Amuse，一款用于辅助创作音乐的歌曲创作AI协作者

韩国科学技术院（KAIST，校长李光炯）由电气电子工程学院的李晟周教授领导的研究团队与卡内基梅隆大学（CMU）合作，开发了基于人工智能的音乐创作支持系统Amuse。该研究成果于4月26日至5月1日在日本横滨举行的ACM计算系统人为因素会议（CHI）——人机交互领域全球顶级会议之一——上发表，并荣获最佳论文奖，该奖项仅授予所有投稿论文中的前1%。

李晟周教授研究团队开发的Amuse系统是基于人工智能的平台，可将文本、图像、音频等多种形式的灵感转化为和声结构（和弦进行）以支持作曲。

例如，当用户输入"温暖夏日海滩的回忆"这样的短语、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。

与现有生成式AI不同，Amuse的差异化之处在于尊重用户的创作流程，并通过允许灵活整合与修改AI建议的交互方式，自然地引导创意探索。

Amuse系统的核心技术融合了两种生成方法：大型语言模型根据用户提示和灵感生成音乐代码，而另一个通过真实音乐数据训练的AI模型则采用拒绝采样技术过滤生硬或不自然的结果。

研究团队针对实际音乐家开展了用户研究，评估认为Amuse作为"协同创意AI"（人类与AI协作的概念）具有巨大潜力，而非仅让生成式AI简单拼凑歌曲。

李晟周教授表示："近期生成式AI技术因直接模仿受版权保护内容而侵犯创作者版权，或无视创作者意图单向输出结果，已引发担忧。鉴于此，研究团队关注这一趋势，聚焦创作者实际需求，着力设计以创作者为中心的AI系统。"

他进一步说明："Amuse是在保持创作者主导权前提下探索与AI协作可能性的尝试，有望成为未来音乐创作工具及生成式AI系统朝更创作者友好方向发展的起点。"

本研究由韩国国家研究基金会资助，经费来源于韩国政府（科学技术信息通信部）。(项目编号 RS-2024-00337007)