基于AI技术的中国影视声音教育特点及其发展趋势研究

赵 娴 申 林

1.上海师范大学影视传媒学院，上海 200233

2.上海师范大学音乐学院，上海 200233

1 引言

回顾人工智能（AI）在声音领域的应用情况，我们发现早在1957 年，人类历史上第一首完全由计算机“作曲”的音乐作品《伊利亚克组曲》（The Illiac Suite）诞生以来，人工智能音乐的雏形已经开始显现。1986 年，人工智能作曲大师大卫·柯普发明的人工智能作曲系统（Experiments in Musical Intelligence，EMI），使音乐人工智能的普及成为可能。

近年来，音乐人工智能在中国的发展尤为引人瞩目。2018 年，星海音乐学院管弦系与美国印第安纳大学信息计算与工程学院音乐信息学实验室合作的“音乐人工智能辅助管弦乐教学联合实验室”挂牌启动，同年，中央民族大学与平安科技联合成立人工智能联合音乐实验室；2019 年，中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系成立；2020 年，上海音乐学院建立音乐人工智能博士点并招收音乐人工智能博士后进站工作，同年12月，中国传媒大学音乐产业发展研究中心暨人工智能音乐联合实验室成立；2021年，四川音乐学院硕士研究生招生新增人工智能音乐专业；同年，中央音乐学院与中国人工智能学会（CAAI）联合主办了第一届“世界音乐人工智能大会”（Summit on Music Intelligence, SOMI）。2023 年10 月28 日第二届SOMI 成功举办，国内外知名学者、高等院校的研究者、科技公司负责人在会议上围绕新型音乐人工智能数据集、音乐的大数据模型技术与量化分析技术、智能音乐创作和制作技术等研究议题展开深入探讨。

作为一个充满活力和挑战的研究领域，“智能音乐创作和制作技术”在各个领域都有广泛的应用，包括生成原创音乐、智能合成器、自动和声与编曲、音乐推荐系统、自动混音和母带处理、音乐教育、广告和媒体制作、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的音乐体验等。截至目前，最新的研究方向与技术包括Transformer 模型在音乐生成中的应用、自监督学习和音乐表达、音乐生成中的迁移学习、AI 辅助音乐制作工具、音乐元素的可控生成、音乐生成与多模态数据融合等。其中，AI 辅助音乐制作工具包括自动和声、智能合成器、自动混音等工具，用以提高音乐制作的创造性和生产效率。研究者们致力于开发旋律、和声、节奏等各个音乐元素的模型，使用户能够更精确地操控生成音乐的过程，以获得满足特定需求的音乐内容。音乐生成与多模态数据融合将音乐生成与其他模态数据（如图像、文本）进行融合，以创造更丰富、跨领域的创意作品，这为更全面的艺术创作提供了新的可能性。

AI 技术在影视声音制作领域日趋成熟，通常应用于声音后期制作，如自动对白替换、噪音消除和音频混音，提高了声音效果的质量和效率。近年来随着人工智能技术的发展，AI 技术开始尝试应用于智能声音设计，即自动根据影视内容及情感要求生成相应音效和音乐，提供更贴切的声音设计以增强观众体验，同时大大降低制作成本和时间成本。可见，影视声音的创作与制作正面临新的挑战，如何培养适应AI时代发展的影视声音人才也是中国影视声音教育亟待解决的课题。

2 人工智能在影视声音领域的发展应用

目前，人工智能在声音技术与声音辅助上的突破大致有以下四个方面：语音领域的应用与辅助、AI音乐创作、声音教育体验和AI声音教育评估。

2.1 语音领域的应用与辅助

人工智能在语音领域的应用与辅助最为人熟知，也是目前普及最为广泛的声音工具，包括语音合成、语音识别（Speech Recognition）和智能辅助学习。AI 技术在影视语言方面有许多重要应用，如提高制作效率、改善观众体验以及解决在影视声音制作中常见的问题。

