Tóm tắt: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo bè trong hòa âm cho các ca khúc là một lĩnh vực đang có nhiều bước tiến quan trọng trong công nghệ âm nhạc. Hiểu được nguyên lý hoạt động của AI trong tạo bè cũng như sử dụng tốt các công cụ tạo bè sẽ giúp chúng ta có được công cụ phục vụ tốt nhất cho quá trình sáng tạo, sản xuất cũng như giảng dạy âm nhạc. Việc so sánh hiệu quả của AI với phương pháp tạo bè truyền thống cũng giúp cho chúng ta thấy được những ưu điểm như khả năng xử lý nhanh, linh hoạt và khả năng sáng tạo theo nhiều phong cách khác nhau, đồng thời cũng thấy rõ được những hạn chế của AI mà nổi bật là thiếu tính cảm xúc và sự nhạy bén nghệ thuật so với con người. Thông qua việc ứng dụng các công cụ AI hiện nay, bài viết cũng đề xuất một số biện pháp và hướng ứng dụng AI trong sáng tác, hòa âm, biểu diễn cũng như giảng dạy âm nhạc, đồng thời nhấn mạnh vai trò của con người trong việc kiểm soát và định hướng sáng tạo âm nhạc. Bài viết cũng làm rõ tiềm năng của AI trong hỗ trợ nhạc sĩ và nhà sản xuất âm nhạc, đồng thời gợi mở những thảo luận về tương lai của công nghệ AI trong lĩnh vực sáng tạo nghệ thuật.
Từ khóa: AI, tạo bè, hòa âm cho ca khúc.
1. Mở đầu
Trong thời đại công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, trong đó có âm nhạc. Đặc biệt, trong sáng tác và sản xuất âm nhạc, AI đã được ứng dụng rộng rãi nhằm hỗ trợ nhạc sĩ trong quá trình sáng tạo, phối khí và hòa âm. Một trong những khía cạnh quan trọng của sản xuất âm nhạc nói chung và hòa âm cho ca khúc nói riêng là viết bè – yếu tố góp phần tạo nên chiều sâu và sắc thái hòa âm phong phú cho ca khúc. Việc áp dụng AI vào tạo bè không chỉ giúp tối ưu hóa thời gian làm việc mà còn mở ra những hướng đi mới trong sáng tác, hòa âm và biểu diễn âm nhạc chuyên nghiệp.
Hiện nay, nhiều công cụ AI có khả năng phân tích giai điệu chính, nhận diện hợp âm, vòng hòa âm và tạo ra các tuyến bè phù hợp theo nhiều phong cách khác nhau. Điều này đặt ra những câu hỏi quan trọng: AI hoạt động theo nguyên lý nào trong việc tạo bè? Liệu AI có thể thay thế hoàn toàn con người trong lĩnh vực này hay chỉ đóng vai trò là một công cụ hỗ trợ sáng tạo? Những cơ hội và thách thức nào đặt ra cho các nhạc sĩ và nhà sản xuất âm nhạc khi ứng dụng AI trong tạo bè? Để trả lời những câu hỏi trên, nghiên cứu này sẽ đi sâu vào nguyên lý hoạt động của AI trong lĩnh vực này, đồng thời đánh giá những lợi ích và hạn chế của nó. Trong phạm vi một bài tham luận, chúng tôi cố gắng phân tích nguyên lý hoạt động của AI trong tạo bè, đánh giá hiệu quả, ưu điểm và hạn chế của AI so với phương pháp hòa âm truyền thống và gợi mở những định hướng ứng dụng phù hợp với thực tiễn sáng tác và biểu diễn âm nhạc hiện nay.
