智能時代高校算法作曲三維教學模型構建策略研究

0緒論

人工智能技術的快速發展正在重塑音樂創作與音樂教育模式。高校算法作曲課程作為音樂創作與計算機科學交叉融合的學科領域，是踐行高校音樂教育創新的前沿[1]。傳統的音樂創作過程往往依賴于創作者的靈感、經驗與技藝，算法作曲則借助數學模型、編程邏輯與機器學習算法等，通過可量化、可計算的過程來完成音樂創作的部分環節［2]。

當前，算法作曲課程教學普遍存在技術工具應用表層化、藝術表達深度不足等問題，學生難以在技術操作與藝術表達之間建立深層聯系。本研究提出“認知一創造一交互”三維教學模型，結合武漢音樂學院研究生課程算法作曲原理與技術近兩年的教學實踐，以及2023年“聲人其境”[3]與2024年“聲之棱鏡”［4]兩場學生新作品音樂會的藝術實踐，探索智能技術與音樂教育深度融合的可行路徑，培養兼具技術素養與藝術創造力的復合型人才[5]。

1三維教學模型理論架構

1.1認知層：算法解構音樂理論

認知層作為“認知一創造一交互”三維教學模型的基礎維度，其核心是通過算法邏輯對傳統音樂理論進行結構化解析與數字化轉譯，構建技術與藝術雙向映射的知識體系。

傳統音樂理論在講述音高、節奏等理論知識時，往往以音樂符號化的語言呈現，而算法作曲要求將這些音樂規則轉化為可計算、可驗證的數學模型。例如，音高系統可轉化為特定音高群的概率分布；節奏、節拍可以被拆解為有規律的時間單位組合，并體現強弱循環的周期性特征。這些模型既可通過預設規則來遵循傳統音樂理論，又可基于大量音樂數據訓練生成符合特定音樂特征的規律、規則，最終在人與算法的共同協作中探索音樂理論與算法邏輯的有機融合。

1.2創造層：人機協同創作創造層是“認知一創造一交互”三維教學模型的核心實踐維度，其本質是構建人類創意主導與算法技術賦能的人機協同創作生態。

學生在創作過程中會完成三次轉化：第一次發生在“創意輸入”到“算法生成”過程中，學生搭建基礎算法作曲平臺，輸入創意的“種子”，設定音樂風格、核心音樂動機，算法基于預設的音樂規則或歷史作品訓練模型，生成初步音樂素材。第二次發生在“算法生成”到“藝術決策”過程中，學生根據自己的知識儲備對生成結果進行審美判斷與藝術決策，針對生成的音樂素材中需要調整的部分，提出修改意見，反饋至算法系統中。第三次發生在“藝術決策”到“迭代優化”過程中，算法根據反饋重新定義參數權重，并迭代優化生成的音樂內容，甚至主動提出多版本方案供學生也就是創作者選擇。這一過程如同螺旋式上升的對話，既保留創作者對藝術表達的深度掌控，又借助算法打破個體創作慣性。

1.3交互層：實時交互平臺

交互層作為“認知一創造一交互”三維教學模型的價值拓展維度，構建了“人一機一環境”實時對話的開放系統。

交互層包含三個實時交互維度：一是“人機交互”維度，通過傳感器技術實現，例如使用LeapMotion手勢控制器捕捉人體手指運動軌跡數據，經交互算法作曲平臺Max將實時收集到的手勢數據有選擇地映射到控制和改變聲音的參數上，實現“人機”實時交互。二是“人人交互”維度，借助萬維網絡或局域網絡平臺實現跨空間的實時交互，例如使用網絡實時音頻處理軟件Cleanfeed構建多人創作的網絡環境，使世界各地的創作者都能將各自音頻信號發送到同一端口進行實時整合，實現遠程實時交互。三是“作品與環境交互”維度，通過溫度、濕度、光照強度等環境傳感器實現。例如，學生可以將武漢東湖實時水位數據經Max數據處理模塊處理后映射為弦樂聲部的音高波動曲線，實現自然環境數據與音樂形態生成的生態交互。