在影视类短视频盛行的今日，语音识别和字幕生成正大行其道。语音识别是利用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）和转录Transformer，提高语音识别的准确性。谷歌（Google）的语音助手、微软（Microsoft）的Cortana、苹果公司（Apple）的Siri 等都是基于先进语音识别技术的实例。在后期制作中，AI 技术支持的自动识别对话并生成字幕的功能，节省了制作团队大量的时间和人力。实时字幕可用于电视直播、网络直播和在线视频；实时生成字幕使观众能够更好地理解对话内容。

声音分析和处理技术包括音频增强和音频识别，被大量用于修复和增强影视作品中的音频问题。音频增强即改善音频质量，减少噪音和杂音，以提高对话的清晰度，如iZotope RX 能够识别并去除音频中的噪音、失真、杂音等问题，提高音频整体质量。音频识别即识别音频中的声音元素，例如声音效果和背景音乐，以便进行后期音频处理。该技术还被用于生成影片中的特殊声音效果，如科幻电影中的外星语言、未来科技音效等，为音效设计提供了更多创意和定制化的选项。尤其在动画制作中，使用该技术创造语音驱动的虚拟角色，能够更自然、动态地与其他角色互动。

在动画、科幻等题材特效电影中，AI 语音合成技术成为决定虚拟世界可信度的关键因素之一。语音合成包括角色配音和AI语音合成配音工具。角色配音用于生成虚拟角色的声音，对于游戏、动画和特效制作非常有用；AI 语音合成配音工具通常用于替代配音演员，模仿不同的说话风格和声音，通过实时地将影视节目的目标语言翻译成多种语言，提高电影的国际化水平以拓展全球受众。不可否认的是，虚拟主持人或解说员已然成为目前最常见的AI 工具，也称为“自动化语音演员”；一些电视节目或纪录片，也会利用“自动化语音演员”节省制作成本。在一些特殊制作情况下，比如需要重新录制音频但无法联系到原始配音演员时，AI 语音合成技术可以用于替代实际演员的配音，以确保语音的一致性。语音合成技术还可以用于为虚构角色合成逼真的人工语音，使角色在电影中拥有独特的语音。同时基于情感分析，AI 语音合成技术可以用于为虚构角色生成更富有情感的语音，提高虚构角色在电影中的表现力。

此外，AI 技术在影视声音行业中的语音控制和交互应用，为影视制作提供了更加智能、便捷和个性化的体验。例如在电影和电视节目制作现场，导演和制片人可以使用语音控制来操作智能助手，例如调整摄像机、改变灯光设置，以提高工作效率。在虚拟现实或增强现实的电影制作中，导演和制片人可以使用语音指令为虚拟场景进行导航，从而更直观地进行制片决策。在音频后期制作中，语音控制可以用于调整音响系统、混音控制台等音频设备，提高音频编辑效率。在电影院中，观众可以使用语音指令控制座位调整、音量设置等，提升观影体验。在VR 电影体验中，观众也可以通过语音与虚拟角色互动，影响故事走向或与虚拟环境进行直接交互。在电影院或视频流媒体中，观众可以通过语音进行广告交互，例如了解产品信息、获取优惠码等。而对于视觉障碍观众，使用语音控制来启动智能音频描述系统，有助于他们更好地理解电影中的视觉元素。

2.2 AI音乐创作

人工智能作曲技术向商业应用方向发展的趋势正日渐明显，其应用场景将主要在影视剧音乐、视频音乐、游戏音乐、在线工具音乐、商业广告、发布会、产品内置等方面，尤其是为非艺术场景、量产、创意要求不高且对版权有要求的应用场景领域，提供了兼具低成本和高效的创作、制作和定制化音乐解决方案。主要类型包括：自适应音乐、情感匹配音乐、音乐创意生成、电影主题曲生成、定制化音乐库、快速音乐制作、音效和声音景观生成等。

