摘要：情感表达不足：AI没有人类的情感体验，生成的音乐难以传达深刻情感，如喜悦、悲伤等，在感染力和深度上有所欠缺。

AI音乐生成得不到想要的结果，主要有以下原因：

技术局限性

情感表达不足：AI没有人类的情感体验，生成的音乐难以传达深刻情感，如喜悦、悲伤等，在感染力和深度上有所欠缺。

缺乏真正的创造性：AI通过学习已有音乐数据生成作品，虽有新组合，但难以像人类音乐家那样进行突破性创新，只是模仿和复制已有音乐的模式和风格，

音乐结构不完善：多数AI生成的音乐在复杂的音乐结构上存在问题，如难以构建完整、精巧的乐章结构，缺乏重复的合唱等传统歌曲结构。

数据与训练问题

数据偏差：训练数据可能存在偏差，导致生成的音乐倾向于符合主流审美和趋势，缺乏独特性和多样性，且难以满足对小众、特殊风格音乐的创作需求。

数据质量和数量不足：数据质量不高或数量不够，会使AI无法充分学习音乐的各种特征和模式，影响生成音乐的质量和效果。

个性化与创意问题

难以捕捉个性化需求：每个人对音乐的理解和喜好不同，AI难以精准捕捉用户复杂、微妙的个性化需求和创意意图，生成符合特定个人品味的音乐。

限制创作者创意空间：AI生成的音乐素材和灵感可能会限制创作者的想象力和创新力，使创作者过度依赖AI，难以产生独特的创意和风格。

版权和法律问题

版权归属不明：AI生成音乐的版权归属存在争议，不清楚归属于开发者、使用者还是属于公共领域，这给音乐的使用和传播带来了法律风险。

侵权风险：AI训练可能使用了未经授权的音乐数据，导致生成的音乐与已有作品相似度过高，引发版权纠纷。

审美与艺术价值问题

审美差异：AI的审美基于数据和算法，与人类的审美存在差异，生成的音乐可能不符合人类的审美标准和艺术价值判断。

艺术价值有限：艺术价值不仅在于作品本身，还在于创作过程和艺术家的独特表达，AI生成音乐缺乏人类创作的过程和情感投入，其艺术价值在一些人眼中相对有限。

来源：白京翔