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中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

本文作者: 黃善清 2019-03-04 09:38
導(dǎo)語(yǔ):著力培養(yǎng)「音樂(lè)與理工科交叉融合的復(fù)合型拔尖創(chuàng)新人才」

雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按:作為中國(guó)音樂(lè)學(xué)習(xí)最高學(xué)府之一,中央音樂(lè)學(xué)院今日發(fā)布了一則音樂(lè)人工智能博士招生啟事。該專業(yè)全名為「音樂(lè)人工智能與音樂(lè)信息科技」,為中央音樂(lè)學(xué)院首次開設(shè),導(dǎo)師陣容有來(lái)自清華大學(xué)、北京大學(xué)的人工智能教授,聯(lián)合中央音樂(lè)學(xué)院院長(zhǎng)共同組成雙導(dǎo)師培養(yǎng)制 (音樂(lè)導(dǎo)師+科技導(dǎo)師),著力培養(yǎng)「音樂(lè)與理工科交叉融合的復(fù)合型拔尖創(chuàng)新人才」。

中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

據(jù)官網(wǎng)資料顯示,「音樂(lè)人工智能與音樂(lè)信息科技」專業(yè)學(xué)制一共是 3 年,要求報(bào)考者必須是出身計(jì)算機(jī)、智能和電子信息類的考生。

建議閱讀書目方面,除了《音樂(lè)理論基礎(chǔ)》1 本與音樂(lè)理論掛鉤外,其余 4 本推薦書目都跟人工智能理論相關(guān),它們分別為《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》、《信號(hào)與系統(tǒng)引論》、《人工智能:一種現(xiàn)代的方法》以及《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)》

中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

由于「音樂(lè)人工智能與音樂(lè)信息科技」為跨學(xué)科專業(yè),面試環(huán)節(jié)除了將考核本學(xué)科的專業(yè)能力之外,還會(huì)考核考生的音樂(lè)能力——演奏某種樂(lè)器或者單純進(jìn)行演唱。

中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

目前該專業(yè)已敲定的 3 名聯(lián)合培養(yǎng)導(dǎo)師分別為:

  • 俞峰

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中央音樂(lè)學(xué)院院長(zhǎng), 教授、博導(dǎo),「萬(wàn)人計(jì)劃」領(lǐng)軍人才,「四個(gè)一批」人才。中國(guó)指揮學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)、全國(guó)藝術(shù)專業(yè)學(xué)位研究生教指委副主任、中國(guó)文聯(lián)第十屆全國(guó)委員會(huì)委員, 享受國(guó)務(wù)院政府特殊津貼。

  • 孫茂松

中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

清華大學(xué)教授、博導(dǎo), 清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長(zhǎng), 原計(jì)算機(jī)系主任、黨委書記, 教育部教學(xué)信息化與教學(xué)方法創(chuàng)新指導(dǎo)委員會(huì)副主任委員, 中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)第九屆全國(guó)委員會(huì)委員。主要研究領(lǐng)域?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算教育學(xué)。國(guó)家 973 計(jì)劃項(xiàng)目首席科學(xué)家, 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目首席專家。2017 年領(lǐng)銜研制出「九歌」人工智能古詩(shī)寫作系統(tǒng)。

  • 吳璽宏

中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

北京大學(xué)教授、博導(dǎo), 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才。北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院副院長(zhǎng), 智能科學(xué)系主任, 言語(yǔ)聽覺(jué)研究中心主任, 致力于機(jī)器聽覺(jué)計(jì)算理論、語(yǔ)音信息處理、自然語(yǔ)言理解以及音樂(lè)智能等領(lǐng)域的研究, 先后主持國(guó)家級(jí)、省部級(jí)項(xiàng)目 40 余項(xiàng), 獲國(guó)家授權(quán)發(fā)明專利 10 余項(xiàng), 發(fā)表學(xué)術(shù)論文 200 余篇。在智能音樂(lè)創(chuàng)作、編配領(lǐng)域頗有成就。

有興趣報(bào)讀該專業(yè)的考生,須在 2019 年 3 月 1 日至 15 日期間在網(wǎng)上完成報(bào)名(網(wǎng)址:http://yz.chsi.com.cn/),考試將于今年 5 月在中央音樂(lè)學(xué)院舉行。

更多詳情可點(diǎn)擊:http://www.ccom.edu.cn/xwyhd/xsjd/2019s/201903/t20190301_53856.html 進(jìn)行了解。

專業(yè)開辦早有預(yù)兆?