AI 音乐创作系统可以为作曲家和音乐制作人提供新的创意灵感，拓展创作的可能性，使音乐更加丰富多样；也能够根据影片的需要快速生成定制原创音乐，匹配影片情节并自动调整音乐元素。利用AI音乐技术可以大幅提升音乐创作效率，减少制作时间，降低制作成本，尤其是对于一些项目而言，该技术可以提供更加经济高效的音乐创作方案。AI 系统能够实时调整音乐，使其及时适应影片情节变化，提高音乐与影片之间的一致性，让音乐更好地契合场景、情感和主题，提供更个性化的音乐体验。

但需要注意的是，虽然AI 音乐创作起到了一定的辅助作用，但仍然需要人类创作者的判断和审查。此外，虽然这些应用可以提供新的创作灵感，但创作者的创意和情感仍然是音乐创作的关键元素。目前的AI系统在理解和表达人类情感方面的能力仍然有限，通过AI 系统生成的音乐缺乏人类作曲家的深度创意和情感投入，难以创作出具有独特个性的作品，其中的情感元素无法完全取代人类作曲家的理解和表达。目前的AI 音乐创作仍存在如音乐风格的限制、生成的音乐元素的可预测性等问题。大规模使用AI 生成的音乐可能导致音乐创作变得标准化，失去个性和独特性。因此，AI 音乐创作应用通常被视为工具，而不是完全替代人类创作者。人与AI 系统的合作可能会是一个更有前途的方向，通过结合人类创意和AI 生成，以期创作更具深度和情感的音乐作品。

AI 音乐创作为影视行业带来了许多优势，同时也伴随着挑战和潜在的问题。因为其生成是基于大量的训练数据，其中包含了其他作曲家的创作元素，因此使用AI生成的音乐仍旧可能引发版权问题。为此，在使用AI生成音乐时，必须考虑到法律和伦理问题，包括版权、数据隐私以及对作曲家和音乐产业的影响。需要平衡AI生成音乐的商业应用和对艺术创作的影响，确保音乐创作的多样性和质量。

2023 年，一个通过数据收集、数据训练模型、模型推理与自动生成等一系列技术路径，经过模型训练和后期处理的“AI 孙燕姿”横空出世，让众多网友实现了所谓的“孙燕姿自由”。不难发现，创作路径的源头是歌手本人独特的音色与演唱个性，是属于歌手的“独创性”，其背后衍生出来的著作权（邻接权）、表演者权、人格权等议题，将会成为人工智能时代争议的焦点。

2.3 声音教育体验

人工智能技术在影视声音教育中，能够提供更个性化、交互性的学习体验。利用人工智能分析学生的学习风格、兴趣和水平，有助于定制教学内容，也有利于学生更容易理解和掌握影视声音的基本概念和技能，为每个学生创建个性化的学习路径。

随着VR 技术的不断更新、完善与成熟，VR 硬件设备价格的不断下降，支持的场景越来越多，虚拟数字人的推广也进一步加快了其普及速度。例如，结合VR、AR 技术，创造沉浸式的声音教育体验，为学生提供更深入、更生动的学习机会。学生可以参与模拟影视声音制作过程，增加实践经验，体验真实的录音棚环境、混音台操作，或是访问虚拟音乐工作室，使用虚拟乐器和音频工具创作音乐。学生也能通过虚拟现实的头显设备（HMD），模拟在不同音乐场景中演奏或表演的情境。学生在虚拟舞台上的排练和表演，不再需要实际乐器或场地，他们可以选择不同的背景音乐、乐队设置和音响效果，并模拟出不同的演出情境。此外，学生还能进入虚拟音乐教室与虚拟教师互动，参与虚拟音乐课程，甚至可以看到虚拟乐器、音符和乐谱，以更生动的方式学习音乐理论和演奏技巧。VR、AR 技术甚至可以帮助学生沉浸在不同音乐时代和文化中，带领学生参观虚拟的音乐历史场景，与著名音乐人互动，了解音乐的历史和文化背景。

