Amuse，一款帮助创作音乐的AI协作者

韩国科学技术院（KAIST，校长李光炯）电气电子工程学系的Sung-Ju Lee教授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）上发表，该会议是人机交互领域全球顶级会议之一，并荣获最佳论文奖，该奖项仅授予所有投稿论文的前1%。

Sung-Ju Lee教授研究团队开发的Amuse系统基于人工智能，可将文本、图像和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，若用户输入"温暖夏日沙滩的回忆"等短语、图像或声音片段，Amuse会自动生成并建议与该灵感相匹配的和弦进行。

与现有生成式AI不同，Amuse的差异化在于尊重用户的创作流程，并通过交互式方法（允许灵活整合和修改AI建议）自然地引导创意探索。

Amuse系统的核心技术是融合两种方法的生成方式：大型语言模型根据用户的提示和灵感创建音乐代码，而另一个基于真实音乐数据训练的AI模型则通过拒绝采样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作为创意伴侣（或称共同创作AI）具有巨大潜力——该概念强调人与AI协作，而非由生成式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从而侵犯创作者版权，或无视创作者意图单向生成结果。鉴于此，研究团队关注此趋势，重视创作者的实质需求，并聚焦于设计以创作者为核心的AI系统。"

他补充道："Amuse是在保持创作者主导权的前提下探索与AI协作可能性的尝试，预计将成为未来音乐创作工具和生成式AI系统开发中，提出更友好创作者方向的起点。"

本研究在韩国国家研究基金会（NRF）政府资金（科学和信息通信技术部）支持下完成。（RS-2024-00337007）