AI và di sản âm nhạc Việt Nam: Từ lưu giữ đến sáng tạo và trao truyền Cuộc cách mạng về âm thanh, ánh sáng và sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mang đến sức sống mới cho ngành văn hóa Việt Nam, đặc biệt là lĩnh vực âm nhạc. Từ việc phục dựng những thanh âm cổ truyền tưởng chừng thất truyền đến kiến tạo những đại nhạc hội đa giác quan choáng ngợp… công nghệ giúp âm nhạc thăng hoa, chạm đến trái tim khán giả bằng một diện mạo rực rỡ và đầy tự hào. Nói cách khác, sự phát triển vượt bậc của công nghệ không làm phai nhạt bản sắc, mà trái lại, đang trở thành đôi cánh nâng tầm giá trị Việt, hiện thực hóa khát vọng chấn hưng văn hóa từ Nghị quyết 80-NQ/TW và tinh thần đột phá chuyển đổi số trong Nghị quyết 57-NQ/TW của Bộ Chính trị.
______________________
Mỗi làn điệu dân gian đều lưu giữ những dấu ấn về lịch sử, tín ngưỡng và đời sống cộng đồng. Với sự hỗ trợ của Trí tuệ nhân tạo (AI), những tư liệu âm nhạc riêng lẻ có thể được kết nối, phân tích để mở ra những cách tiếp cận mới đối với tri thức di sản.
 |
Ngày 7/11/2026, đêm nhạc hội “Dân Chơi Dân Ca” của Phương Mỹ Chi tại Trung tâm Triển lãm Quốc tế VEC (Hà Nội) đã thu hút sự quan tâm của gần 5.000 khán giả. Hình ảnh “con thuyền văn hóa” chở theo nhiều nhạc cụ được sử dụng như một biểu tượng cho hành trình khám phá văn hóa Việt Nam. Không gian âm nhạc của dự án của nữ nghệ sĩ trẻ được mở rộng từ Bắc vào Nam, từ cao nguyên đến đồng bằng, kết nối những câu chuyện văn hóa về vùng đất, thiên nhiên và con người.
Đằng sau những sản phẩm âm nhạc dân gian đương đại là cả một hành trình đòi hỏi nhiều thời gian, công sức và nguồn lực tài chính của Phương Mỹ Chi cùng ê-kíp. Từ tìm kiếm tư liệu, lựa chọn chất liệu đến trực tiếp gặp gỡ, đối thoại với nghệ nhân am hiểu văn hóa bản địa, từ thực hành từng điệu múa đến học từng cách luyến âm, mỗi sản phẩm đều cần một quá trình chuẩn bị công phu.
 |
Hành trình ấy đặt ra một câu hỏi: Khi ngày càng nhiều nghệ sĩ trẻ mong muốn tìm về chất liệu truyền thống, họ có thể tiếp cận nguồn tri thức về di sản một cách hệ thống và thuận tiện đến đâu, thay vì phải một lần nữa tự lần tìm qua những nguồn tư liệu phân tán và mạng lưới chuyên gia?
Trên thực tế, Việt Nam đã trải qua nhiều thập niên sưu tầm, nghiên cứu và lưu trữ âm nhạc truyền thống. Những kho tư liệu tại Viện Âm nhạc – Học viện Âm nhạc Quốc gia Việt Nam, các công trình điền dã, bản ghi âm, ghi hình và hồ sơ di sản là nguồn tài sản tri thức quý giá. Công nghệ đã góp phần chuyển đổi một phần tư liệu từ băng từ, đĩa và các phương tiện lưu trữ truyền thống sang định dạng số, tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc bảo quản và tra cứu.
Theo ThS. Huỳnh Hoàng Cư, Trưởng khoa Nghệ thuật, Trường Đại học Văn Hiến, công nghệ ghi âm cách đây vài chục năm còn hạn chế, nhiều bản ghi đã bị xuống cấp, chất lượng không còn bảo đảm để phục vụ việc nghiên cứu và khai thác tư liệu: “AI có thể hỗ trợ phục hồi những bản ghi âm cũ, cải thiện chất lượng âm thanh, đồng thời hỗ trợ phân tích cao độ và một số sắc thái trong cách thể hiện thang âm ngũ cung truyền thống, nốt non, nốt già. Những ứng dụng này có thể giúp tư liệu âm nhạc dễ tiếp cận hơn và cung cấp thêm cơ sở cho hoạt động nghiên cứu chuyên môn.”
 |
Nghiên cứu của ThS. Huỳnh Hoàng Cư cũng chỉ ra rằng tư liệu âm nhạc dân gian Việt Nam còn phân tán và thiếu hụt những dữ liệu ngữ cảnh như không gian diễn xướng, phong tục, nghi lễ, phương ngữ và vai trò xã hội của âm nhạc trong cộng đồng.