2. Nội dung
2.1. Bè trong hòa âm cho ca khúc
Bè là một yếu tố quan trọng trong hòa âm, sáng tác và biểu diễn âm nhạc, giúp tạo nên chiều sâu, màu sắc hòa âm và trạng thái cảm xúc cho ca khúc. Theo tài liệu của Walter Piston (1941), bè có thể được hiểu là sự kết hợp của nhiều cao độ khác nhau để tạo nên các tuyến giai điệu hỗ trợ bổ sung cho giai điệu chính [6]. Ngoài ra, lý thuyết hòa âm của Schoenberg (1911) cũng đề cập đến việc sắp xếp bè theo nguyên tắc hòa âm để tạo ra hiệu ứng âm thanh phong phú và cân đối [7]. Theo Vũ Tự Lân (2015), bè là bộ phận cấu thành của tác phẩm âm nhạc, trao cho một nhạc cụ, một giọng hát riêng lẻ, hoặc cho một nhóm giọng hát hoặc nhạc cụ cùng loại [1]. Một ca khúc thường có bè chính và một số bè phụ với vai trò là đệm (background vocal). Bè đệm này sẽ tạo màu sắc hòa âm, hỗ trợ và nâng đỡ cho bè chính, làm cho ca khúc trở nên hay và phong phú hơn. Việc viết bè thường do người soạn nhạc bổ sung trong khi soạn phần đệm cho ca khúc. Trước khi viết bè, người soạn nhạc thường hòa âm cho giai điệu của ca khúc, sau đó bổ sung thêm phần bè vào những đoạn quan trọng để hỗ trợ giai điệu chính.
Trong âm nhạc, bè thường được viết theo nguyên tắc cơ bản sau:
(1) Viết bè trên cơ sở các quãng thuận: Các nốt tạo nên bè đệm thường được xây dựng trên các nốt của hợp âm, tạo nên quãng ba, quãng sáu hoặc đôi khi là quãng bốn, quãng năm so với giai điệu chính nhằm tạo sự hài hòa với giai điệu chính.
(2) Chuyển động bè: Các bè có thể chuyển động song song, cùng hướng, ngược hướng hoặc hỗn hợp để tạo nên hòa âm.
(3) Đảm bảo phong cách âm nhạc: Nhạc cổ điển, jazz, pop đều có những cách tiếp cận trong viết bè khác nhau, mỗi phong cách đòi hỏi nguyên tắc phối bè riêng biệt [4].
2.2. Trí tuệ nhân tạo trong âm nhạc và nguyên lý hoạt động của AI trong tạo bè
Ngày nay, trí tuệ nhân tạo đã phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực sáng tạo âm nhạc, từ soạn nhạc, phối khí đến sản xuất hoàn chỉnh một ca khúc. Việc tạo bè trong âm nhạc đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về hòa âm, giai điệu và cấu trúc bài hát. Khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quá trình này, hệ thống AI cần có khả năng nhận diện giai điệu chính, phân tích ngữ cảnh hòa âm và đề xuất các tuyến bè phù hợp. Các công nghệ AI sử dụng trong âm nhạc bao gồm: Machine Learning (học máy), Deep Learning (học sâu), xử lý tín hiệu số (Digital Signal Processing – DSP). Việc áp dụng các công nghệ này giúp kết hợp giữa lý thuyết âm nhạc với trí tuệ nhân tạo, từ đó mở ra nhiều hướng đi mới cho sáng tác và sản xuất âm nhạc hiện đại.
- Công nghệ Học máy (Machine Learning): Công nghệ này cho phép AI học hỏi từ hàng loạt tác phẩm âm nhạc có sẵn, rút ra quy luật về cách thức các tuyến bè được xây dựng và sau đó áp dụng vào những giai điệu mới. Cụ thể, AI được huấn luyện trên cơ sở dữ liệu gồm các bản phối nhiều bè khác nhau, từ đó phát triển mô hình dự đoán bè dựa trên các nguyên tắc hòa âm. Điều quan trọng cần lưu ý là chất lượng, quy mô, sự đa dạng và cả những thiên vị đối với một số thể loại âm nhạc phương Tây trong nguồn dữ liệu huấn luyện này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng, tính tổng quát và thậm chí là “phong cách” của AI khi tạo bè. Một tập dữ liệu huấn luyện hạn chế hoặc không đa dạng có thể dẫn đến việc AI tạo ra những sản phẩm thiếu tính độc đáo hoặc không phù hợp với các dòng nhạc nằm ngoài phạm vi dữ liệu đã học.
Những mô hình phổ biến sử dụng trong Học máy bao gồm:
- Mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Models – HMMs), phù hợp để dự đoán các sự kiện tuần tự như nốt nhạc tiếp theo trong một bè dựa trên xác suất chuyển trạng thái từ các nốt trước đó trong giai điệu chính.
- Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks – RNNs), với khả năng ghi nhớ thông tin từ các bước thời gian trước đó, đặc biệt hữu ích trong việc phân tích chuỗi nốt nhạc theo trình tự thời gian và tạo ra các tuyến bè có sự kết nối mạch lạc với giai điệu gốc.
- Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNNs), ban đầu được phát triển cho xử lý hình ảnh, nhưng cũng rất hiệu quả trong việc nhận diện các mẫu hình (patterns) cục bộ trong dữ liệu âm nhạc, chẳng hạn như các cấu trúc hợp âm hoặc tiết tấu đặc trưng từ dữ liệu huấn luyện, để áp dụng vào việc sáng tạo bè mới.
- Học sâu và mô phỏng phong cách âm nhạc (Deep Learning):
Với sự phát triển của công nghệ Học sâu, AI không chỉ đơn thuần áp dụng quy tắc hòa âm một cách máy móc mà còn có thể học và mô phỏng phong cách âm nhạc của từng thể loại cụ thể. Các hệ thống AI hiện đại như Google Magenta, OpenAI MuseNet hay các nền tảng như Audimee có thể phân tích hàng nghìn bản nhạc, học cách phối bè theo phong cách cổ điển, jazz, pop hay R&B. Mô hình học sâu hoạt động theo cơ chế xử lý hàng loạt thông tin đầu vào, từ cao độ, nhịp điệu đến hợp âm, để tạo ra tuyến bè phù hợp nhất.
Xử lý tín hiệu số và điều chỉnh bè theo thời gian thực: Bên cạnh các kỹ thuật học máy và học sâu, Xử lý tín hiệu số (DSP) đóng vai trò nền tảng trong việc giúp AI “nghe” và “hiểu” được các đặc tính của giai điệu chính. Các kỹ thuật DSP cho phép AI phân tích tín hiệu âm thanh đầu vào để trích xuất thông tin quan trọng như cao độ (pitch), trường độ (duration), cường độ (intensity), và thậm chí cả những đặc điểm tinh tế hơn về âm sắc (timbre) hay sắc thái biểu cảm của giọng hát hoặc nhạc cụ.
Chẳng hạn, thuật toán Fast Fourier Transform (FFT) là một công cụ cơ bản giúp phân tích tín hiệu âm thanh thành các tần số cấu thành, từ đó cho phép AI xác định cao độ của từng nốt nhạc một cách tương đối chính xác. Trong khi đó, Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs), một kỹ thuật thường được sử dụng trong nhận dạng giọng nói, cũng rất hữu ích trong việc nắm bắt các đặc điểm về màu sắc âm thanh hay âm sắc của nguồn âm. Việc trích xuất thành công các đặc điểm này là bước tiền xử lý cực kỳ quan trọng, cung cấp dữ liệu đầu vào chi tiết và có cấu trúc cho các mô hình học máy hoặc học sâu, giúp chúng đưa ra quyết định tạo bè phù hợp hơn. Nhờ khả năng phân tích và xử lý tín hiệu này, AI có thể hoạt động hiệu quả trong các ứng dụng thời gian thực, chẳng hạn như trong môi trường biểu diễn trực tiếp hoặc trong phòng thu, nơi các nhạc cụ hoặc giọng hát được thu vào và AI cần tạo ra các tuyến bè hòa âm gần như tức thời.
Một số phần mềm AI thương mại như iZotope Nectar hay Antares Harmony Engine đã ứng dụng mạnh mẽ các kỹ thuật DSP kết hợp với các thuật toán thông minh khác để tự động tạo bè trực tiếp từ tín hiệu đầu vào. Sự kết hợp này cho phép AI không chỉ tạo ra các nốt bè mà còn tự động điều chỉnh cao độ, cường độ và thậm chí cả các yếu tố biểu cảm nhỏ của bè sao cho chúng hòa quyện một cách tự nhiên nhất với giai điệu chính.
2.3. Quy trình AI tạo bè
Phân tích giai điệu chính và hợp âm: AI sử dụng các thuật toán xử lý tín hiệu số để nhận diện cao độ, trường độ và hợp âm nền của một ca khúc. Quá trình này giúp AI hiểu được cấu trúc âm nhạc của bài hát, từ đó làm cơ sở để tạo bè phù hợp.
