音乐与教育教学的关系
黄光玉 贵州省兴仁市回龙镇狮子小学【摘要】随着基础教育改革的不断深入，人们思想观念也不断转变，越来越开始注重学生的全面发展。音乐教育是素质教育中的重要组成部分，对于陶冶学生的心灵、培养学生的审美意识具有至关重要的帮助。音乐教育的主要目的就是培养学生的欣赏能力、提高艺术素养，从而实现提高素质教育的目的。因此，音乐教学是素质教育中不可缺少的关键环节，同时素质教育也在推动着音乐教学的不断发展。基于此，本文对音乐教学与素质教育的具体关系进行了相关的探索和研究，希望能为相关教育人员提供借鉴和帮助，共同促进音乐教学的发展和完善。【关键词】音乐教学；素质教育；欣赏能力；关系研究中图分类号：G688.2 文献标识码：A 文章编号：ISSN1672-2051（2021）03-016-02
当前教学环境下，喜欢音乐的小学生越来越多，如果教师在教学过程中能够起到正确的引导作用，将在一定程度上培养学生的音乐美感，增加学生的艺术气质，充分满足素质教育的基本要求，使学生可以培养更多的学习兴趣，促进学习效率的提升，为学生今后的发展打下良好的基础。因此，加强音乐教学与素质教育的具体关系研究，已经成为当前音乐教学人员工作的首要任务。只有不断加强对其关系的研究和探索，才能为素质教育提供稳定的前提，为学生创建良好的课堂氛围。 一、音乐教学与素质教育的含义 音乐教育在小学生的学习生活中占有重要的位置，可以使学生得到身心的放松和心灵的慰藉。随着素质教育的全面推进，音乐教学在素质教育中的作用也开始日益凸显。而音乐教学有两方面的含义，从广义上来说就是与音乐相关的一切教育实践活动，主要以青少年为授课对象，通过音乐教学来提升学生的音乐素养，音乐可以抒发人的内心情感，使人的情感得到寄托；而从狭义的角度来说，音乐教学就是日常生活中的基本音乐教育活动，教师通过课堂上的教育把自己的专业知识传授给学生，学生通过自己的理解和练习来学习音乐[1]。 素质教育目前已经成为我国对于教育事业发展的新便签，受到广泛的认可和肯定，并在我国现有的学校中得到迅速的普及和应用。而这一词汇其实已经产生很久，早在二十世纪八十年代就已经开始出现，在当时主要是指满足人们日常生活和社会需要的实践活动，以提高学生的整体素质为主要的发展前提，在实施过程中必须尊重学生的内心需求，注重培养学生的学习兴趣，增加学生学习的主动性和积极性，注重培养学生的音乐审美能力。素质教育是充分符合我国教育发展实际，满足人们实际学习需要的重要国策，有利于我国培养全面、创新的人才，可以为国家发展打下良好的基础；素质教育可以充分挖掘学生的内在潜能，并以完善和提高学生的整体素质作为其根本原则[2]。 二、音乐教学与素质教育的关系 （一）相互融合 音乐教学与素质教育是相互融合、促进的关系，素质教育的目的是为了培养全面发展的专业人才，摒弃传统教学中存在的弊端，为国家培养更多的创新人才，使这些人才更好满足当前教育事业的发展；而音乐教学可以充分满足人们的精神需要，培养学生的音乐鉴赏能力，已经成为素质教育中的重要组成部分，所以，素质教育在一定程度上推动音乐教学的发展，而音乐教学则是素质教育的核心部分，音乐教学可以使学生陶冶情操，并促进素质教育的推行和发展。只有在二者中找到相同的共性、进行正确的融合，才能在一定程度上增进其对信息的整合，使音乐教学与素质教育在相互融合的过程中，获得全面的提升和改进[3]。 （二）相互影响 近些年来，随着我国综合国力的不断提升，对于教育事业也越来越重视，素质教育与音乐教学在此背景下迅速发展，在一定程度上象征着我国文化事业的发展方向。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆只有进行素质教育，才能使学生对学习产生浓厚的学习兴趣，通过自身对学习的热情将知识真正掌握，并学会灵活运用。素质教育可以改善传统教育中存在的问题和弊端，使教学方法得到有效的创新。音乐教学在实际发展中，应该不断加强研究，对于如何提高学生的音乐素养进行针对性的研究，只有结合学生的发展需要和教学现状进行创新，才能为小学音乐教学的发展打下良好的基础。所以，可以说素质教育对音乐教学有着至关重要的影响，为音乐教学提供了有力的教学依据，使音乐教师可以在合理、规范的要求中进行教学方式的改善和创新，从而促进学生的发展[4]。 （三）相互促进 针对当前小学音乐教学的现状进行客观、全面的分析后发现，素质教育在很大程度上对于音乐教学有一定的促进作用，并且受到不同主观意识的影响，以及地理位置、文化观念的不同，音乐具有不同的风格和内涵。在学习小学音乐知识的同时，也可以增进其他学科的知识学习，因为每个学科之间都有一定的知识关联性，可以利用音乐知识来提升学生的文化素质，培养良好的学习能力。音乐教育是小学生学习生活中的基本学科，是一种基本素质教育，可以使学生在潜移默化的音乐欣赏中改变对待生活的态度，产生积极向上的生活力量，坚定自己对于学习的信心，无论在学习中遇到任何困难，都能依靠自身的内在力量进行转化，以实现自身能力的全面提升。