Yêu cầu đặt ra không chỉ dừng ở việc bảo quản các bản ghi âm, mà còn là kết nối và khai thác những lớp thông tin, tri thức văn hóa gắn với mỗi tư liệu. Khi được liên kết với dữ liệu về nghệ nhân, nhạc cụ, kỹ thuật diễn xướng, lời ca, phương ngữ và các tư liệu lịch sử, phong tục, nghi lễ, mỗi bản ghi có thể trở thành điểm khởi đầu để tìm hiểu một không gian văn hóa rộng lớn hơn. AI có thể hỗ trợ đối chiếu, phân tích đặc trưng âm nhạc và nhận diện mối liên hệ giữa làn điệu với người thực hành, môi trường diễn xướng và đời sống cộng đồng.
 |
Thạc sĩ, Nghệ sĩ Vũ Thị Kim Yến - Chủ nhiệm bộ môn Âm nhạc truyền thống, Phân hiệu trường Đại học FPT cho biết: “AI hiện nay nhận diện khá tốt các thông số vật lý của âm thanh như cao độ, trường độ, cường độ và phổ âm sắc. Cái khó nằm ở những kỹ thuật nhấn, rung, láy mang sắc thái tinh tế, gắn với từng hơi điệu và vùng miền. Máy có thể đo được độ rung, nhưng khó hiểu vì sao một ngón nhấn được xem là “đúng hơi” trong Ca Huế hay Đờn ca tài tử.”
Từ dữ liệu được chuẩn hóa và chú giải, AI có thể hỗ trợ đối chiếu các dị bản và nhận diện đặc trưng giai điệu vùng miền. Trong tham luận về bảo tồn dân ca Bình – Trị – Thiên tại Hội thảo Khoa học Quốc gia “Bản sắc Âm nhạc Việt trong kỷ nguyên AI” 2026, ThS. Nguyễn Đình Khoa, Trường Đại học Quảng Bình đã đề xuất sử dụng công nghệ này để phân tích nhịp điệu câu hò, điệu lý, so sánh các biến thể của cùng một làn điệu theo không gian và cách thể hiện của nghệ nhân.
 |
Ở góc độ nghiên cứu và đào tạo, PGS.TS.NSƯT Nguyễn Thị Ngọc Lan, Trưởng khoa Âm nhạc ứng dụng, Trường Đại học Thăng Long, cho rằng AI có thể hỗ trợ phân tích những đặc trưng nghệ thuật như cách nhả chữ, luyến láy trong ca trù; kỹ thuật vang, rền, nền, nảy trong quan họ; hay tiết tấu và sự phối hợp nhạc cụ trong nhã nhạc cung đình Huế. Tuy nhiên, nhận diện được đặc điểm âm thanh chưa đồng nghĩa với việc hiểu được bản chất nghệ thuật: “Âm nhạc truyền thống không chỉ được tạo nên bởi những thông số kỹ thuật, mà còn chứa đựng kinh nghiệm sống, cảm xúc, ngôn ngữ và bản sắc văn hóa của cộng đồng.”
Một trong những yêu cầu quan trọng khi ứng dụng AI vào khai thác di sản âm nhạc là bảo đảm sự hiện diện của các ngôn ngữ và truyền thống văn hóa ít được phản ánh trong dữ liệu. Đây cũng là vấn đề ông Jonathan Wallace Baker, Trưởng Đại diện UNESCO tại Việt Nam, lưu ý khi trao đổi với Tạp chí Ngày Nay: “Các hệ thống AI cần phản ánh sự đa dạng về ngôn ngữ, truyền thống âm nhạc và hình thức biểu đạt văn hóa, đặc biệt là những cộng đồng chưa được đại diện đầy đủ.”
 |
Trong âm nhạc, lời ca không chỉ truyền tải nội dung mà còn lưu giữ những dấu ấn về ngôn ngữ, lịch sử và đời sống cộng đồng. Phương ngữ, cách phát âm, thanh điệu và ngữ điệu góp phần tạo nên sắc thái riêng của mỗi vùng miền, mỗi loại hình dân ca. Khi được cung cấp dữ liệu ngôn ngữ phù hợp, AI có thể hỗ trợ nhận diện, phiên âm, dịch lời ca, đối chiếu cách phát âm, cách dùng từ địa phương và các dị bản. Điều này đặc biệt có ý nghĩa với âm nhạc của các cộng đồng dân tộc thiểu số và vùng sâu, vùng xa, nơi nhiều làn điệu vẫn được lưu truyền chủ yếu bằng hình thức truyền khẩu, còn tư liệu ghi chép và phiên âm hạn chế. Qua đó, nhà nghiên cứu có thêm cơ sở tìm hiểu những địa danh, phong tục, tập quán, quan niệm về thiên nhiên và đời sống xã hội được phản ánh trong tiếng hát.
Đây cũng là lĩnh vực đặt ra thách thức lớn về dữ liệu. Với những ngôn ngữ ít người sử dụng, thiếu nguồn văn bản và bản ghi được phiên âm, AI khó có thể nhận diện chính xác nếu không có sự tham gia của người bản ngữ trong quá trình thu thập, chú giải và kiểm chứng.
Bởi vậy, trong quá trình ứng dụng AI vào di sản âm nhạc, nghệ nhân và cộng đồng không chỉ cung cấp dữ liệu mà còn là chủ thể giúp xác định, diễn giải và kiểm chứng những giá trị văn hóa được lưu giữ trong mỗi làn điệu./.