另外可利用人工智能构建在线协作平台，让学生能够在虚拟环境中共同合作、分享资源、交流经验。具体操作包括项目创建与设置、文件上传与共享、实时编辑与混音、语音标记与注释、版本管理与历史记录、AI 创意生成工具使用、实时通信与协作、学习资源和培训、用户权限管理、自动化流程与工作流、数据安全与备份、学习进度追踪与报告等。无论他们身处何地，一个强大而灵活的在线协作平台使学生能够协同完成复杂的声音制作项目。

2.4 AI声音教育评估

AI 声音教育评估是利用人工智能技术分析学生声音的频率、音高、音色和强度等特征；衡量和验证个体的声音技能和表现过程，提出个性化的学习方案与练习建议，以提高声音技能的教育质量，帮助个体改进声音表现。AI 教育评估系统可以应用于语音训练、发音矫正、嗓音治疗等各种声音相关的教育领域，对于影视配音演员、影视剧演员的职业发展具有很好的促进作用。

AI 声音教育评估系统将成为影视配音教师的教学辅助工具，为培养影视配音人才提供准确的数据参照和专业保障。学生通过实时反馈，可以更好地了解自己的表现，并进行针对性的改进。一方面，教师利用语音识别技术，及时识别学生的发音错误并提供实时或录后的发音评估，以协助学生改善发音和吐字咬字清晰度的问题；还可对学生的学习进度进行跟踪，记录他们的声音历程，以便教师调整教学方法和内容；或利用口音训练模块，帮助学生改善口音并适应不同的语言要求；或利用AI 分析学生的语音特征，推荐学生适合的音色，辅助匹配适合的影视角色，并提供调整语音特征的建议。同时，教师还能利用语音分析技术为学生提供录音技巧指导，包括正确的麦克风使用、录音环境改善等方面的建议。此外，影视配音中如何准确传达人物的情感是非常重要的，因此教师可以利用情感分析和语调分析技术，更好地帮助学生理解和表达不同情感。另一方面，通过整合自然语言处理和语音合成技术，可以建立虚拟对话互动场景。学生可以利用陪伴式虚拟人物所提供的个性化训练，通过模仿他们的语音和语调，以适应不同角色和场景的语音要求。同时，学生可以通过与虚拟角色进行对话来提高实时表达能力。

可见，这些技术可以为影视配音教育提供更多的自动化和智能化支持，帮助学生更好地理解和应用配音技巧；利用AI 技术追踪学生的学习进度和表现，为教师和学生提供了详细的分析和反馈数据，教育者可以更精准地监测学生的进展并提供针对性指导。

3 人工智能背景下影视声音教育发展策略

在人工智能领域发展和讨论中逐渐形成的共识下，人工智能被分为弱人工智能（Weak AI）、强人工智能（Strong AI）、独立人工智能（Narrow AI）、通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）、超人工智能（Superintelligent AI）五大类。这一分类法在学术界和科技社群中被广泛讨论使用并形成了一个通用的框架，用于概括人工智能系统在不同程度上的智能水平和广度，涵盖了从专门任务到通用认知的不同层次和方向的人工智能发展。目前，大部分的人工智能应用都属于弱人工智能或狭义人工智能，而强人工智能、通用人工智能和超人工智能仍然是未来的研究和发展方向。

作为一种技术，人工智能的本质功能是服务性的。在影视声音领域恰当运用人工智能技术，能够大大提高生产效率，并协助影视声音人才，进行创作上的突破。目前，人工智能在影视声音领域的应用从初露端倪到日趋深入，革新了影视声音内容的生产制作流程和分发方式，重构了影视声音领域的发展格局，对影视声音人才的知识和能力结构提出了新要求。

