音乐人工智能不再冷门
前言
人工智能音乐创作、音乐制作是投资者比较看好的领域，也是人工智能在音乐行业应用最广泛的领域。
今年，音乐人工智能热度持续升温。在CAAI全球人工智能技术大会、世界音乐人工智能大会、2021中国音乐科技应用论坛等近期举办的各种学术活动中，音乐人工智能都是最受关注的话题之一。在人工智能领域，音乐人工智能也许只是细小分支。但是，在音乐家与科学家的共同努力下，音乐人工智能在科研、应用方面都显示出巨大容量，表现出从冷门转变为热门的巨大潜力。
今明两年进入加速发展转折点
相比机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等人工智能的研究方向，音乐人工智能是非常小的分支。在人工智能圈，研究者倾向于探索新的神经网络、新模型等在人工智能技术上有所突破的课题，从而撰写高水平论文发表在CCF(中国计算机学会)A类期刊、中科院1区/2区期刊。尽管清理“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”专项行动已经开展多年，但是，“要改变这种学术偏见依然需要比较长的时间。”北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院讲师李荣锋认为，国内高校评价体系限制了音乐人工智能的学术空间。“在理工院校研究音乐人工智能的老师并不多，这需要对音乐有足够的热情。”复旦大学计算机科学技术学院教授张军平解释道，在理工院校，音乐人工智能项目能够获得的支持力度较小，因此困难重重，也很难做得深入。
而在音乐圈，音乐人工智能呈现出另外一番景象。2019年，中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系创建，作为北京市高精尖学科，代表着国际一流的优势特色学科以及新兴前沿交叉学科的融合发展成果，近年来在人工智能作曲、人工智能音乐表演与交互、智能音乐教育、音乐与脑科学等研究方面取得了突出成绩。上海音乐学院在交叉学科领域不断探索，2020年建立“音乐人工智能”博士点，今年已经招收音乐人工智能博士后进站工作，目前在人工智能与音乐教育、人工智能与生命科学、人工智能作曲与制作、人工智能数据标注与分析等相关领域正在展开一系列研发工作。四川音乐学院今年也新增了音乐人工智能专业，由中国音乐学院、四川音乐学院以及复旦大学、平安科技公司的教授组成双导师团队。浙江音乐学院还获批“数字音乐智能处理技术”文化和旅游部重点实验室……“随着科技进步，人工智能与音乐结合已是水到渠成。”上海音乐学院音乐工程系主任于阳说。复旦大学计算机科学技术学院教授李伟表示，音乐家们的辛勤努力使得音乐人工智能在宏观层面的整体形势有了不小的进展。
今年，在中央音乐学院的牵头下，中国人工智能学会(CAAI)艺术与人工智能专委会、中国计算机学会(CCF)计算艺术分会相继成立，团结了全国八大艺术门类与科技相关的人员共同探讨未来艺术。“这种顶层设计的效果是显著的，吸引了大量的学术界人才。”李荣锋说。“对音乐+AI感兴趣的人群，尤其是年轻人在迅速增加，这为音乐人工智能带来希望。”李伟预测，今明两年将是国内音乐科技从萌芽、起步、进化到加速发展的转折点，音乐家主导的从上到下的学科框架设置，以及理工科同行主导的从下到上的知识体系构建有望在中间相遇。
其实，音乐人工智能的底层科技知识体系构建还是有赖于理工专业的。“目前在国内音乐科技领域，底层核心技术几乎都来自国外，长此以往非常不利于上层的艺术学科甚至整个音乐产业的发展。”李伟说。近日，由50余位作者历时近两年联合编著的《音频音乐与计算机的交融-音频音乐技术2》已进入最后阶段，将由复旦大学出版社出版。该书连同为基础拍摄的同名MOOC，构成了音乐科技及计算机听觉领域的底层知识体系，以此为基础可扩展出数十门专业课程及对应的研究领域。
应用实践有“作曲”成果亦有平台