如果一直有關(guān)注中央音樂(lè)學(xué)院的動(dòng)態(tài),就不會(huì)對(duì)該專業(yè)的開辦感到驚訝。

早在去年的 5 月份,中央音樂(lè)學(xué)院就與素以創(chuàng)新性交叉學(xué)科研究聞名的美國(guó)印第安納大學(xué)信息計(jì)算與工程學(xué)院共同簽署合作建設(shè)「信息學(xué)愛樂(lè)樂(lè)團(tuán)」實(shí)驗(yàn)室——所謂「信息愛樂(lè)」,指的是一套音樂(lè)人工智能伴奏系統(tǒng),由印第安納大學(xué)信息計(jì)算與工程學(xué)院音樂(lè)信息學(xué)實(shí)驗(yàn)室主任教授 Christopher Raphael 所發(fā)明。

該系統(tǒng)的最大特點(diǎn)是會(huì)運(yùn)用數(shù)學(xué)方法把音樂(lè)本身和音樂(lè)家的感受進(jìn)行了全面解讀、演算,通過(guò)不斷的主動(dòng)學(xué)習(xí),形成更加貼近音樂(lè)家個(gè)性化表現(xiàn)需求的管弦樂(lè)團(tuán)伴奏、協(xié)奏模板,為音樂(lè)家提供了更為豐富靈活的演奏機(jī)會(huì)。

完成簽署后,經(jīng)過(guò)半年多的緊張籌備,雙方于去年 11 月 26 日合作舉辦中國(guó)首場(chǎng)由人工智能進(jìn)行伴奏的特殊音樂(lè)會(huì)——「AI 之夜音樂(lè)會(huì)」,來(lái)自中央音樂(lè)學(xué)院的 12 位不同專業(yè)的優(yōu)秀獨(dú)奏家與「信息愛樂(lè)」聯(lián)袂演出了 12 首多種體裁風(fēng)格的中外作品。

值得一提的是,本場(chǎng)音樂(lè)會(huì)加入了人工智能協(xié)奏中國(guó)樂(lè)曲《長(zhǎng)城隨想曲》,這是第一次音樂(lè)人工智能技術(shù)與中國(guó)民族音樂(lè)進(jìn)行碰撞。

中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

圖片源自中央音樂(lè)學(xué)院官網(wǎng)

中央音樂(lè)學(xué)院院長(zhǎng)俞峰教授在音樂(lè)會(huì)致辭中說(shuō)道:「這是一場(chǎng)意義深遠(yuǎn)的音樂(lè)會(huì),我國(guó)整個(gè)音樂(lè)行業(yè)將由此進(jìn)入到一個(gè)「人工智能化」的時(shí)代,極大的提升了整個(gè)音樂(lè)行業(yè),尤其是音樂(lè)教育行業(yè)的信息化水平。人工智能技術(shù)與音樂(lè)藝術(shù)專業(yè)相結(jié)合將會(huì)實(shí)現(xiàn)整個(gè)行業(yè)的跨越式發(fā)展,一定會(huì)成為音樂(lè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的典范?!?/p>

「AI 之夜音樂(lè)會(huì)」音樂(lè)會(huì)完整演出視頻:

http://video.ccom.edu.cn/index.php?option=weixin,dianbodetail&id=3514

國(guó)內(nèi)科研熱情日益高漲

除了中央音樂(lè)學(xué)院,試圖在人工智能 + 音樂(lè)上做出成績(jī)的,尚有星海音樂(lè)學(xué)院及中央民族大學(xué)。

去年 5 月 16 日,由星海音樂(lè)學(xué)院管弦系與美國(guó)印第安納大學(xué)信息計(jì)算與工程學(xué)院音樂(lè)信息學(xué)實(shí)驗(yàn)室合作的「音樂(lè)人工智能輔助管弦樂(lè)教學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室」正式掛牌啟動(dòng),雙方將就「音樂(lè)人工智能輔助管弦樂(lè)教學(xué)」系統(tǒng)引入至日常教學(xué)中展開合作。