Xác định các quy tắc hòa âm phù hợp với phong cách âm nhạc: Sau khi phân tích giai điệu và hợp âm, AI áp dụng các mô hình học máy để xác định quy tắc hòa âm phù hợp với từng thể loại nhạc. Điều này giúp AI tạo ra bè có phong cách riêng biệt, từ nhạc cổ điển đến nhạc pop, jazz hay R&B.
Tạo giọng bè tự động và xử lý tinh chỉnh: AI tạo ra các tuyến bè dựa trên những quy tắc hòa âm đã xác định. Sau đó, hệ thống có thể thực hiện các điều chỉnh về cao độ, cường độ và sắc thái biểu cảm để đảm bảo bè hòa hợp với giai điệu chính một cách tự nhiên nhất.
Để minh họa, chúng ta sẽ thử nghiệm với công cụ Audimee (audimee.com). Đây là công cụ AI có nhiều tính năng như chuyển đổi giọng hát sang các mô hình giọng hát khác nhau, điều chỉnh cao độ giọng hát, tách lời, tạo bè cho giọng hát. Để tạo bè, chúng ta cần có một bè giai điệu chính, tất nhiên là một tệp tin với định dạng wav, flac hoặc mp3 và tệp tin này phải chưa có các hiệu ứng (reverb hay delay). Các bước như sau:
Bước 1: Truy cập trang chủ, sau đó tạo một tài khoản và chọn công cụ Make harmonies.
Bước 2: Sau đó nhập giai điệu chính vào ô Input. Cũng có thể thu âm lại giọng hát của chính mình. Chọn giọng của bài hát và chọn các mẫu Preset. Phần mềm có rất nhiều mẫu bè, mẫu giọng của các Ca sĩ nổi tiếng cho chúng ta lựa chọn.
Bước 3: Chọn loại bè mong muốn trong ô Melody. Ở bước này, có thể chọn nhiều loại quãng khác nhau để tạo bè. Sau khi chọn quãng xong, cần điều chỉnh chi tiết từng nốt thì có thể nhấn Editor để điều chỉnh từng nốt riêng biệt cho phù hợp với ý đồ cá nhân.
Bước 4: Nghe thử và có thể tạo thêm nhiều bè khác nếu muốn. Cuối cùng nhấn download từng bè riêng biệt về máy để có thể đưa vào các phần mềm thu âm chỉnh sửa và mix.
Với những bước cơ bản trên, các công cụ AI như Audimee cho thấy khả năng tạo bè tương đối linh hoạt. Tuy nhiên, việc đánh giá chất lượng của sản phẩm AI tạo ra cần dựa trên những tiêu chí phân tích âm nhạc cụ thể (ví dụ: tính đúng đắn về hòa âm, sự tự nhiên trong chuyển động bè, tính phù hợp về phong cách) và cảm thụ của người nghe chuyên môn, chứ không chỉ dựa vào cảm nhận ban đầu. Lợi ích lớn nhất của việc dùng AI trong tạo bè là tốc độ xử lý nhanh chóng. So với việc chúng ta phải phân tích giai điệu, chọn hợp âm và viết bè thủ công, AI có thể hoàn thành các bước này chỉ trong thời gian ngắn.
Điều này giúp nhạc sĩ tiết kiệm đáng kể thời gian, đặc biệt khi cần xử lý số lượng lớn ca khúc trong thời gian ngắn. AI không chỉ giúp tự động hóa quá trình tạo bè mà còn đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ sáng tạo. Trong giai đoạn xây dựng ý tưởng cho bản hòa âm, AI có thể đề xuất nhiều phương án bè khác nhau, giúp nhạc sĩ thử nghiệm nhiều cách tiếp cận mà không mất nhiều công sức. Điều này đặc biệt hữu ích trong các dự án sáng tác, thu âm và sản xuất âm nhạc chuyên nghiệp.