因此，中国影视声音教育应顺应时代需求快速步入智能化环境，让AI更好地服务影视声音教学，并着力培养面向未来的影视声音人才，逐步适应与人工智能共存。笔者认为，面对这场变革，影视声音教育唯有辨清当前的形势和未来发展动向，明确人才培养目标、调整人才培养模式、革新课程知识体系、更新教学手段和方式，才能培育出适应智能时代发展要求的影视声音人才。

3.1 深入AI领域，追踪最新趋势

在人工智能技术大爆发的当下，教师的当务之急就是需要快速适应新技术所带来的重大变革，积极深入对接AI行业，加强自身知识结构的更新，调整教学方法和内容，确保学生具备与新技术和发展趋势相关的知识和技能。与此同时，在这一过程中注重培养学生的创新和批判性思维，使他们能够在不断演化的声音制作领域取得成功。

首先，教师需要具备一系列人工智能相关的知识结构和教育理念。包括：理解人工智能的基本概念并融入教学内容；熟悉常见的人工智能工具和平台，例如TensorFlow、PyTorch 等，以便在教学中引入相关实践；了解和熟练使用与教育相关的科技工具，如虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的声音设计和音频处理技术、空间音频处理技术、实时声音跟踪技术等；掌握人工智能伦理原则，特别是在教育领域中使用人工智能时需要考虑的伦理和隐私问题；拓展跨学科的知识，能够整合人工智能技术和其他学科知识，创造更有深度和广度的教学内容；学习如何利用人工智能技术提供更有效的学生评估和个性化反馈，以促进学生的学习和发展；具备自主学习的能力，不断关注人工智能和教育领域的最新发展，保持专业知识的更新。

其次，开设与AI 相关的课程或提供资源供学生自学。帮助学生深入了解人工智能的基础概念、AI技术与理论知识；学习关于人工智能（AI）、机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）等领域的基础知识，以了解这些技术如何影响影视声音制作。引导学生掌握AI 工具，包括声音合成软件、音频编辑工具、虚拟角色创建工具等，以提高他们的声音制作技能。教师可以使用虚拟声音演练工具，帮助学生模拟不同声音效果和角色，培养其创造力和声音设计能力。

再次，尝试进行跨学科教学。将声音专业与计算机科学、数据科学、人机交互等领域相结合，以促进跨领域的创新与融合。鼓励学生应用他们所学的AI 相关声音制作技术参与声音创新项目，尝试新的声音效果、声音合成技术和声音设计方法。同时，教师可以根据实际情况提供个性化指导，在了解学生的学习需求和兴趣的基础上，为他们提供个性化的建议和支持，帮助学生发展自己的声音专业领域。建议开设的相关AI声音课程，包括且不限于：

（1）声音数据分析：介绍声音数据分析方法，包括音频数据的采集、处理和分析，以发现声音模式和趋势。

（2）声音设计与声音合成：介绍声音设计的基本原理，包括音频编辑、音效生成和声音合成技术。学生将学习如何创建声音效果，以及如何使用AI 工具改进声音合成。

（3）AI 技术与声音制作：探讨人工智能在声音生成、声音合成、音频处理和声音设计中的最新应用，学生将了解AI如何提升声音制作的效率和质量。

（4）虚拟角色声音设计：教授学生如何使用AI工具创建虚拟声音角色，包括虚拟角色的声音生成和角色扮演。

（5）创新实验声音项目设计：探讨电影行业声音制作领域的最新趋势和发展，让学生了解行业的未来发展方向。鼓励学生开展创新声音项目，利用AI工具增强声音叙事效果，尝试新技术、新声音效果和新声音设计方法。

（6）影视声音伦理和法规：了解与音频版权、数字版权和音频隐私相关的法律问题。强调声音制作中的伦理问题，特别是涉及AI 和声音数据隐私的问题。学生通过系统学习，将了解合法合规的声音制作实践过程。

