人工智能自动续写音乐，是指利用人工智能技术，根据已有的音乐片段，生成新的音乐作品。

该技术主要基于机器学习，通过对大量音乐作品进行训练，学习音乐的规律和特征，从而能够生成具有一定质量的音乐作品。

人工智能自动续写音乐的技术原理主要包括以下几个步骤：

数据准备：首先需要准备大量的音乐作品作为训练数据。这些数据可以来自不同类型的音乐，包括古典音乐、流行音乐、摇滚音乐等。

特征提取：然后需要从训练数据中提取音乐的特征。这些特征可以包括音高、节奏、强度、音色等。

模型训练：利用机器学习算法，对训练数据进行训练，生成能够生成新音乐的模型。

音乐生成：将已有的音乐片段输入到模型中，生成新的音乐作品。

人工智能自动续写音乐的应用范围很广，包括：

音乐创作：可以帮助音乐家创作新的音乐作品。

音乐教育：可以帮助音乐学习者学习音乐理论和创作技巧。

音乐娱乐：可以为人们提供新的音乐体验。

目前，人工智能自动续写音乐技术还处于发展阶段，但已经取得了一定的进展。

例如，2021年，瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员利用人工智能技术，续写了贝多芬未完成的第十交响曲。

常用的人工智能自动续写音乐工具

Magenta：由Google AI开发的音乐创作工具。Magenta提供了多种音乐生成功能，包括音乐生成、伴奏生成、即兴创作等。

MusiGAN：由华盛顿大学开发的音乐生成工具。MusiGAN采用了生成对抗网络（GAN）技术，能够生成具有一定创意的音乐作品。

MelodyRNN：由斯坦福大学开发的音乐生成工具。MelodyRNN采用了循环神经网络（RNN）技术，能够生成具有流畅性和连贯性的音乐作品。

使用人工智能自动续写音乐的注意事项

人工智能自动续写音乐技术还处于发展阶段，生成的音乐作品可能存在一定的缺陷，例如旋律单调、和声不协调等。

人工智能自动续写音乐技术需要大量的音乐数据进行训练，因此需要投入一定的成本。

人工智能自动续写音乐技术可以帮助音乐家创作新的音乐作品，但不能完全替代人类的创造力。