Ngoài ra, AI có khả năng tạo ra phong cách hòa âm mới, sáng tạo. Nhờ vào các mô hình học máy và khả năng học từ dữ liệu, AI có thể tạo ra các cách phối bè độc đáo mà đôi khi con người chưa từng nghĩ đến. Một số công cụ AI thậm chí có thể mô phỏng phong cách của các nhạc sĩ nổi tiếng hoặc kết hợp các giọng hát nam, nữ khác nhau cùng với nhiều phong cách âm nhạc đa dạng để tạo ra hòa âm mới lạ.
2.4. Một số hạn chế của việc tạo bè với AI
Dù AI có những ưu điểm không thể phủ nhận như đã đề cập ở trên, chúng vẫn có những hạn chế, đặc biệt là so với cách viết bè truyền thống. AI có thể tạo ra các tuyến bè phù hợp về mặt kỹ thuật, nhưng việc tái hiện hoàn toàn cảm xúc và sự tinh tế như con người vẫn là một thách thức lớn. Các nhạc sĩ khi viết bè thường dựa trên cảm hứng cá nhân, phong cách biểu đạt riêng và sự tương tác với ca sĩ hoặc nhạc cụ khác – những yếu tố phức tạp mà AI khó có thể mô phỏng đầy đủ.
Trong khi đó, AI hoạt động chủ yếu dựa trên các thuật toán và dữ liệu có sẵn, dẫn đến khả năng biểu đạt cảm xúc còn hạn chế. Dù vậy, cần ghi nhận rằng các nghiên cứu trong lĩnh vực AI và âm nhạc (Music Information Retrieval – MIR, Affective Computing) cũng đang không ngừng khám phá các phương pháp để AI có thể “học” và tái tạo một số khía cạnh của sự biểu cảm trong âm nhạc, ví dụ như sự biến thiên về cường độ, nhịp điệu vi mô hay các đặc tính âm sắc có liên quan đến trạng thái cảm xúc, nhằm tạo ra những sản phẩm âm nhạc ngày càng tự nhiên và có “hồn” hơn.
So với con người, AI thường tạo ra những tuyến bè đôi chỗ nghe sẽ cứng nhắc, thiếu tự nhiên, vì AI dựa trên các quy tắc hòa âm đã được lập trình sẵn. Điều này có thể dẫn đến việc tạo bè thiếu linh hoạt hoặc lặp lại các mẫu hòa âm phổ biến. Nếu không có sự can thiệp và tinh chỉnh của con người, giọng bè có thể trở nên đơn điệu và không đạt được sự uyển chuyển cần thiết.
Một vấn đề pháp lý và đạo đức quan trọng, gây nhiều tranh luận khi ứng dụng AI trong sáng tác âm nhạc nói chung và tạo bè nói riêng, chính là vấn đề bản quyền. Tính phức tạp của nó xuất phát từ nhiều khía cạnh, bao gồm cả vấn đề bản quyền của dữ liệu đầu vào. Các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình học sâu, đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu âm nhạc để huấn luyện. Nếu dữ liệu này bao gồm các tác phẩm có bản quyền mà không được sự cho phép của chủ sở hữu, việc sử dụng chúng để huấn luyện AI có thể dẫn đến tranh chấp pháp lý. Nguy cơ AI “học thuộc” và tái tạo lại một phần hoặc toàn bộ các tác phẩm gốc trong sản phẩm đầu ra là có thật, dù không cố ý.
Tiếp theo là bản quyền của thuật toán hoặc mô hình AI. Bản thân các thuật toán và mô hình AI cũng có thể được coi là đối tượng sở hữu trí tuệ của các nhà phát triển. Vấn đề bản quyền của sản phẩm do AI tạo ra cũng đặt ra một câu hỏi lớn, hiện vẫn chưa có lời giải đáp thống nhất trên toàn cầu. Liệu một tác phẩm (ví dụ: một tuyến bè) do AI hoàn toàn tự động tạo ra có được bảo hộ bản quyền hay không, và nếu có thì ai là chủ sở hữu (người dùng AI, người tạo ra AI, hay thậm chí là chính AI?). Hầu hết các hệ thống pháp luật hiện hành thường yêu cầu yếu tố “sáng tạo của con người” để một tác phẩm được bảo hộ.