在音乐人工智能应用中，人工智能作曲总是最能博取眼球。10月9日，人工智能续写的贝多芬《第十交响曲》在德国发布，再次聚焦世界目光。1988年，德国音乐学家BarryCooper曾以贝多芬手稿为依据，历时八年续写出了第十交响曲第一和第二乐章。而卡拉扬研究中心组织了包含音乐家和人工智能专家的团队，仅用一年时间便完成了第三、四乐章的续写。虽然瞩目，但《第十交响曲》并未在人工智能技术上有所创新。“电脑将贝多芬创作的所有音乐和贝多芬草稿储存进去，然后就可以利用这些资料来教授人工智能学会音乐创作，从一小段音乐开始，逐步实现一整套的交响乐。”2019年，中国音乐学院教授韩宝强便携深圳平安科技AI音乐团队以相同技术路线，生成了一部交响变奏曲《我和我的祖国》，并于2019年10月11日，在音乐总监林大叶的指挥下，由深圳交响乐团完成世界首演。
音乐人工智能理论研究与应用实践联系方面，音乐院校不遗余力地创造平台。上海音乐学院与华为、字节跳动等科技公司合作，近几年连续获得中国文化和旅游部科技创新工程“多维云端乐交互系统”项目和“智能辅助音乐疗愈”项目、教育部新文科“音乐人工智能专业探索与实践”项目。中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系主任李小兵作为首席专家申报的《音乐与人工智能协同创新发展理论研究》入选2021年度国家社科基金艺术学重大项目。该课题从音乐学、脑科学、人工智能、计算机科学等多个领域入手展开跨学科研究，以“音乐创作与人工智能协同创新发展”“音乐呈现与人工智能协同创新发展”“音乐接受与人工智能协同创新发展”“音乐人工智能哲学——美学”为四个子课题，围绕人、音乐、人工智能三者的相互关系，对音乐与人工智能协同发展中的问题进行深入全面的研究，归纳其规律并提出具有指导性的理论体系。全国艺术科学规划项目管理中心主任邱邑洪认为该课题特色鲜明，从五百多个选题中脱颖而出，是第一个艺术与科技相结合的重大项目，体现了国家对艺术与科技融合的重视和支持。
投资者看好音乐人工智能项目
市场上，人工智能科技巨头也在积极布局音乐人工智能。字节跳动的bytesings、微软研究院的muzic等已在试图证明人工智能可以全端地完成整个音乐生产过程。讯飞通过唱歌合成、唱歌变声等方式将语音技术融入音乐。“有些音乐人工智能项目已经超乎过去对音乐人工智能的想象，但整体上还处于学术研究的阶段或者说是实验室阶段，能真正看到落地场景的还不多。这类项目更多是给我们描绘了用最多的数据、最多的财力人力所得出的结果，相当于整个行业的上限。”李荣锋说。
以需求为导向的音乐人工智能新兴公司也非常活跃。这些公司一般不需要非常高端的人工智能技术，主要依靠组合现有模型，或作小幅修改。但是，由于公司创业者多来自音乐行业，因此进行的项目也跟音乐生活更加贴近，解决的问题也更加具体。2008年起经营琴行的贾建伟看准音乐教育、乐器制造与人工智能结合的市场机会，于2017年京乐界乐科技有限公司，希望借助科技力量拓展音乐教育发展空间。“音乐人工智能产品研发比想象中难。它不是某个单纯的技术点，而是需要计算机程序代码、声学算法、物联网等关键技术点相互联合。”经历4年探索，贾建伟率团队于今年5月推出“音卓尔-乐伴·智能演奏记录仪”，立足物联网，结合声乐技术，以48k高清音质实时传输乐器的演奏内容，同时传递演奏时间、乐器环境与音准等讯息。11月22日，中国轻工业联合会发布的《升级和创新消费品指南》中，智能演奏记录仪与其他55款性能优良、引领消费趋势的高品质产品入选升级消费品名单。
曾志中是一位拥有互联网与音乐复合背景的连续创业者，此前曾担任太合音乐集团总经理、微软及诺基亚亚太区音乐服务总监。“我从市场需求角度出发，专注于满足市场及客户的需求。”为了解决公播音乐授权模式及版权成本、市场音乐预算及版权意识、专业的场景音乐制作等问题，他于2018年创建安谱音乐，应用人工智能作曲技术推出的BGMRadio是已经完成商业化模式的线上公播服务。目前，安谱音乐瞄准短视频音乐市场，预计在年底推出首批多首作品。“短视频音乐制作方式跟传统歌曲不同，应该像电影配乐，根据短视频情节制作适合的音乐。”曾志中说。
“人工智能音乐创作、音乐制作是投资者比较看好的领域，也是人工智能在音乐行业应用最广泛的领域。”经过较长时间跟踪观察与梳理，诗焓文化创始人兼CEO董露茜率小鹿角智库团队撰写了《2020AI音乐发展洞察小报告》。她表示，音乐科技创新是一个不断在动态中变化发展的领域，《2021-2022年的AI音乐发展洞察小报告》将梳理业内投融资交易案例。上海音乐学院副教授陈世哲认为，音乐人工智能在资本市场经过两年热潮，正在趋于冷静，这是新技术发展的必然趋势。对待音乐人工智能项目，人们常常对短期收益有过高期望，而忽视其作为科学研究的长期作用。音乐人工智能发展是漫长过程，不应过度推广，也不该被忽视，待成长起来之后相信能真正影响音乐产业。