2三維教學模型教學實踐

在2023—2024和2024—2025近兩學年中，武漢音樂學院研究生課程算法作曲原理與技術將“認知—創造一交互”三維教學模型應用到了實際教學中。

2.1認知層：分層遞進教學

認知維度的教學以技術解碼、原理內化、創意遷移為路徑，設計了分層遞進的教學序列，致力于促進學生對算法作曲技術體系的深層理解。課程突破傳統技術課程的工具操作導向，將Max、Cubase等軟件視為實現藝術創意的媒介，而非教學目標本身。在技術原理教學中，課程逐步引人限定性的隨機算法、參數化的聲音設計、實時數據的交互等核心理論，通過基礎理論模型的搭建和藝術案例的展示，引導和啟發學生動手搭建算法模型，逐步掌握核心技術并靈活應用。

在教學方法上，采用問題引導法。由教師提出“怎樣用概率算法控制聲音的空間分布”等開放性問題，學生根據課堂所學自主探索解決方案，再由教師與學生一同討論如何優化方案。鼓勵學生整合所學知識，自主探索通往答案的路徑。

2.2創造層：創作思維的訓練

創造維度的教學以“做中學”理論為指導，通過創意提案、原型開發、迭代優化的驅動模式，將技術認知轉化為藝術實踐能力。課程將重點放在創作過程中對學生創作思維的訓練，以及解決問題能力的訓練，要求學生在創作中自主制定與藝術目標相匹配的技術方案。

在創意提案階段，學生需提交包含技術模型搭建、藝術闡釋等的完整創作計劃，教師帶領學生一起探討計劃的可行性與創新性，借助算法模型引導學生優化創作方案。技術開發階段采用模塊拆解策略，將復雜創作任務分解為聲音生成、交互控制、空間化處理等子模塊，鼓勵學生組建小組，分工協作完成子模塊的技術開發。迭代優化機制構建是創造維度的核心環節，課程引入師生反饋機制，由師生共同評議技術細節。

2.3交互層：多維連接

交互維度的教學以“參與式藝術”理論為指導，致力于構建人、技術與藝術的多維鏈接。在實時交互技術教學中，引導學生理解傳感器數據（如壓力、手勢等）如何轉化為可控制聲音在音高、音色等方面發生變化的參數，并最終形成可被觀眾感知的音樂。

沉浸式場景設計是交互維度的重要內容，課程引入杜比全景聲技術與實時影像生成技術，為創作的作品打造沉浸式視聽空間。學生需學習如何利用聲音的“空間定位”和“動態移動”給觀眾帶來豐富的聽覺體驗；同時，學生需學習并設計出與聲音同步的影像，以增強觀眾視覺體驗的沉浸感。

通過近兩年的教學實踐，“認知一創造一交互”三維教學模型提升了學生在認知、創作、交互三個層面的綜合能力，培養了學生對技術的批判性思維，引導學生不盲目追求技術新穎性，而是始終以藝術表達與情感傳遞作為技術應用的根本準則。

3三維教學模型藝術實踐

武漢音樂學院于2023年與2024年先后舉辦“聲入其境”

“聲之棱鏡”兩場多聲道算法作曲學生新作品音樂會。作為研究生課程算法作曲原理與技術的教學成果展演，這兩場音樂會是“認知一創造一交互”三維教學模型的集中實踐，呈現了學生在認知維度的技術積淀、創造維度的創意轉化及交互維度的場景創新。學生通過19部各具特色的新作品，展現了算法作曲在聲音設計、跨媒介交互與文化表達上的多元可能。

3.1認知維度：技術工具的跨平臺整合與創作邏輯落地

在技術工具的跨平臺應用層面，學生展現出對不同軟件特性的深度理解與協同應用能力。音樂會中，學生對Max、Cubase、AbletonLive等工具的跨平臺應用，清晰地展現了認知維度的教學成效。

例如，趙偉的作品RestrictedRandom將規則約束下的隨機性這一抽象理論轉化為可聽的聲音形態。該作品以Max為技術平臺，通過限定性隨機算法生成正弦波與方波的包絡變化，作品的視覺部分以音頻響度為參數實時生成影像，體現了該學生對聲音與視覺間交互邏輯的系統化認知。

趙龍晨的作品《原點》清晰地體現了認知維度的基礎訓練成果。作品通過Cubase制作預置音頻，使用Max搭建聲音識別系統，并設置了可實時控制的用戶界面模塊，構建了聲音觸發動畫、按鍵干預聲音的雙向交互框架。該作品展現了學生對音頻預處理、實時數據傳輸、視覺編程等基礎技術的掌握。