Cuối cùng là vấn đề trách nhiệm pháp lý. Khi một sản phẩm do AI tạo ra vi phạm bản quyền của một tác phẩm đã có, việc xác định trách nhiệm thuộc về ai cũng là một thách thức. Việc thiếu một hành lang pháp lý rõ ràng cho các sản phẩm âm nhạc do AI tạo ra đang là một rào cản, có thể làm chậm quá trình chấp nhận và ứng dụng rộng rãi công nghệ này trong ngành công nghiệp âm nhạc chuyên nghiệp.
2.5. Đề xuất một số biện pháp ứng dụng AI trong tạo bè
Trong tương lai gần, AI sẽ tiếp tục phát triển một cách mạnh mẽ và có ảnh hưởng sâu rộng đến lĩnh vực âm nhạc. Vì vậy, để ứng dụng tốt AI phục vụ quá trình sáng tạo âm nhạc nói chung và ứng dụng việc tạo bè cho các ca khúc trong sản xuất, biểu diễn và giảng dạy thì cần xem xét một số biện pháp sau:
Thứ nhất, chủ động ứng dụng AI trong quá trình sáng tạo âm nhạc và giảng dạy âm nhạc. Đây sẽ là một yêu cầu cần thiết đối với các giảng viên trong các trường đào tạo nghệ thuật. Đặc biệt trong bối cảnh chúng ta vẫn đang thực hiện Nghị quyết 29 về đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo, Nghị quyết 57 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Việc đột phá này phải thực hiện với sự hỗ trợ của khoa học, công nghệ, bằng chuyển đổi số, sáng tạo. Do đó, các giảng viên phải là những người tiên phong và triển khai ứng dụng hiệu quả AI trong quá trình giảng dạy và hoạt động âm nhạc.
Thứ hai, việc tạo bè cần phải có sự kiểm soát chặt chẽ từ chính những người sử dụng. Thay vì coi AI là một công cụ tự động hóa hoàn toàn, các nhạc sĩ nên sử dụng AI như một trợ thủ đắc lực trong quá trình sáng tác và hòa âm. Cần xem như một công cụ hỗ trợ, chứ không phải là một sự thay thế cho các nhạc sĩ và nhà sản xuất âm nhạc. AI có thể hỗ trợ nhạc sĩ bằng cách đề xuất các phương án tạo bè khác nhau, giúp họ có thêm ý tưởng mới hoặc khám phá những phong cách hòa âm mà trước đây chưa từng thử nghiệm.
Tuy nhiên, vai trò của con người vẫn rất quan trọng trong việc đánh giá, điều chỉnh chi tiết và sáng tạo trên nền tảng các gợi ý từ AI, để đảm bảo sản phẩm cuối cùng đạt chất lượng nghệ thuật cao nhất. Để đạt được điều này, người sử dụng AI cần tích hợp thêm các công cụ tùy chỉnh hoặc kết hợp thêm các phần mềm khác cho phép kiểm soát mức độ can thiệp của AI vào quá trình tạo bè. Đồng thời, các nhạc sĩ cũng cần hiểu rõ cách thức hoạt động của AI, từ đó tận dụng được những lợi ích của công nghệ mà vẫn giữ được bản sắc sáng tạo của riêng mình.
Thứ ba, giải quyết tốt vấn đề bản quyền trong âm nhạc. Việc ứng dụng AI để tạo ra bè cho bản hòa âm có thể đặt ra nhiều vấn đề liên quan đến bản quyền. Cần có các đề xuất về chính sách rõ ràng trong vấn đề quyền sở hữu trí tuệ đối với các sản phẩm âm nhạc do AI tạo ra, đảm bảo rằng các nhạc sĩ và nhà sản xuất không bị xâm phạm quyền lợi. Bên cạnh đó, cũng cần đề xuất các công ty phát triển AI minh bạch về nguồn dữ liệu huấn luyện, tránh tình trạng AI học hỏi từ các tác phẩm có bản quyền mà không có sự cho phép của tác giả.