随着AI 技术的发展，伦理问题和法规问题日益受到关注，前文提到的“AI 孙燕姿”所涉及对声音内容的处理、传播和使用的道德和法律规范，包括版权和知识产权、隐私与合法性、虚假声音合成（Deepfake）、情感操控、虚假声音与真实性、社会敏感主题、虚构音效、消费者权益等。因此，业界与学界需要建立相关政策来确保声音教育的公平和透明，教师也要在新课程中对这一方面进行强调，帮助学生逐渐建立法律意识。通过认真考虑伦理和法规问题，并采取相应的规避策略，声音专业人士可以更好地创建质量高且合法的声音内容，避免可能的法律问题和伦理争议。目前相关的规避策略有：

（1）在使用声音素材时，确保获得充分的版权授权。

（2）在收集和使用个体声音时，遵循隐私法规，获得明确的授权。

（3）提供对声音制作过程的透明度，特别是在使用虚假声音合成技术时。

（4）在真实性要求较高的作品中，谨慎使用虚构音效，以保持作品的真实性。

（5）处理社会敏感主题时考虑社会责任和公共舆论，避免观众产生负面影响。

（6）提供足够的警告和说明，确保观众了解可能的影响和内容性质。

面对AI技术的迅猛发展，我们要与时俱进，与时间赛跑。因此，教师应更注重课程与行业接轨、项目与行业合作，使学生能够有机会了解最新的声音制作趋势和需求，并为学生提供实际经验和就业机会。同时，可以根据学生个人情况，适当鼓励学生尝试自我推广和品牌建设，如建立自己的声音作品集、参与声音比赛、发布声音教程或播客，增加可见性。

3.2 优化学习过程，强化人文内核

在人工智能时代来临之际，被探讨最多的话题便是未来的哪些职业不会被AI 所取代。目前来看，人工智能在某些特定领域和任务上已经表现出色，但在许多方面仍然无法与人类智能相媲美，人工智能和人类智能在某些方面有着各自的优势和限制。尽管人工智能在某些方面能够模拟和学习艺术的元素，但它仍然缺乏人类的直观性、创造性、情感智能和个体经验；在处理复杂的、不确定性的任务时，仍然有很大的改进空间。

人工智能和人类技术储备之间并非简单的竞争关系，更可能发展为协作关系，即各自发挥优势，共同推动科技和社会的进步。艺术储备的利用通常涉及到人类独特的思维和表达方式，展现了人类文化、创造力和灵感的丰富性。在未来，人工智能可能会成为艺术领域的辅助工具，但人类的独特性和创造性仍然无法替代。

可见，影视声音人才需要拥有丰富的艺术储备与技术储备，以适应行业的发展和新兴技术的应用，为影片创作出更具创意和技术深度的声音作品。影视声音的艺术储备具体包括声音设计和创意表达能力、音乐感知与合成能力、故事和影像理解能力、戏剧和表演理解能力。影视声音的技术储备具体包括音频工程和后期制作、虚拟现实和增强现实声音制作、音频信号处理、人工智能和机器学习应用、实时音频处理、多声道和3D 音效制作、音频编码和格式、实践经验和项目管理。

在影视声音教育中，从客观层面而言，学生需要不断适应AI 声音技术的变化和行业的发展，同时保持对声音创作和制作的热情。学生可以通过跟随最新趋势，积极学习和积累实际经验，优化学习过程，以适应快速发展的技术和行业趋势。从主观层面而言，不断强化学生自身的听觉素养、声音审美和人文素养，将成为区别“人类”与“机器”的核心差异和优势。

首先，未来的影视声音人才，若没有专业的音乐鉴赏力，将不具备与AI深入对话的能力，也就无法为影视原创作品选择匹配的AI 音乐作品，更无法对自动生成的AI 音乐作品进行剪辑、处理、改编和升级。因此，结合AI音乐的具体操作功能，反向弥补学生的专业音乐审美与听觉鉴别短板变得可行。大致可分为以下几个途径：