近年来，人工智能产业结构经历了转型。过去，计算机视觉一家独大，如今，自然语言处理、语音音频处理的比重逐渐提升。而音乐人工智能正好横跨两个专业，求贤若渴。“无论是大的互联网企业，还是具体的创业公司，都处于急需人才的状态。”李荣锋说。李伟则指出，音乐人工智能在国内计算机领域虽然有所进步但发展缓慢，有5年以上科研经验的人才都很少。韩宝强也提到，“从事音乐人工智研究不仅要有本事，还要有情怀，要喜欢音乐。”上海计算机音乐协会秘书长宁佐良说，“音乐人工智能的可贵之处在于无限可能性，需要不同专业背景的人才跨界合作、共同推动。”
明年7月，中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系首批毕业生即将毕业，而此时他们已经收到来自各大科技公司的邀请。上海音乐学院音乐工程系就业率在全校名列前茅，很多毕业生进入头部公司。陈世哲表示，上海音乐学院音乐工程系主动引进高科技项目之外，也主动把学生送到高科技企业实习，在实践中学习，对音乐工程学科来说尤为重要。“其实高校更缺音乐人工智能的人才，只有高校教师成气候，人才培养才能成气候，整个行业才能成气候，这是我一直坚持的立场。”李荣锋说，音乐人工智能选题，很多都是暂时没有市场、不能赚钱的项目，却能实实在在地解决音乐实践中的难题，“学校研究环境相对自由，选题空间大，这些年科研环境也不断改善，真心希望大家可以更有信心地加入到高校大家庭。”
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人工智能的作用及意义是什么
伴随着大数据的发展，人工智能的时代已经越来越近，但目前人工智能仍处于起步阶段，无论是理论研究还是实际应用，都离人工智能还有很大的距离。因此，现在的人工智能通常都要求特定的使用场景和一系列的先决条件。但随着人工智能的不断发展和代理的逐步应用，这必然是一种趋势。如今，人工智能产品在运输、物流、教育、安全等领域已得到广泛应用，并发挥了一定作用，特别是在解决低端劳动力短缺问题方面，人工智能已成为低端制造业可持续发展的重要替代品。接下来小编就给大家介绍一下人工智能的作用及意义是什么，一起来看看吧。
迅捷转换器2.824条点评咨询产品免费试用解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息客户案例暂无合作品牌暂无人工智能的作用及意义是什么？ AI时代会给整个社会带来怎样的变化？可从以下三个角度进行分析和预测：第一，从工作的角度来看，智能时代的人类将从事更有意义的工作；随着人工智能的不断发展，人们的就业机会也将不断提升，随着人们从事更有意义、更有创造性的工作，大量具有单调重复、科技含量低、危险系数高等特点的就业机会将被人工智能产品逐步取代。 二是从学习的角度来看，人工智能将在教育领域得到普及。AI的发展会给教育领域带来深刻的变化，之后人工智能会对教育领域的许多基础知识进行讲解。AI和教育的结合可以从深层解决因材施教的问题，同时也能轻易发现学习的薄弱环节，从而显著提高学习效率。当前，人工智能与教育融合已开始进入落地并产业化的阶段。 从生活的角度来看，人工智能技术将为人类提供更加舒适的生存环境。当前，智能小区、智能家庭已具备产业化的基础，随着物联网、云计算和人工智能等技术的不断发展，人工智能将进一步改善人们的居住环境。AI给人类带来的变化将是全方位的、深刻的，人工智能的发展也将推动整个社会劳动力结构的升级，进而推动人才结构的升级，因此，要跟上人工智能时代的发展步伐，必须不断学习人工智能方面的知识。 AI已经以某种形式或其它方式融入了日常生活。它具有巨大的潜力，可以推动在这个数据驱动的世界中的创新和重大改进。来自预测分析、聊天机器人、自动驾驶汽车和网络安全的人工智能随处可见。 这在几乎所有部门都是可行的。在很多方面，我们都采用了人工智能服务。