□肖珺

中华传统音乐源远流长、底蕴深厚，是历代先民审美智慧与民俗文化的凝练结晶，更是中华优秀传统文化极具生命力的艺术瑰宝，镌刻着民族的文化基因与精神气韵。依托人工智能技术优势，可全方位赋能传统音乐资源活化保护、艺术创新创作与全域智能传播工作的高质量开展，助力传统音乐在坚守文化本源、传承经典韵味的基础上以更加贴合时代发展潮流的创新表达形式，焕发出全新活力，让千年民乐文脉在数字时代真正实现生生不息、薪火永续。

AI赋能资源活化保护。依托人工智能大数据、特征识别、智能修复技术，实现传统音乐资源的系统性抢救、标准化存储与活态化复用。一方面，依托音频特征提取、智能降噪、旋律智能补全、古谱智能破译等前沿AI技术，系统性开展对民间传统音乐资源的挖掘、整理与修复工作。全方位收录各种形式的传统音乐资源，对破损、失真、残缺的老式录音与已经流失的古乐曲目进行人工智能建模，以还原旋律、校验音频、补齐遗失材料，实现传统音乐资源的精准数字化复原。另一方面，联动职能部门、高等院校与科研单位、非遗基地和文艺研究院所等合力共建传统音乐资源数据库，规范传统音乐标注与关联归档工作。例如，利用AI技术对传统音乐的作品音色、演奏技法、民族地区、年代属性，以及与之相关的创作音频、演奏视频、乐谱手抄本、图书文献等各形态资源进行全方位数据标注与关联归档。此外，应用AI数据治理技术，对数据库内存储的资源内容进行分类检索与动态更新，搭建集“采集—修复—注标—归档—迭代”于一体的智能化数据保护平台，让传统音乐的零散“碎片”变成可用、可研究、可创新的优质“文化数据”，为传统音乐的高效传承与创新发展筑牢资源根基。

人机协同开展音乐创作。人工智能的价值在于辅助音乐创作者、音乐表演家等相关主体开展传统音乐创新创作，因此需立足“技术适应、文化主导、迭代优化”的人机协同创作原则。一方面，通过人工智能深度学习模型挖掘传统音乐艺术内在的规律特征。专门建设针对音乐创作的训练数据集，给AI深度学习模型投喂大量传统民乐作品，使其准确掌握不同民族、不同地方传统音乐艺术中的调式、节奏、唱腔、音乐配器等主要特征，在归纳总结传统音乐艺术语言和艺术基因的基础上，将其转变成规范的、专业的传统音乐创作可用的系统知识，协助传统音乐创作人员走出过往的经验性创作圈子，进一步打开创作思路。另一方面，构建文化为主、技术为辅的创作优化机制，建立“非遗代表性传承人主导、学者钻研把关、AI系统辅助、数据自动迭代”的人机联动创作规范框架，即非遗代表性传承人、传统音乐文化研究学者把控传统音乐的创作内核、文化意蕴、艺术风格，在创作传统音乐作品时克服AI系统机械化拼接、统一化生成的弊端。同时，利用AI系统收集并分析过往传统音乐作品在各平台的浏览、观看、互动数据，了解社会大众更加偏爱的传统音乐样式与音乐风格，以便在完整保留传统音乐文化基因、艺术内核的前提下，主动调整作品的编创、演唱形式和风格。

打造智能传播新生态。借助人工智能技术内含的精准推送、场景适配、沉浸式交互等功能，重构传统音乐现代化传播体系，推动传统音乐融入大众生活、走进青年群体，持续提升传统音乐的文化影响力与大众认同感。一是构建智能化分众传播机制，借助用户画像技术，为不同年龄层级、兴趣偏好、文化认知的受众群体提供差异化、定制化传统音乐内容。例如，面向青少年群体，重点推送轻量化、趣味化、互动性强的国风融合民乐、新编传统音乐作品；面向传统文化爱好者，推送专业化、深度化的演奏技法解读、民俗文化溯源、音乐历史科普等优质内容；面向文旅消费群体，推送地域特色民俗音乐、场景化民乐展演内容等。二是打造场景融合的沉浸式智能传播形态，融合AI场景感知、VR/AR虚拟交互、虚拟数字人等前沿技术，推动传统音乐与公共文化空间、影视游戏IP、文旅景区、线上展演平台等多元场景深度绑定。具体而言，依托AI智能适配技术，根据不同场景的氛围特征，调整音乐曲风、演奏节奏、音量适配与演绎形式；创新打造虚拟民乐专场演奏、实景沉浸式音乐交互、数字人民乐科普展演等新型传播场景，让传统音乐全方位融入大众日常生活，深化受众对传统音乐的沉浸式文化感知。

（作者单位：重庆外语外事学院音乐舞蹈学院）