（1）基于AI 音乐的器乐分类，训练学生的器乐音色鉴别能力。

（2）基于AI 音乐的风格分类，训练学生的音乐风格辨析能力。

（3）基于AI 音乐的节奏分类，培养学生的音乐节奏感知能力。

（4）基于AI 音乐的调性分类，培养学生的音乐色彩理解能力。

（5）基于AI 音乐的情绪分类，提高学生的音乐情绪表现能力。

（6）基于AI 音乐的场景分类，强化学生的音画关系叙事能力。

（7）基于AI 音乐的后期剪辑，增强学生处理音频的技术能力。

其次，AI 技术是用于增强和丰富影视声音表现力的一种工具。作为AI 技术的使用者，可以结合人工智能和文化艺术的理念，以确保声音不仅仅是技术的产物，还能传达情感、文化和人类价值观。因此，学生需要在文化内涵、人文素养、哲学思想等领域不断拓宽眼界与耳界；也可借助AI 工具进行文化背景分析和情感分析，并在此基础上辅助声音设计达到更好的效果。

例如，可以利用人工智能进行文化背景分析，以考虑观众的文化背景为前提，以便适应不同地区和文化的需求。AI 可以分析电影的文化元素和声音元素，根据观众的背景调整声音效果，使之更贴近观众的文化体验。为了进一步培养学生解读文化的能力，可以鼓励学生将声音与其他领域如心理学、社会学、文学等相结合，以深入理解声音在影视中的多维作用。建议开设的相关人文社科类的声音课程包括且不限于：

（1）影视声音文化：研究影视声音如何反映和塑造文化，包括声音在不同文化中的意义和作用；研究不同文化对影视声音的影响和解读，分析声音在不同文化背景下的符号学和社会意义。

（2）影视声音批评与分析：培养学生分析影视声音作品的能力，包括声音符号学和声音叙事功能。

（3）声音技术与社会影响：研究声音技术的社会和文化影响，包括音乐产业和音频广告。

（4）跨文化影视声音研究：比较不同文化背景下的电影声音创作与理论发展，探讨声音如何在跨文化交流中发挥作用。

4 结语

随着AI 技术的不断进步，中国影视声音教育正经历一场前所未有的变革。AI 赋予了学生、教育者和从业者更多机会，使声音教育更加个性、创新和高效。这些技术不仅改进了声音制作质量，还提供了新的教学方法和工具，使声音教育更具吸引力。人机协作的创作模式已经到来，将AI 作为电影声音的创作合作伙伴，与人类声音设计师一起工作，将是未来的创作趋势。AI 可以提供声音效果的快速生成和编辑，而人类声音设计师可以提供创造性和情感上的引导，以确保声音与电影情节和角色相契合。

无论未来AI 技术多么先进和强大，也无论应用在哪个行业和领域，其终极目的都是为人类提供更好的服务。作为技术的使用者和驾驭者，我们只有秉持人类的道义和责任，重视人在技术中的主体地位，合理利用技术的优势，才能更好地顺应时代的发展，发挥技术的积极作用。

人工智能对影视声音教育的影响，既表现在改变了影视声音内容生产制作的方式与流程，引发了新的行业样态和理论探讨，促使影视声音教育在人才培养目标、课程设置等方面做出改革和调整；又表现在改变了原来的教学方式和学习模式，推动了教学变革。这两者虽然属于不同层面，但本质都离不开人与技术之间的关系。

AI 技术为影视声音教育带来了巨大的机遇，但同时也伴随着更多的挑战。如何确保技术的公平性使用，避免因技术差距与教学条件的差异而造成教育不公；如何确保技术的安全性，避免因数据泄露或滥用而对学习者造成伤害；如何培养学习者的技术素养，使他们能够更好地适应这一变革中的教育环境，这些都将是未来影视声音教育界需要持续关注、共同面对的课题。

随着技术的演进，声音教育将在创新和改进中持续发展，为学生和从业者提供更多机会，提高声音制作的质量和效率。通过充分利用AI 技术，影视声音教育将持续繁荣并塑造未来。❖