网络犯罪和破坏的风险正成倍增长，因为我们越来越多地陷入虚拟世界，并变得由技术驱动。在现代社会中，网络安全是最重要的问题之一。互联网攻击和网络犯罪时有发生，影响到世界各地的个人、企业和政府机构。企业必须处理其数字资产的安全威胁(包括硬件、软件、数据和基础设施)。史无前例的网络安全需求至关重要。 在提高网络安全性方面，欺诈检测、恶意软件检测、入侵检测、网络评分风险和用户/机器行为分析是5个最高的AI用例。 人工智能和ML解决方案重新定义了组织如何处理网络安全，并确保当用户控制了他们的数据和隐私时，用户会得到信任。 像谷歌、亚马逊、Facebook、苹果这样的大公司，已经在人工智能工具方面投入巨资，以应对网络威胁和数据泄漏。 有以下几种方法可以使AI和ML在改善网络安全方面发挥重要作用： 危险检测 AI和高级的机器学习算法可以帮助组织识别威胁、入侵和恶意行为。用AI软件探测威胁绝非新鲜事，因为大部分的网络安全公司都采用AI算法来自动调查和确定攻击指标。及时发现偏差和行为变化可以帮助组织以明智的方式更快地作出反应。 互联网安全： 许多基于AI的入侵检测软件在网络层上被使用，以确保更好的网络安全。因为AI工具可以自己学习和识别模式，所以他们可以很快的观察到数以百计的物体，包括文件、IP地址、钓鱼链接、访问者和大量的数据。人工智能比人类探测到的更快，因为人类不能探测到数以百万计的站点和地址。实时性的探测和自动化流程可以帮助企业快速、有效地作出反应。 防御袭击： 公司可以使用AI来减少DDoS和钓鱼攻击的风险。按照传统方法，发现违规行为并采取行动作出反应可能要花费数天甚至数月。利用基于AI的安全方法，企业可以建立一种自动有效的方法，在攻击发生前加以预防，而不是在攻击可能造成损害后采取行动。人工智能算法通过编程，可以在几秒钟内处理大量数据，而这对于人类来说是不可能的。AI工具被广泛应用于异常检测——一种识别稀有和可疑的观测、项目或事件的方法，这与大多数数据不同。 预计分析： AI能帮助用户分析他们的行为。借助于AI的这一功能，算法可以自我学习用户行为，并创建相关使用、时间和平台的模式。这种方式包括登录时间，IP，地址，输入，滚动模式，以及时间。基于AI的工具能够持续监测和实时监测数据，并能在数据或行为中即时检测异常情况，从而降低潜在损害的可能性。 现在有各种先进的AI工具和解决方案可用于研究、预测、扫描和连续检查组织各个层次的漏洞。能够在认证、网络和分析级别部署AI工具。如果与人类网络分析员共同使用，而不是单独使用，这些工具会越来越好，并能为保护数据、网络和资源提供最佳效果。在处理大量数据和数分钟内确定罕见的活动或场景时，人类不能和AI相比。还可能会给AI程序提供错误的输入，或者以导致意外中断的错误方式对它进行编程。人工智能可以随着时间的推移被学习，并发现它与传统行为的不同之处。深度学习和机器学习算法能够识别模式和变化，并逐步理解它们。人工智能的自我学习能力可以帮助安全团队快速发现常规网络流量的差异。以上就是小编为大家介绍的人工智能的作用及意义是什么，希望对您有帮助。人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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科学网—“音乐人工智能”的期刊和会议目录推荐 (非音乐专业)
“音乐人工智能”的期刊和会议目录推荐(非音乐专业)已有9907次阅读2019-10-2509:49|系统分类:观点评述|人工智能,音乐人工智能,会议,期刊
近年来，人工智能进入了各行各业，音乐这块也是如此。国内中央音乐学院甚至专门筹建了“音乐人工智能”方向，并于今年获得了北京市5000万项目的支持。
这在以往是不多见的，大多数音乐相关的项目都不大，虽然唱歌赚钱多，但不赚钱的分母更大。
音乐人工智能是个交叉学科，不仅需要音乐届的专业人士参与，还需要其它方向的。可对于非音乐专业的研究生来说，多数又有一个毕业前要发表一定档次论文的要求。如复旦大学计算机科学技术学院，对博士生就要求至少一篇CCFB类论文。
要鼓励计算机专业的从事音乐人工智能方向的研究，必须熟悉哪些期刊和会议是既是音乐界的专业人士认可的，又不会耽误自己毕业的。
