《電影混音》創新實踐課程
ＡＩ賦能教育 2025 Spring term.
課程核心與創新動機
歡迎來到義守大學電影與電視學系《電影混音》課程成果展。由陳嘉暐老師授課，本課程嘗試運用ＡＩ工具，打破傳統教學框架，回應視聽產業快速變革。
以往混音教學偏重技術操作，難以激發創意與熱情。面對產業對聲音設計的高標準，我們轉向「協作式探索」，開創師生共學的教學模式。
為突破高門檻、資源不足與創新思維瓶頸，我們導入AI工具，作為技術與創意的橋樑，推動混音教學邁向新世代。
核心創新在於：運用 ElevenLabs 語音合成 和 Suno AI 音樂生成 技術，讓學生實際操作AI，打造未來感十足的電影聲音設計。
AI賦能：課程中的三大利器
聲音無極限：ElevenLabs × Suno AI 登場，加上必備的ＬＬＭ工具
我們運用AI工具，讓學生拓展聲音創作的邊界：
ElevenLabs｜語音合成與克隆
功能亮點：輸入文字即可生成自然語音，甚至用30秒音檔克隆聲音。支援語音變聲、語調調整。
課程實作：用於角色試音、台詞替換、性別聲線調整。學生操作其即時語音克隆技術，打造多元聲音版本。
Suno AI｜智慧音樂生成器
功能亮點：輸入文本即可創作歌曲，自動生成音樂片段，並可拆分人聲與背景音。
課程實作：學生利用劇本，產稱相應的音樂標籤，輸入情境文字，生成劇情配樂與主題曲。
Chatgpt| 指令溝通助手
功能亮點： 分析劇本內容，協助情緒分級與劇情重點標示；提供音樂風格建議與標籤；協助創作歌詞草稿與音效指令。
課程實作：使用 ChatGPT 對劇本台詞進行情緒分級，並產出情緒變化曲線圖，用以標示劇情高低潮及配樂插入點。根據情緒圖，請 ChatGPT 推薦適合的音樂風格與英文標籤，例如 [Emotional ambient] 或 [Dark cinematic]。
ElevenLabs的應用流程與實踐
以課程專案為例，ElevenLabs語音克隆流程如下：
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情緒分析：用LLM分析劇本，生成情緒分級表，掌握台詞情感高低。
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演員錄音：演員進行配音錄音，成為AI訓練素材。
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建立模型：將錄音剪段、調整參數，建構演員專屬聲音模型。
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台詞修改：利用AI語音克隆進行台詞修改錄製，節省重錄時間。
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語音替換：輸入修改台詞，自動生成AI語音並替換原音軌。
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後製整合：在剪輯軟體中對齊畫面、降噪、添加效果。
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模型刪除：課程結束後，依合約刪除AI聲音模型，保障演員權益。
聲音的倫理與演員的權益
AI語音雖提升效率，也帶來倫理挑戰。
小綠演員參與我們的AI語音實驗，坦言：「配音是表演的一部分，不希望聲音被任意複製取代。」
我們簽署《AI語音合作條款》：
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AI聲音僅限教學、不得公開或商用
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完工即刪除模型，全程紀錄備證
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演員全程知情參與，擁有聲音自主權
她提醒我們：「AI難以模擬人類真實的情感。」技術強大，但更需尊重演員的創作價值。我們也引導學生從倫理角度看待聲音使用，學習成為負責任的影像創作者。
113-2 義守大學創新教學
113-2 義守大學創新教學
語音模型刪除證明影片
錄製時間：2025/06/18
輔助配樂生成流程:
1. 劇本分析與情緒映射： 從電影劇本出發，使用大型語言模型（LLM），如ChatGPT，對劇本進行情緒分析，並產出「情緒變化曲線圖」，以圖表呈現劇情的情緒強度變化。這有助於我們視覺化地標示出劇情的高低潮與情緒轉折點，為決定音樂的in/out點提供依據。
2. 討論音樂標籤： 根據情緒圖分析結果，與老師自製的GPTS討論並生成適合該場景情緒與風格的英文配樂標籤。標籤需要包含情緒、樂器、節奏等元素，並特別強調使用中括號 [] 呈現，以避免被Suno誤讀為歌詞。我們通常會請LLM產出至少四個不同風格的標籤供選擇。範例標籤：[Emotional ambient]、[Dark cinematic]。
3. Suno迭代測試： 將討論出的英文標籤輸入Suno AI。為了更聚焦於配樂功能，我們會選擇使用「純音樂模式」來避免生成人聲。若生成的音樂不完全符合需求，則需要進行「迭代測試」，反覆調整標籤或參考短音樂片段進行延伸，直到獲得滿意的音樂片段。
113-2 義守大學創新教學
根據特定場次，生成音樂標籤，最後生成跳舞音樂
根據變化轉折場次，生成音樂標籤、再生成情境配樂
輔助電影主題曲生成流程
1.主題提煉： 從電影劇本中提煉出適合創作主題曲的核心故事主題或情感主軸。例如，針對《艾瑞亞》劇本，我們討論出的主題是「機器人無法取代母愛」。
2.結構與歌詞創作： 運用老師提供的主題曲結構指令（如Verse, Chorus, Bridge, Outro等） 指導創作。將主題和結構指令提供給LLM，請其協助撰寫繁體中文歌詞草稿，要求歌詞簡潔、押韻、字數固定且情感強烈。我們也會請LLM根據完整劇本進行歌詞修改。