據(jù)了解,該系統(tǒng)可以讓學(xué)生們?cè)谌粘I(yè)練習(xí)過(guò)程中隨時(shí)聽到職業(yè)管弦樂(lè)團(tuán)的完整樂(lè)曲伴奏,同時(shí)將自己與管弦樂(lè)團(tuán)的合成演奏音頻轉(zhuǎn)化成高度結(jié)構(gòu)化、可視化、可檢索、可比較研究的音樂(lè)數(shù)據(jù)帶到課堂上與專業(yè)老師共同探討;對(duì)專業(yè)老師而言,該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生專業(yè)學(xué)習(xí)情況的縱向和橫向比較,獲得了解學(xué)生的第一手資料,從而完善教學(xué)內(nèi)容和方法。

中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

圖片源自「星海音樂(lè)學(xué)院」微信公眾號(hào)

去年 12 月 7 日,由中央民族大學(xué)與平安科技聯(lián)手的「人工智能音樂(lè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室」簽字揭牌儀式在中央民族大學(xué)知行堂舉行。本次合作旨在發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)、通過(guò)共同研發(fā),實(shí)現(xiàn)人工智能音樂(lè)創(chuàng)作由欣賞階段到專業(yè)階段再到專家階段的設(shè)想。

中央民族大學(xué)黨委常委、副校長(zhǎng)宋敏在揭牌儀式上表示,人工智能己列入國(guó)家規(guī)劃并進(jìn)入逐步實(shí)施階段,正在不斷與各個(gè)領(lǐng)域結(jié)合,無(wú)疑將引領(lǐng)未來(lái)各行各業(yè)的發(fā)展,她希望雙方通過(guò)實(shí)驗(yàn)室這一平臺(tái)各自發(fā)揮優(yōu)勢(shì),提高民大學(xué)科建設(shè)水平和音樂(lè)創(chuàng)作水平,推進(jìn)北京「四個(gè)中心」建設(shè)特別是文化中心建設(shè),并積極助力中國(guó)優(yōu)秀音樂(lè)文化走出。

中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

圖片源自中央民族大學(xué)官網(wǎng)

另外,由復(fù)旦大學(xué)、清華大學(xué)聯(lián)合創(chuàng)辦,至今已是第 6 屆的中國(guó)聲音與音樂(lè)技術(shù)會(huì)議 CSMT(Conference on Sound and Music Technology),從 2013 年開始便就聲音與音樂(lè)技術(shù)這門多學(xué)科交叉領(lǐng)域源源不斷地為國(guó)內(nèi)輸出學(xué)術(shù)見解,豐富了國(guó)內(nèi)人工智能 + 音樂(lè)領(lǐng)域的研究成果。

以 2018 年的會(huì)議為例,其征文主題包括:

  • 音樂(lè)聲學(xué)

樂(lè)器聲學(xué)/嗓音聲學(xué)/心理聲學(xué)與電聲學(xué)/空間音樂(lè)聲學(xué)等

  •  聲音與音樂(lè)的信號(hào)處理

工業(yè)、農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、地理、環(huán)境等各行各業(yè)領(lǐng)域的聲音信號(hào)處理/音樂(lè)信號(hào)處理

  • 計(jì)算機(jī)聽覺(jué)

聲音與音樂(lè)的內(nèi)容分析、理解和建模/音頻與音樂(lè)信息檢索/聲音與音樂(lè)分類、標(biāo)注、情感計(jì)算、推薦等/人工智能在聲音與音樂(lè)計(jì)算中的應(yīng)用/聲音及音樂(lè)計(jì)算在娛樂(lè)、教育、海洋、醫(yī)學(xué)、裝備、軍事、信息安全等各領(lǐng)域的應(yīng)用