通常来说，音乐是属于多媒体一块，因此我从这个角度来总结一个中国计算机学会(简称CCF)认可的期刊和会议。
CCF分区期刊：
中国计算机学会推荐国际学术期刊
(计算机图形学与多媒体)
B类
序号 刊物名称 刊物全称
1. TOMCCAP ACMTransactionsonMultimediaComputing,CommunicationsandApplication
2. TMM IEEETransactionsonMultimedia
C类
1.SPL IEEESignalProcessingLetters
2. JVCIRJournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,
Elsevier http://dblp.uni-trier.de/db/journals/jvcir/
3. MSMultimediaSystems, Springer
http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mms/
4. MTAMultimediaToolsandApplications,Springer
http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mta/
5. SignalProcessing,Elsevier
http://dblp.uni-trier.de/db/journals/sigpro/
6. SPICSignalprocessing:imagecommunication
CCF分区会议：
A类
1 ACMMM ACMInternationalConferenceonMultimedia
B类
2. ICMRACMSIGMMInternationalConferenceonMultimediaRetrieval
3. ICASSP IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSP
IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/conf/icassp/
4. ICME IEEEInternationalConferenceonMultimedia&Expo
C类
序号 刊物名称刊物全称
5. MMM InternationalConferenceonMultimediaModelingSpringer http://dblp.uni-trier.de/db/conf/mmm/index.html
6. ACMMMasia（注：CCF上列的是PCM，但已经停办并为ACMMMAsia替代）
而音乐圈认可的论文期刊和杂志则有所不同，从www.conferenceranks.com 和学术谷歌的搜索来看，有如下一些期刊和杂志：
图1 conferenceranks.com搜索music的会议论文排名
图2 学术谷歌搜索到的音乐相关的期刊和会议排名
比较图1，2与CCF的分区情况，不难发现，音乐圈认可的一些顶会如ISMIR不在CCF分区中。这有可能导致一个问题，就是计算机或相关领域的理工研究生投此类音乐圈的顶会如ISMIR时，得不到其所在学校或学院的认可。因为有些学校的计算机专业对研究生的毕业要求，只看CCF分区或中科院SCI分区。如此一来，如果学生以后不在音乐圈混，投这类不在CCF分区或中科院SCI分区、但在音乐圈的顶会时，有可能就相当于文章白投了。
如果这一政策没有出现变动，在发表的论文有限情况下，作为平衡，《音乐人工智能》方向的研究生们不妨考虑我列的CCF分区表上的期刊或会议，尤其是A类或B类的期刊和会议。在达到要求后，可以再尝试音乐圈认可的顶会如ISMIR。
张军平
2019年10月25日
附：部分期刊会议解读：
期刊投稿周期一般较长，需要经过两到三个月评审才会有第一轮结果，如果是大修，会允许两至三个月的修改，然后再经过相近时间的评审会有第二轮结果。小修后往往编委即可决定是否录用。期刊适合于工作相对完整、但创新度略低的研究成果。
B类