3.討論音樂風格： 歌詞完成後，再次利用LLM討論並確定主題曲的主要音樂風格標籤，這些標籤是Suno生成音樂的重要參數。例如，風格可能被定義為 cinematic, emotional, glitch pop。
4.Suno迭代測試與分離： 將歌詞與風格標籤輸入Suno AI。Suno會生成不同版本的歌曲。需要進行「迭代測試」，比較分析並選出最適合的版本。選定的主題曲版本可以利用Suno的「Get Stems」功能 分離人聲與背景音樂，以便後續在剪輯軟體（如DaVinci Resolve）中進行混音與應用。
主題曲歌詞
113-2 義守大學創新教學
113-2 義守大學創新教學
學生ＡＩ工具反思回饋
來源：課堂作業七（1000字的ＡＩ應用心得報告（0508））
ＡＩ工具，期末問卷分析（共回收20份學生問卷）
1. 課前基礎認知與學習動機
大部分同學（14/19）在課程開始前僅「略有耳聞」，對 AI 工具多停留在概念層次，實際使用經驗不足；僅有少數（5/19）已有基本認識。此現象顯示學生在 AI 混音領域的學習動機強烈，但仍需透過實作課程來建立操作自信與專業能力。
2. 工具使用現況與偏好
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ChatGPT 與 Suno 為最常用的兩款工具：
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ChatGPT 因具備對話式交互與文本創作功能，課前（15 人次）與課中（12 人次）皆廣泛採用。
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Suno 則因在聲音生成與混音示例中表現出色，課後有 10 人次表態「最受用且會再使用」，顯示其在音訊創作環節的實用性。
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3. AI 對藝術創作的影響評估
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絕大多數（14/19）認為 AI 的正面影響大於負面，僅 5 人感受負面影響更顯著。此結果反映，透過「實際操作—成果檢視」的教學設計，增強了學生對 AI 提升效率、激發創意及簡化流程的認同。
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然而，仍有少部分同學擔憂「過度依賴可能削弱創作者原創力」、「AI 風格同質化恐損害作品多樣性」。
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4. AI 輔助 vs. 人類創作的差異認知
同學們普遍認為 AI 輔助創作的主要差異在於：
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效率與產量：AI 可快速生成多樣化素材、節省重複性工作；
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情感深度：AI 難以提供源自人類經驗與情感的「靈魂」層面；
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風格辨識：AI 輸出易趨同質，須透過後製與人為調整來彰顯個人風格。
5. 倫理風險與警覺
透過課堂討論，多數同學對 AI 倫理議題有更深體會：
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資訊操弄與濫用（8 人）：憂慮深度偽造（deepfake）技術助長假訊息擴散。
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就業衝擊（5 人）：擔憂 AI 對創意產業人力需求的替代效應。
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算法偏見（4 人）：關注訓練數據中潛藏的性別、種族偏差。
另有少數提出隱私侵犯、版權爭議等面向，顯示學生能從多維度檢視 AI 的文化與社會影響。
6. 對未來 AI 技術的期待
雖然具體領域意見多元，但核心共識在於：
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跨媒介一體化生成：期盼 AI 能同時產出影像、聲音、劇本等多種創作素材；
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即時互動式創作：盼望出現能與創作者「即時對話」的 AI 助手，提升靈感迸發；
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文化資產保存：看好 AI 在數位博物館、古蹟復原與文化保存上的應用潛力。
結論與建議
本次 19 份問卷結果顯示，電影與電視學系二年級學生在「電影混音與 AI 工具」課程中，從初步好奇到課後深度認同經歷了明顯成長：
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基礎認知→實作深化：課前多為概念層次，課中實作後對 AI 價值有更直觀的感受；
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聲音生成與對話創作雙核心：Suno、ChatGPT 為最核心利器，其他工具則依需嘗試；
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效率提升 vs. 創作靈魂：學生肯定 AI 在效率與多樣性上的貢獻，同時保留對創作人文深度與倫理風險的警覺；
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未來方向：聚焦跨媒介整合、即時共創及文化保存。