  • 音頻信息安全

魯棒音頻水印/音頻認(rèn)證/音頻取證

  • 計(jì)算機(jī)音樂(lè)與錄音

計(jì)算機(jī)輔助的音樂(lè)創(chuàng)作/計(jì)算機(jī)輔助的音樂(lè)教學(xué)系統(tǒng)/計(jì)算機(jī)音樂(lè)的制作技術(shù)/計(jì)算機(jī)音樂(lè)的軟件開發(fā)/ 音響及多聲道聲音系統(tǒng)/ 聲音裝置及相關(guān)多媒體技術(shù)/音效及聲音設(shè)計(jì)/音頻人機(jī)交互

  • ·聽覺(jué)心理學(xué)

  • ·聽覺(jué)與視覺(jué)相結(jié)合的多媒體應(yīng)用

值得一提的是,去年的 CSMT 大會(huì)特別開辟了兩個(gè) Special Session:一個(gè)用來(lái)探討面向一般 Audio 的計(jì)算機(jī)聽覺(jué),試圖擴(kuò)展 Music 之外的 Audio + AI 人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用,比如海洋艦船識(shí)別、設(shè)備診斷、AI 醫(yī)療、嗓音聲學(xué)、音頻監(jiān)控、動(dòng)物識(shí)別、農(nóng)業(yè)保護(hù)、工業(yè)自動(dòng)化等;另一個(gè)則是探討中國(guó)民族音樂(lè)與計(jì)算機(jī)等科學(xué)技術(shù)的交叉融合,顯示了該國(guó)內(nèi)會(huì)議的前瞻性。

當(dāng)下流行的 AI + 音樂(lè)算法

對(duì)于當(dāng)下的音樂(lè)人工智能算法研究,中國(guó)音樂(lè)學(xué)院音樂(lè)學(xué)系付曉東教授在發(fā)表于 2018 年 05 期《藝術(shù)探索》的《音樂(lè)人工智能的倫理思考——算法作曲的「自律」與「他律」》一文中按「自律」與「他律」將之進(jìn)行了劃分。

其中「自律」指的是機(jī)器嚴(yán)格或非嚴(yán)格地遵循事先規(guī)定好的內(nèi)部結(jié)構(gòu)原則,對(duì)應(yīng)于音響素材而生成音樂(lè)作品,最終的音響呈現(xiàn)受到內(nèi)部結(jié)構(gòu)原則的自律性限定;「他律」則指機(jī)器嚴(yán)格或非嚴(yán)格地遵循依據(jù)人類經(jīng)驗(yàn)規(guī)定好的外部結(jié)構(gòu)原則,并映射為音響而生成作品,最終的音響呈現(xiàn)受到外部結(jié)構(gòu)原則的他律性限定。

最終的梳理結(jié)果如下:

  • 「自律」類音樂(lè)人工智能算法


(一)數(shù)學(xué)模型(Mathematical Model)

以數(shù)學(xué)算法與隨機(jī)事件構(gòu)成數(shù)學(xué)模型進(jìn)行作曲。其中算法相當(dāng)于作曲法則,隨機(jī)事件相當(dāng)于音樂(lè)元素——音樂(lè)中的各種元素可分解為一系列隨機(jī)事件,如音的四屬性、音樂(lè)三要素等,作曲家(程序員)賦予其不同權(quán)重,使用特定隨機(jī)算法對(duì)其進(jìn)行運(yùn)算處理而得出音響序列,其結(jié)果是非確定性的。常用的隨機(jī)算法有馬爾科夫鏈、高斯分布等。目前以數(shù)學(xué)模型為主的音樂(lè)人工智能作品在伴奏的速度跟隨、樂(lè)句的力度處理、終止式的伸縮節(jié)奏方面有相當(dāng)?shù)摹爸悄堋备?,但是在作品的整體可聽性方面仍有明顯的欠缺。


 (二)演化算法(Evolutionary Methods)

