本书围绕人工智能时代作曲基础理论的重构展开研究，探讨了AI技术对音乐创作领域的变革、传统作曲理论面临的挑战与重构需求，分析了人机协同作曲的实践路径、跨文化融合与民族音乐创新、高校作曲教学体系改革、AI作曲的版权与伦理治理以及主流创作工具使用指南等内容。全书共分为九章，分别是研究背景与意义、人工智能音乐的技术基础与发展脉络、人工智能时代作曲基础理论的重构逻辑、人工智能辅助旋律与和声创作的基础实践、人工智能时代复调与曲式创作的创新探索、人工智能作曲的跨文化融合与民族音乐创新、人工智能时代高校作曲基础教学体系构建、人工智能作曲的版权归属与伦理治理、结论与展望，形成了一套完整的AI作曲理论学习体系。
毕波，男，韩国祥明大学作曲专业博士，绵阳师范学院硕士生导师，党支部宣传委员。四川艺术基金青年作曲人才获得者。参与申报的全国艺术硕士音乐教育方向协作类核心课程《多声部器乐协作与创编》及在线示范课程《管乐团排练与作品创编》，获全国艺术专业学位研究生教育指导委员会批准立项。作品涉猎影视音乐、室内乐、交响乐及歌舞剧。担任阆中古城实景演出《阆苑仙境》《蜀道盛世》《客来阆中》《嘉有喜事》以及大型实景剧《彝恋黑竹沟》音乐总监及作曲。
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 人工智能技术引发音乐创作的变革 1
1.1.2 传统作曲基础理论的挑战与发展契机 2
1.1.3 研究的学术价值 4
1.1.4 研究的应用价值 5
1.2 国内外研究现状 7
1.2.1 国际人工智能音乐研究进展 7
1.2.2 国内人工智能音乐研究现状 9
1.2.3 传统作曲基础理论研究的既有成果与局限 11
1.2.4 现有研究的交叉融合不足与突破方向 12
1.3 研究思路、方法与创新点 14
1.3.1 研究思路 14
1.3.2 研究方法 15
1.3.3 创新点 16
第2章 人工智能音乐的技术基础与发展脉络 19
2.1 人工智能音乐的核心技术 19
2.1.1 机器学习与深度学习在音乐创作中的应用 19
2.1.2 生成式AI音乐模型的技术架构 21
2.1.3 音频生成、旋律创作、和声编配相关技术模块详解 23
2.1.4 人工智能音乐创作的技术瓶颈与优化方向 25
2.2 人工智能音乐的发展历程与阶段特征 28
2.2.1 探索期（20世纪50～90年代）：算法作曲的初步尝试 28
2.2.2 发展期（21世纪初～2015年）：机器学习驱动的音乐生成 技术突破 30
2.2.3 爆发期（2016年至今）：生成式AI引领的创作范式 变革 32
2.2.4 不同阶段技术与艺术融合的典型特征对比 35
2.3 主流人工智能音乐创作工具与平台简介 39
2.3.1 国际主流平台 39
2.3.2 国内代表性工具 42
2.3.3 不同工具在作曲基础环节的适配性评估 46
2.3.4 艺术自主性与技术依赖性平衡问题 49
第3章 人工智能时代作曲基础理论的重构逻辑 52
3.1 传统作曲基础理论的核心体系与时代局限 52
3.1.1 传统理论体系的核心 52
3.1.2 传统理论对当代音乐创作的适配问题 55
3.1.3 人工智能技术对传统作曲理论的冲击与重构需求 57
3.2 人机协同下作曲基础理论核心维度的重构 59
3.2.1 旋律创作：AI辅助的动机生成、发展与个性化塑造 59
3.2.2 和声编配：基于AI分析的和声色彩创新与风格融合 61
3.2.3 复调写作：人机协同的声部关系构建与织体设计 64
3.2.4 曲式结构：传统范式的突破与AI驱动的新型曲式探索 66
3.3 人工智能时代作曲的审美标准与价值判断 68
3.3.1 技术生成与艺术原创性的界定 68
3.3.2 人机协同作品的审美评价 70
3.3.3 技术发展与音乐审美传统的平衡 72
第4章 人工智能辅助旋律与和声创作的基础实践 75
4.1 AI辅助旋律创作的方法与路径 75
4.1.1 旋律核心要素的AI生成与人工优化 75
4.1.2 基于风格迁移的旋律创作实践 77
4.1.3 动机发展的AI辅助策略 79
4.1.4 案例分析：AI辅助创作不同风格旋律的流程与效果评估 80
4.2 AI辅助和声编配的基础原理与实践技巧 83
4.2.1 和声功能的AI识别与自动编配 83
4.2.2 不同风格和声语言的AI学习与生成 85
4.2.3 AI辅助和声色彩创新的方法 86
4.2.4 案例分析：AI辅助和声编配与人工调整的协同流程 88