1. TOMCCAP ACMTransactionsonMultimediaComputing, CommunicationsandApplication
ACM期刊是国际计算机学会旗下的期刊，总体影响没有IEEE强。
2. TMM IEEETransactionsonMultimedia
IEEE是电气电子工程师协会，拥有160多种Transactions期刊。TMM是旗下的一个期刊，算是多媒体领域最好的期刊。相对于ACM来说，计算机及以外的理工科都看重。一般高校，在IEEETransactions上发表二至三篇Regular的论文基本上是可以保证职称晋升无误，甚至评上教授的。
C类期刊和会议影响较小，在国内很多高校里基本不算，甚至国家基金项目中也属于凑数的。故，本文中不作评述。
CCF分区会议：
会议相对来说，更追求创新性，也允许存在一定的错误。适合于着急毕业、创新性强的成果投稿。但风险和运气成份也高，因为一般会碰到三个水平不一的评审。如果是顶级会议，一个拒绝，论文基本上就没戏了。
A类
1 ACMMM ACMInternationalConferenceonMultimedia
ACMMM是多媒体的顶会，不像人工智能其他会议如ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI等，这个会议收论文的数量相对少一些，比较偏好工程量大、有完整系统的研究成果。
这里要额外说下，人工智能的几个顶级会议ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI
以及二区的ECML、还有暂未列入分区的ICLR。如果音乐人工智能研究中提出了比较新颖的理论和算法，也可以考虑这几个会议。但相对而言，论文需要有完整的实验，如ICML,AAAI和IJCAI。而NeurIPS还要有详细的理论证明，ICLR（学习表示会议）则多尽量要有与深度学习相关的研究成果。
B类
2. ICMRACMSIGMMInternationalConferenceonMultimediaRetrieval
注ICMR与多媒体检索相关，是与ACMMM对标的一个会议，不过档次相对低一些。个人感觉，可能是比较容易接收的B类会议。
3. ICASSP IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSP
IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/conf/icassp/
ICASSP是个老牌会议，基本上做声音相关的投这个就算顶会了。不过，虽然是B类的，其实其收稿率并不低，40%左右可能有，也算是比较容易中的会议。
4. ICME IEEEInternationalConferenceonMultimedia&Expo
ICME会议以前不难，自从CCF把它列为二区后，难度就刷上来了，属于不太好中的会议。其审稿模式也比较怪，因为有可能一篇文章能收到六到七个评审的意见。这在会议中是比较少见的。
以上为个人的分析，仅供参考。
张军平，复旦大学计算机科学技术学院教授，中国自动化学会混合智能专委会副主任。发表IEEETransactions论文20篇，包括TPAMI，TNNLS，TOC，TIP等，出版科普著作《爱犯错的智能体》。关于人工智能发展趋势的观点曾被《国家治理》周刊、《瞭望》、《科技日报》、《中国科学报》等媒体多次报道。
https://blog.sciencenet.cn/blog-3389532-1203372.html上一篇：读研秘技五：从射雕戏说寻师下一篇：读研秘技六：正说寻师-四个维度收藏IP:202.120.235.*|热度|抖音3d虚拟人是什么意思
抖音3D虚拟人是抖音平台上的一项创新技术。它是通过人工智能技术，结合3D建模，将用户的形象转化为虚拟的3D角色。用户可以通过手机摄像头捕捉自己的面部表情和动作，这些信息会被实时传输到虚拟角色上，使其能够做出相应的动作和表情，增强了用户在抖音平台上的互动体验。这是中国在人工智能技术领域的一项重要创新，展现了中国科技的进步和创新能力。
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