演化算法源于達(dá)爾文所揭示的生物進(jìn)化理論,用算法模擬物種進(jìn)化的過(guò)程來(lái)構(gòu)建音樂(lè)作品。將隨機(jī)或人為的音響事件集合為一個(gè)種群,通過(guò)選種、遺傳與突變的算法反復(fù)迭代,將種群中現(xiàn)有的多個(gè)個(gè)體進(jìn)行優(yōu)勝劣汰,其結(jié)果由適應(yīng)函數(shù)構(gòu)成的審核程序予以矯正,以保證其審美意義的質(zhì)量。最常見的演化計(jì)算方法是遺傳算法(Genetic Algorithms)與遺傳編碼(Genetic Programming)。演化算法試圖將物種進(jìn)化的過(guò)程匹配于音樂(lè)生成過(guò)程的邏輯不夠完善,因此作品的審美認(rèn)可度并不高,如今常用于和聲配置與伴奏任務(wù)中。


(三)語(yǔ)法系統(tǒng)(Grammars)

音樂(lè)的構(gòu)成法則可類比于人類語(yǔ)言的語(yǔ)法規(guī)則。人類語(yǔ)言由字、詞、句等按照一定的語(yǔ)法規(guī)則構(gòu)成表達(dá)單元,音樂(lè)中的動(dòng)機(jī)、樂(lè)節(jié)、樂(lè)句也具有相似的結(jié)構(gòu)特征。首先創(chuàng)建一個(gè)特定音樂(lè)作品的語(yǔ)法規(guī)則,對(duì)和聲、節(jié)奏與音高等各種音樂(lè)素材進(jìn)行組合,最后生成音樂(lè)作品。誠(chéng)然,音樂(lè)與語(yǔ)言在某種程度上具有同構(gòu)性,但是比較而言,音樂(lè)規(guī)則體現(xiàn)出更大的靈活度與可變性,由一個(gè)固定的語(yǔ)法規(guī)則附加若干可變規(guī)則的語(yǔ)言算法,產(chǎn)生出的音樂(lè)作品多少帶有生硬而呆板的特征。


  • 「他律」類音樂(lè)人工智能算法


(一)遷移模型算法(Translational Models)

將非音樂(lè)媒體信號(hào)源中的信息映射并遷移為音樂(lè)音響信息。最常見的是將視覺(jué)信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換,例如將圖像中的線條轉(zhuǎn)換為旋律,色彩轉(zhuǎn)換為和聲,色度轉(zhuǎn)換為力度;將運(yùn)動(dòng)物體的空間位移轉(zhuǎn)換為旋律,速度轉(zhuǎn)換為節(jié)拍節(jié)奏等。也可用于非視覺(jué)信息的遷移,如將文學(xué)作品中的積極/消極的描述,通過(guò)自動(dòng)情感分析系統(tǒng)遷移為大三/小三和弦。實(shí)際上,人類的感官在一定程度上的確具有“聯(lián)覺(jué)”效應(yīng),如空間線條與旋律走向的對(duì)應(yīng),但是如果將其進(jìn)行嚴(yán)格映射,并沒(méi)有心理學(xué)的有力證據(jù)。因此使用遷移模型算法生成的音樂(lè)作品,常常出現(xiàn)在交互性的新媒體藝術(shù)表演中,更多地以現(xiàn)場(chǎng)的事件相關(guān)性與交互性為審美趣味。而一旦音樂(lè)作品與其映射對(duì)象脫離而單獨(dú)呈現(xiàn),這類作品的可聽性將會(huì)大大降低。


(二)知識(shí)推論系統(tǒng)(Knowledge-based Systems)

以某種音樂(lè)風(fēng)格類型為知識(shí)庫(kù)基礎(chǔ),將該音樂(lè)風(fēng)格的審美特征提取出來(lái)并進(jìn)行編碼,即歸納推理;以編碼程序?yàn)樗惴ǘ鴦?chuàng)造類似風(fēng)格的新作品,即演繹推理。例如基于對(duì)位法原則的巴洛克音樂(lè)風(fēng)格編碼、基于大小調(diào)和聲體系的古典浪漫音樂(lè)風(fēng)格編碼、弱化和聲功能的印象派音樂(lè)風(fēng)格編碼及各個(gè)相應(yīng)風(fēng)格作品的生成,即屬于知識(shí)推論系統(tǒng)算法。這種算法已經(jīng)在某種程度上接近于音樂(lè)學(xué)院作曲技術(shù)理論的學(xué)習(xí)過(guò)程,生成的音樂(lè)作品與其所基于的特定風(fēng)格知識(shí)庫(kù)非常相像,具有很高的可聽性。其缺點(diǎn)在于歸納—演繹兩個(gè)環(huán)節(jié)的相對(duì)割裂,即風(fēng)格編碼必須由操作者提供,程序本身僅僅是對(duì)編碼的執(zhí)行運(yùn)算,作品的結(jié)果會(huì)嚴(yán)重受到操作者對(duì)創(chuàng)作規(guī)則的抽象理解的影響,并且會(huì)存在僵化與雷同的缺點(diǎn)。