4.3 旋律与和声的协同生成与优化策略 89
4.3.1 旋律与和声的适配性调整 89
4.3.2 旋律与和声的协同优化 90
4.3.3 实践中的常见问题与解决方案 92
第5章 人工智能时代复调与曲式创作的创新 94
5.1 AI辅助复调写作的基础实践 94
5.1.1 复调声部关系的AI构建 94
5.1.2 传统复调体裁的AI辅助创作 96
5.1.3 现代复调织体的AI创新探索与人工把控 97
5.1.4 案例分析：AI辅助复调创作的流程与艺术效果 99
5.2 人工智能驱动的曲式结构创新 100
5.2.1 传统曲式结构的AI识别与学习机制 100
5.2.2 基于AI的曲式结构动态生成与个性化设计 101
5.2.3 新型曲式结构的探索 102
5.2.4 案例分析：不同音乐风格下AI辅助曲式构建的实践 103
5.3 复调与曲式的协同创作 105
5.3.1 创作流程中的AI功能定位与人工决策边界 105
5.3.2 基于创作目标的人机协作策略优化 106
5.3.3 实践中的经验总结与技巧提炼 106
第6章 人工智能作曲的跨文化融合与民族音乐创新 108
6.1 跨文化音乐数据的AI学习与表征范式 109
6.1.1 世界音乐语料的数字化采集与标注标准 109
6.1.2 非西方音乐体系的AI建模技术 110
6.1.3 跨文化音乐特征的量化提取 112
6.2 AI驱动的音乐跨文化融合创作实践 113
6.2.1 东西方和声语言的算法融合 113
6.2.2 跨文化复调织体的AI生成 114
6.2.3 基于风格迁移的民族音乐元素重构 116
6.2.4 跨文化音乐叙事的AI辅助创作策略 117
6.3 AI时代民族音乐传承的文化边界与伦理 118
6.3.1 传统文化数字化中的知识主权问题 118
6.3.2 AI“风格挪用”的风险识别与文化敏感性设计 119
6.3.3 文化本真性在AI生成音乐中的重新定义 120
本章小结 121
第7章 人工智能时代高校作曲基础教学体系构建 123
7.1 传统作曲基础教学的现状与改革需求 123
7.1.1 高校作曲基础教学的现有模式与存在问题 123
7.1.2 人工智能技术为作曲教学带来的机遇与挑战 124
7.1.3 AI时代作曲基础教学的核心目标与能力培养要求 125
7.2 AI融入作曲基础教学的体系构建 126
7.2.1 教学目标重构 126
7.2.2 课程内容设计 128
7.2.3 教学方法创新 130
7.2.4 教学评价体系优化 131
7.3 AI辅助作曲教学的实践案例与效果分析 132
7.3.1 旋律创作教学中的AI应用案例 132
7.3.2 和声编配教学中的AI辅助实践 134
7.3.3 教学效果的学生反馈与数据评估 136
7.3.4 教学实践中的问题与改进策略 137
第8章 人工智能作曲的版权归属与伦理治理 141
8.1 AI生成音乐的著作权归属法律框架 142
8.1.1 国际视野下的立法差异 142
8.1.2 《著作权法》在AI音乐场景的解释困境与突破 144
8.1.3 人机协同创作中的贡献度量化 146
8.2 训练数据库的版权合规与透明度 148
8.2.1 音乐作品作为训练数据的授权僵局 148
8.2.2 版权清理的技术路径 150
8.2.3 可解释AI在版权溯源中的应用 153
8.3 AI作曲的行业伦理与规范构建 154
8.3.1 深度伪造音乐的风险 154
8.3.2 平台责任与创作者权益 157
8.3.3 行业自律准则 159
本章小结 161
第9章 结论与展望 163
9.1 研究结论 163
9.1.1 人工智能时代作曲基础理论的核心重构要点 163
9.1.2 人机协同作曲的基础实践路径与关键技巧 164
9.1.3 高校作曲基础教学体系的改革方向与构建成果 166
9.2 研究局限与未来展望 167
9.2.1 本研究的局限性与可拓展空间 167
9.2.2 人工智能音乐技术的发展趋势预判 168
9.2.3 未来作曲基础理论与实践的发展方向 168
9.3 对音乐创作者与教育者的启示 169
9.3.1 对音乐创作者的启示 169
9.3.2 对音乐教育者的启示 170
参考文献 171
附录1 主流AI音乐创作工具操作指南 172
附录2 作曲基础理论核心术语释义 174
附录3 教学实践案例素材汇编 176
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