Thứ tư, ứng dụng mạnh mẽ AI vào giảng dạy, đặc biệt là hỗ trợ giảng dạy hòa âm trong các trường đào tạo âm nhạc. Ngoài các kiến thức về hòa âm kinh điển, cũng cần chú ý đến việc đưa vào chương trình học hòa âm những kiến thức, kỹ năng mới, hiện đại cũng như ứng dụng các công cụ AI mới nhất trong giảng dạy. Các phần mềm AI này có thể giúp sinh viên thực hành phối bè theo thời gian thực, tự động đánh giá và đưa ra gợi ý điều chỉnh để nâng cao khả năng hòa âm. Hơn nữa, AI có thể giúp giảng viên minh họa trực quan các nguyên tắc hòa âm bằng cách tạo ra các ví dụ thực tế dựa trên những phong cách hòa âm khác nhau, từ đó giúp học viên tiếp cận nhanh hơn với kỹ thuật hòa âm, phối khí hiện đại.
3. Kết luận
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một công cụ quan trọng trong lĩnh vực âm nhạc, đặc biệt là trong việc tạo bè hòa âm cho ca khúc. Với khả năng phân tích giai điệu, nhận diện hợp âm và đề xuất các tuyến bè phù hợp theo nhiều phong cách khác nhau, AI giúp chúng ta tối ưu hóa quy trình sáng tác, tiết kiệm thời gian và mở rộng khả năng sáng tạo. Tuy nhiên, AI hiện nay vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn con người trong lĩnh vực này do còn hạn chế về cảm xúc, sự tinh tế và tính cá nhân trong âm nhạc.
Việc phát triển AI theo hướng hỗ trợ thay vì thay thế con người, xây dựng các kho dữ liệu chất lượng cao, kết hợp AI với sự sáng tạo của nhạc sĩ cũng như ứng dụng chúng trong giảng dạy hòa âm là một vấn đề cần quan tâm hơn nữa trong các cơ sở đào tạo âm nhạc. Ngoài ra, cũng cần giải quyết tốt các vấn đề bản quyền để có thể tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này.
Trong tương lai, AI sẽ còn tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong sáng tác và sản xuất âm nhạc, không chỉ trong việc tạo bè hòa âm mà còn mở rộng sang nhiều khía cạnh khác như phối khí, biểu diễn và giáo dục âm nhạc. AI sẽ tăng cường sự cá nhân hóa trong hòa âm, có thể phát triển các thuật toán học sâu hơn để hiểu phong cách cá nhân của từng nhạc sĩ, từ đó tạo ra những gợi ý bè hòa âm phù hợp với phong cách và ý đồ sáng tạo riêng biệt. Các công ty phát triển AI sẽ tích hợp chúng với công nghệ thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) để có thể tạo ra môi trường sáng tác trực quan hơn, giúp nhạc sĩ có thể thao tác với các yếu tố hòa âm và phối khí trong không gian ba chiều.
Với sự phát triển nhanh chóng, sự hợp tác giữa AI và con người trong sáng tạo âm nhạc sẽ ngày một phát triển. AI có thể trở thành một cộng sự sáng tạo, hỗ trợ trong quá trình thử nghiệm các ý tưởng hòa âm mới và mở rộng phạm vi sáng tác. Cùng với con người, AI cũng sẽ phát triển thêm các phong cách âm nhạc hoàn toàn mới mà trước đây chưa từng có nhờ vào khả năng phân tích và tổng hợp dữ liệu từ nhiều thể loại âm nhạc khác nhau. Tuy nhiên, để AI thực sự trở thành một công cụ hữu ích, con người cần giữ vai trò chủ đạo trong việc kiểm soát, điều chỉnh và định hướng sáng tạo âm nhạc, nhằm đảm bảo rằng công nghệ phục vụ nghệ thuật thay vì làm mất đi giá trị của nghệ thuật đích thực./.
Tài liệu tham khảo:
* Vũ Tự Lân (2015). Từ điển Âm nhạc – phần 2, NXB Hà Nội, tr. 40.
* Dannenberg, R. B. (1993). Artificial Intelligence in Music and Composition. Computer Music Journal, 17(2), p.4-19.
* Kostka, S., & Payne, D. (2013). Tonal Harmony. McGraw-Hill Education.
* Levine, Mark. (1995). The Jazz Theory Book. Sher Music Co.
* Müller, M. (2015). Fundamentals of Music Processing: Audio, Analysis, Algorithms, Applications. Springer.
* Piston, W. (1941). Harmony. W. W. Norton & Company.
* Schoenberg, Arnold. (1911). Theory of Harmony. University of California Press.
