计以创作者为核心的AI系统。"

他进一步强调："Amuse是在保持创作者主导权前提下探索人机协作可能性的尝试，有望为未来音乐创作工具与生成式AI系统的发展指明更利于创作者的方向。"

本研究由韩国国家研究基金会资助（科技信息通信部拨款支持）。(RS-2024-00337007)