《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 GENEATED IMAGE
影視系
吳Ｏ茹
在課程實作中透過嘗試運用多種AI聲音工具音樂與語音風格的調整，使其與畫面敘事相互呼應，最終完成一個兼具真實感與創意的聲音呈現。一開始老師先介紹ElevenLabs、SUNO與ChatGPT，讓我們先用簡單得練習體驗，透過ChatGPT撰寫對白腳本，接著，將文本輸入至ElevenLabs中，我們分別選用不同的角色模型進行語音合成。例如“ElevenLabs boy”與“ElevenLabs girl”這兩組模型能夠產出相對自然的男聲與女聲，實際比對過多種語音樣本後，挑選出覺得喜歡得進行配音。
AI GENEATED IMAGE
傳設學院
林Ｏ綸
AI 音樂生成也不是沒爭議。像版權問題就很敏感，誰擁有這些音樂？老師說 Suno AI 的產權是平台和使用者共享，但如果被用來訓練其他模型，或出現跟知名歌曲類似的旋律，這些就可能涉及法律問題。還有個案子是小甜甜布蘭妮被 AI 仿聲出現假歌曲，也再次提醒我們，AI 雖然強，但人類的創作還是需要被保護與尊重。
AI GENEATED IMAGE
影視系
苗Ｏ濤
ElevenLabs 還支援多語言輸出，這對於製作國際化影片或需要多語字幕
的作品尤為便利。在一個團隊合作的專案中，我們嘗試將同一段旁白翻譯為多
種語言，發現 AI 自動生成的結果不僅發音準確，還能根據語言特性調整語速
和節奏，大大縮短了我們的製作時間。
然而，在實際應用中，我也發現了一些限制。例如，ElevenLabs 雖然能夠生成
自然的對話，但在面對極度情緒化的片段或需要強烈表現力的劇情時，仍會出
現一些機械感。此外，對於需要多層次情感表達的角色聲音，仍需要後期的精
細剪接與調整才能達到最佳效果。
AI GENEATED IMAGE
影視系
廖Ｏ旋
這堂課讓我對 Suno AI 在音樂創作與配樂應用方面的潛力有了深入認識。Suno AI 是一款透過人工智慧自動生成音樂的工具，尤其擅長創作 rap 與電子音樂風格，廣泛應用於歌唱創作、詞曲創作與嗓音 cover 等領域。其最大優勢在於能夠快速生成音樂片段，節省大量時間並激發創意，尤其是當使用者提供規律且簡潔的歌詞時，更能產出穩定自然的音樂；反之若文字過長，則生成內容可能自動偏向 rap 或重金屬風格。
課程中也強調了人聲歌曲與影像配樂的明顯差異。人聲歌曲重視情感與歌詞的表達，而配樂則著重於氛圍與情緒的營造，通常不需要人聲。為了讓配樂生成更精準，老師教導我們如何透過 ChatGPT 生成中括號格式的英文音樂標籤，從樂器、情緒與節奏三方面精確描述所需音樂風格，提升與影像的契合度。
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。
