山姆•门德斯（Sam Mendes）执导的电影《1917》中，当 斯科菲尔德（Schofield）最终完成了那不可能的任务，巨大的压力从肩上释去，刚刚经历过的友情，死亡，痛苦，恐惧，当然还有一丝丝异性的温情，
缓缓流进他开始放空的心。他不知应该往何处去，于是静静地坐在一颗老树旁，开始独自接受情绪的变更。这时候，导演把影片交给了音乐，让一首大提琴独奏对故事作了总结。当独奏大提琴声在朦胧的伴奏中响起，
我震惊了。那宽广，宏亮的琴声，醇厚得像浓酒流淌，没有一点杂质，稳定，坚实的颤音，每个振动都饱含激情，驾驭着你的心跳频率，像要使你也跟着它一道流淌过主人公的胸腔。我想像不出，
导演还能有比这更好的处理手法，作曲家还能有比大提琴独奏更贴切的音乐形式，在此时来为这部动情的电影画上句号。虽然这段音乐只是以长音为主的简单旋律，却有如此感人心腑的强大冲击力，
那是因为大提琴的表现太突出了。
我长期对大提琴的演奏效果有较多的关注，也近距离聆听过不少名琴的效果和著名演奏家的演奏，自认为对大提琴所具有和应该有的音色有一定了解，然而对上面提到的那段大提琴演奏的感受，则是从没有经历过的。
我记得影片《藏龙卧虎》中也有一段令人难忘的大提琴独奏，但那是与灵动的旋律，华美的伴奏，和激情奔放的人声一道完成的。《1917》中的这段独奏，则是把所有的效果期望押到了大提琴的音响效果上，其结果是，
导演的期望没有被辜负。然而，那对故事的结局，对主人公心态的描绘如此完美的，大提琴宽厚，隐忍，智慧的音色，却与我印象中传统的的大提琴音色似乎有些不同，那不同是，太过完美！音色的响度，纯净度，
浑厚程度，颤音的均匀度和频率宽度，似乎都经过认真处理。因为这是使用最新技术拍出来的电影，我考虑制片人是不是使用了AI（人工智能） 技术来对电影的音响效果进行过处理，于是查了这部电影的拍摄背景资料，
没有发现相关的信息，但却引发了我对AI时代音响的思考。
音乐和音响发烧友都知道，一直以来，人们在这个领域里的最高追求，是保真度。理想的录音和放音系统，所做了和正在做的，是能使重放的声音，在人耳能接受的任意响度上，无限接近原始的声音效果。
我们可以看到，这方面的技术在日渐完美，而且代价也是相当高的。例如，一套最先进的图像重放系统（电影，电视），不超过五万美元，已经能完全满足眼睛的所有要求，而一套中上等的放音系统，动则几十万美元，
还不一定能满足有些挑剔的耳朵。追求高保真度的活动，大多是在传统的电子硬件和机械硬件上作文章，例如增加录音的采样频率（Sample Rate），增加数字化的数位深度（Bit Depth），一般并不需要AI技术的介入。
AI技术的日益发展，可能对音响领域带来什么变化呢？我认为首当其冲的大概是音色的人工控制。
想象如果一只值三百美元的机器制作的小提琴，可以发出价值三百万美元的斯特拉迪瓦里（Stradivarius）小提琴的声音效果，那是一种什么样的感受！使用将来的AI技术，应该是可以做得到的。
我们知道，声音的质量可以用音色（Timbre）来描述，而音色主要由声音的谐波含量和声音的动态特性（例如颤音和声音的衰减包络线）来决定。谐波含量，即谐波的数量和强度，则是最主要的影响因素，
特别是对连续音，那几乎是唯一的影响因素。在机器制作的小提琴上拉一个A音，和斯特拉迪瓦里小提琴上拉一个A音的主要区别，是在二者都拥有的每秒440次的主音的波动外，后者的其他频率的震动波形比前者要丰富得多。
如果你听过劣质的电子琴，或生日卡里的电子音乐元件，会发现，虽然那里奏出的曲调基本正确，但音色极为单调，难听。这是因为这些元件只产生简单的音乐主音，而没有任何其他的谐波成分。市面上的高级电子琴，
在制作中，根据不同乐器的特点，加上了相应于那些乐器的音色的谐波成分，于是可以成功地模拟那些乐器，这就是电子琴上见到的，长笛，萨克管，风琴等变音键的来历。在已知某种音色的谐波频率，
强度，和相位的情况下，人工合成那种音色，技术上已经不成问题。音色控制和模拟的困难之处在于，已知某种音色，如何对它进行分解，寻找出在各种状态下（音高，响度），所含有的谐波成分。
数学上的频谱分析（Spectrum Analysis），是解决这个问题的成熟的工具，但是，不管是使用解析方法或离散方法，频谱分析的数学处理对象都只能针对单纯的波动函数，例如一根弦的有阻尼或无阻尼震动。
要通过斯特拉迪瓦里小提琴，或帕瓦罗蒂的实际演出录音，来进行频谱分析则要困难得多。在这里，AI的语音识别（Speech Recongnition）算法，和语言生成（Language Generation）算法，
加上成熟的频谱分析技术，大概会有很好的作为。一旦获得了被模拟音色的完整的谐波数据，人们就掌握了一大批虚拟的音色专家，例如，“斯特拉迪瓦里小提琴音色专家”，“帕瓦罗蒂音色专家”，
等等。这样，只须让这些虚拟的音色专家对实际录音作识别，分析，合成，就能赋予这些录音指定的音色。
目前控制音响质量的另一个方法，是频率补偿法，这是用于复杂的混响声源，如交响乐和电影配音。我们见到专业音响师面前的音响控制盘上，其中有上百个滑动电阻控制器，那是用于增强或衰减某些频率的谐波成分。
作为一个例子，如果一段音乐中有两种乐器交织在一起演奏，如小提琴和大提琴，小提琴的音域在200Hz-12500Hz范围，大提琴的音域在60Hz-500Hz范围，要提升或衰减小提琴声音分量，
可以使用100-15000Hz的电阻控制器，要提升或衰减大提琴声音分量，可以使用50-1000Hz的电阻控制器。很明显，这样的控制是十分粗糙的，因为有限数量的控制器，会同时对两种乐器共享的频率段产生影响，
而达不到控制的目的，或有害于整体效果。这里所举的两种乐器的音乐是极为简单的例子，实际情况下要处理的音乐是有上百种乐器组成的交响音乐，因而使用这种方法很难得到理想效果。
理想的方法是对人耳能识别的频率范围的所有频率，都设一只控制器。一般认为，人耳能识别的频率范围是20Hz-20000Hz，如果控制器的频率间隔为1Hz，这就需要19980只控制器。这样庞大的控制系统，
非但硬件上不能满足，怎样控制它们？谁来控制它们？这些都是AI技术发挥的天地。
AI技术在飞速地发展，但目前都用在军事，民生，及金钱相关的领域。音乐音响发烧友们不知能否盼到，在2025年版的放音设备的控制板上，会增加一个称为“音色控制”的按键。
（2020年1月）