AI 音樂生成如何優化？解析頂尖平台提升高品質音樂產出的關鍵策略

當一間領先的 AI 平台決定 強化其 AI 音樂生成能力 時，他們選擇與 Appen 合作。面對使用者對「更個人化、品質更高的 AI 作曲」需求迅速升高，該平台亟需大量、由專業人士標註的音樂資料來訓練模型，確保生成的旋律不僅符合不同曲風特性，也能真正引發情感共鳴。

透過結合人類音樂專家的專業判斷與 AI 的創作能力，我們成功協助客戶 縮短產品上市時程，並大幅提升 AI 作曲在 連貫度、風格一致性與表現力 上的整體水準。

專案目標

為了開發一套能依據使用者輸入自動生成高品質音樂的 AI 模型，客戶的核心需求包括：

• 建立涵蓋多種音樂風格、多種情緒狀態的完整標註音樂資料庫
• 讓模型能理解音樂的複雜結構（如前奏、副歌、橋段等）
• 實現「文字描述 ➜ 產出風格契合的音樂」的端到端生成功能

產業挑戰

1. 音樂元素高度複雜

音樂標註並非單一維度，而是需要同時處理多個面向，例如：

• 流派（Jazz、EDM、古典等）
• 情緒（憂鬱、興奮、溫暖…）
• 節奏型態（Groove、Shuffle、4/4、6/8…）
• 和弦進行（如 ii–V–I 或流行 I–V–vi–IV）

這些元素彼此具有強烈的關聯性，標註品質將直接影響生成音樂的風格準確度與情感表達。

Appen 解決方案

專業音樂專家團隊

Appen 調動全球音樂人與製作專家資源，在 72 小時內快速組建具備作曲、編曲、音樂製作背景的專業標註團隊。團隊成員皆具備音樂理論基礎，能精準判斷流派特徵、情緒走向與曲式結構。核心角色包括：

• 流派分類專家（涵蓋 20+ 音樂風格）
• 情緒標註專家（依據 Russell 情緒環模型 進行細緻分類）
• 音樂結構分析師（能判讀如 ABABCB 等常見曲式）

成果交付

模型效果大幅提升

• AI 生成音樂的專業度評分提升 62%（依盲測評審團結果）
• 風格匹配準確率達到 89.7%（舊版為 53.2%）

商業價值落地

• 協助客戶 提前 6 週 上線 AI 音樂生成功能
• 推動平台新增「AI 協作創作」付費項目，ARPU 成長 23%

行業啟示

生成式 AI 要在音樂與創作領域真正突破，核心在於：

1. 讓「領域知識」變成可訓練資料

把音樂理論（如和聲、段落結構、節奏型）轉換成可標注的資料維度，是模型學會創作的前提。

2. 善用人類專家做為 AI 的加速器

專業音樂人標注能教會模型理解「藝術的主觀性」，包括情緒細膩度、風格辨識與旋律連貫性，形成關鍵差異化。

3. 建立敏捷的資料策略，快速迭代模型需求

不同模型階段需要不同標注方案，敏捷的標注流程能確保模型不斷進化、準確貼合創意場景。

拓展應用：跨創意產業的生成式 AI

Appen 已將此成功模式延伸至更多音頻與創意場景，包括：

• 影視配樂生成
• 動態遊戲 BGM 自動生成系統
• 個人化 ASMR 聲音內容創作