3.2創造維度：從抽象概念到可聽形態的創意轉化

兩場音樂會作品在主題挖掘與技術實現的融合上展現了鮮明的創造性思維。例如，張良媛的作品Infinite以宇宙音符的永恒旅程為主題，通過Leapmotion手勢傳感器捕捉演奏者雙手的動作數據，并在 Max 平臺中將數據轉化為隨機MIDI信號驅動多聲部生成，將“無限”的哲學概念轉化為“手勢”到“聲音”的動態交互系統。這種將抽象概念具化為技術方案的能力，正是創造維度問題導向訓練的成果。

田璐堯的作品《圖南》聚焦傳統文化的現代表達。作品對楚國蟠蛇厄進行3D掃描，將其器形在Max平臺中轉化為點、線、片狀視覺模型，加上聲音上的節奏算法模型，將考古素材轉化為視聽元素，隱喻歷史文物在數字空間的重生，體現了學生對文化符號進行解構與重構的創造能力，這正是三維教學模型中跨學科創造思維訓練的目標。

3.3交互維度：從人機對話到沉浸式體驗的場景創新

交互維度在音樂會中呈現出多層次的創新：從作品與觀眾的情感聯結，到演奏者與控制器的實時互動，再到聲音與空間的動態對話，形成了立體化的交互體驗。

例如，韓琪的作品Fall在交互維度邁出了極具突破性的一步。作品采用壓力與觸摸傳感器捕捉演奏者的敲擊力度與滑動軌跡，同步生成MIDI信號與視覺圖像，其中代表“墜落速度”的鋪底長音從微弱到爆發的動態變化，不僅是技術上的參數映射，更成為引導觀眾情緒起伏的交互線索。這種將物理動作轉化為音樂結構驅動力的設計，體現了學生對人機交互作為音樂發展邏輯的理解。

袁云飛與劉釗合作的作品Theeye的多聲道聲場設計，將人聲、電子音色與環境音效在多聲道系統中形成空間化敘事：人聲線索在中置聲道勾勒旋律輪廓，線性電子音色沿水平聲道快速移動，點狀音色在頂部聲道隨機閃爍，環境音效如海浪般在環繞聲道擴散，實現聲音空間作為交互媒介的創作理念。

4結語

經過兩年的教學實踐與兩場音樂會的檢驗，“認知一創造一交互”三維教學模型在學生能力培養、創作生態構建與教育理念創新上展現出顯著成效，同時也為智能時代高校音樂教育轉型提供了可復制的實踐路徑。

面對人工智能技術的快速發展，三維教學模型將繼續在技術迭代、藝術創新、教育轉型等方面進行優化，形成可持續進化的生態體系。在技術層面，可探索生成式AI與算法作曲的深度融合，開設“AI輔助創作”模塊，同時保持人類創作者的審美判斷與情感注入，避免技術異化。在藝術層面，加強對數字文化敘事的研究，結合元宇宙、虛擬現實等技術，開發沉浸式算法作曲展演場景。在教育層面，推動課堂、比賽、展演的一體化建設，將IEMC國際電子音樂大賽、杭州國際電子音樂比賽等專業賽事融入教學過程，形成“課堂創作一賽事檢驗一展演升華”的良性循環。

參考文獻：

[1］于陽，陳世哲，任時弘.新文科背景下的音樂科技學科建設［J].音樂藝術（上海音樂學院學報），2022（1）：100-108，5.

[2］劉健.算法作曲及分層結構控制［J].黃鐘（中國.武漢音樂學院學報），2003（2）：67-76.

[3」王怡丹.從“0”到“1”，聲入其境聲音劇場-算法作曲多聲道音樂作品音樂會成功上演［EB/OL」.武漢音樂學院新聞－作曲系，（2023-12-29）[2025-01-03].https：//zqx.whcm.edu.cn/info/1003/3835.htm.

[4］陳可兒．“聲之棱鏡聲音劇場——計算機音樂作品音樂會”成功上演［EB/OL」.武漢音樂學院新聞-作曲系，（2024-12-30）[2025-01-03].https：//zqx.whcm.edu.cn/info/1003/4055.htm.

[5］陸敏捷.由美國俄勒岡大學看美國高校電子音樂專業的教育模式[J」.音樂探索，2010（1）：93-97.