(三)機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)

操作者為計(jì)算機(jī)輸入大量的音樂(lè)音響,計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行有效“聆聽學(xué)習(xí)”,即運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)音樂(lè)構(gòu)成的法則進(jìn)行學(xué)習(xí),其過(guò)程與知識(shí)推論系統(tǒng)相似,但是操作者并不嚴(yán)格指定音樂(lè)類型,也不為程序提供風(fēng)格編碼,這個(gè)過(guò)程由算法程序自動(dòng)完成,強(qiáng)調(diào)其自主性與“無(wú)監(jiān)督”式的學(xué)習(xí)(unsupervised learning)。當(dāng)然,從本質(zhì)上來(lái)看,機(jī)器學(xué)習(xí)的“無(wú)監(jiān)督”只能是在一定程度和范圍內(nèi),它依然囿于操作者所提供的知識(shí)素材庫(kù)。機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)學(xué)優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘等計(jì)算科學(xué)的研究成果相關(guān),更與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)科的研究成果密切相關(guān),其中最為顯著的是采用決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等方法,是迄今為止對(duì)生物學(xué)習(xí)過(guò)程模仿程度最高的一種算法。機(jī)器學(xué)習(xí)仍然屬于仿生,但它超越了對(duì)結(jié)構(gòu)與力學(xué)層面的仿生,是對(duì)人類大腦思維過(guò)程的仿生。機(jī)器學(xué)習(xí)既可以用于一般意義上的音樂(lè)創(chuàng)作,也可用于即興演奏與競(jìng)奏等場(chǎng)合。雖然可以生成各種指定風(fēng)格或混合風(fēng)格的音樂(lè)作品,但是它仍然取決于操作者提供的音樂(lè)數(shù)據(jù)類型,是通過(guò)對(duì)隨機(jī)事件進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)得出規(guī)則后的音響預(yù)測(cè)。

根據(jù)付教授的劃分準(zhǔn)則,我們將能對(duì)當(dāng)今流行的大部分人工智能 + 音樂(lè)研究工作進(jìn)行有效歸類。

值得一提的是,由中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、微軟人工智能和研究院、蘇州大學(xué)團(tuán)隊(duì)合作,講述歌曲生成的端到端旋律和編曲生成框架的論文《XiaoIce Band: A Melody and Arrangement Generation Framework for Pop Music》成功榮獲 KDD 2018 的 Research Track 最佳學(xué)生論文,雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論對(duì)此做了相應(yīng)解讀,有興趣的讀者可點(diǎn)擊 http://m.ozgbdpf.cn/news/201808/NkobLRDHxZsyadg5.html進(jìn)行回看。

總的來(lái)說(shuō),未來(lái)人工智能將在音樂(lè)領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用,它可以幫助人們分析作品、創(chuàng)作以及分擔(dān)相當(dāng)多的重復(fù)性工作,進(jìn)一步激發(fā)創(chuàng)造力,探索音樂(lè)形式與內(nèi)容方面的多種可行性。希望這種跨學(xué)科、融合性的合作,能夠?qū)Ω黝愐魳?lè)創(chuàng)作邏輯進(jìn)行總結(jié)與完善,并在感知、情感等方面做出突破,讓人工智能在音樂(lè)的諸多領(lǐng)域形成創(chuàng)新,并在教學(xué)、社會(huì)服務(wù)等方面產(chǎn)生影響。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論

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中央音樂(lè)學(xué)院首招音樂(lè)人工智能博士!研究 AI + 音樂(lè),他們是認(rèn)真的

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