所以，素质教育与音乐教学在一定程度上可以相互促进，二者不能脱离彼此单独存在，只有相互促进、协调发展，才能创造更多的价值[5]。 （四）相互联系 在素质教育的影响下，小学学生需要从整体进行提高，而不仅仅只是过去只注重主要学科学习的传统学习模式，每个学科的知识都应该学习，需要学生掌握一定的音乐知识，来提升自己的音乐美感，增加对生活的热爱程度。在进行素质教育时除了要注重学生整体素质的培养，还要不断加强音乐教师专业水平的提升，不断加强相关培训工作的力度，使所有的音乐教师都能不断创新思想，改进自己的教学方法，不断提升自己的音乐知识储备，结合学生需求进行针对性的教学，真正发挥素质教育的实际作用，使学生在良好的氛围中学习音乐知识，获得音乐素养的提高。所以，在实际的音乐教学中，一定注重加强音乐教学与素质教育之间的联系，寻找其共同点和关联性，使音乐教学在素质教育的指引下获得最佳的发展。 （五）相互推动 音乐教学对素质教育有着至关重要的影响，不仅可以激发小学学生对于音乐的热爱，还可以在音乐作品中得到思想的共鸣，培养小学学生形成良好的道德品质，提升自己的整体素质。所以，音乐教学在素质教育中具有重要的作用，促进小学学生形成正确的价值观念，对是非有明确的界定，可以有利于小学学生形成独立的人格，更加注重自己的审美培养，有利于学生的未来发展。音乐教育可以充分调动学生的创造性，使学生在音乐的鉴赏中充分发挥想象力，体会不同时代背景下音乐作品所蕴含的时代特点，体味音乐人的思想感情和精神感悟，为学生的艺术道路奠定良好的基础；更加有利于培养具有创造力的人才，打破固有的传统模式，使学生的思维得到有效的开拓，激发学生的创新意识，将自己的内心充分抒发出来，为国家培养具有创造力的音乐人才。 三、结论 综上所述，加强音乐教学与素质教育关系的研究已经成为当前教育发展中的关键问题之一，在对二者的关系进行研究探索的过程中发现，音乐教学与素质教育存在着相互融合、相互影响、相互促进、相互联系、相互推动的关系，只有协调好二者之间的关系，不断进行创新研究，才能真正满足小学学生对音乐知识需求，提升其专业的音乐素养，为国家培养更多的优秀人才，更好地满足未来社会的发展。参考文献[1]成露霞.素质教育与基础音乐教育[J].中国音乐学，2016（2）：119-124.[2]黄雅芸.新时期我国基础音乐教育改革发展研究[J].音乐探索，2018（3）：109-117.[3]王刚.论素质教育背景下音乐教育的误区和对策[D].河北大学，2017.[4]周雅琴.浅析小学音乐教学与素质教育的融合[J].戏剧之家，2018（7）：239.[5]刘敬敬.浅谈音乐教学与素质教育[J].才智，2017（2）：211.国外部分音乐人工智能/音乐科技研究机构科研项目简介
转载自我的个人网站https://wzw21.cn/2022/02/26/music-ai-tech-group/
本文对国外部分音乐人工智能/音乐科技科研机构的科研项目与教学课程设置作简要介绍，包括英国伦敦玛丽女王大学（QueenMary）的数字音乐中心（C4DM）、西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学（UPF）的音乐技术研究组（MTG）、美国斯坦福大学的音乐与声学计算机研究中心（CCRMA）以及法国的声学/音乐协调研究所（IRCAM）。本文写于2021年1月，资料均来自各机构官方网站。
目录C4DM科研团队与项目教学MTG科研团队与项目MTG的四个实验室教学CCRMA科研团队与项目教学IRCAM科研团队与项目教学C4DM英国伦敦玛丽女王大学的数字音乐中心（CentreforDigitalMusic，简称C4DM）是一个世界领先的音频音乐技术领域的多学科研究小组。自创始人员于2001年加入玛丽女王大学以来，该中心已发展成为英国首屈一指的数字音乐研究小组。C4DM属于伦敦玛丽女王大学的电子工程与计算机科学学院，其主要的研究领域包括音乐信息检索、音乐信息学、语义音频、音乐语义网、音乐音频数字信号处理、音频工程、机器听觉、声音合成、音乐感知与认知、增强乐器和声音交互设计。
科研团队与项目一、C4DM的智能音频工程研究团队致力于智能录音技术、高级音效、现场声音制作技术、混音格式转换技术以及音频编辑自动化技术的开发，目前招收博士研究生。其主要研究项目包括：
Web端音频评估工具：可进行基于浏览器的听觉测试；开放式多轨测试台：为多轨音频提供单一化、中央化的资源，以便进行浏览、过滤和搜索；自动混音：实现实时自动多轨音频制作和混合；声音合成：使用算法生成声音，是在电影、多媒体、声音装置和游戏中的重要应用；空间音频的制作与再现；音频混合反向工程；音频瞬态修改；现场声源分离；手势控制的多声道音频混合；智能动态范围压缩；http://c4dm.eecs.qmul.ac.uk/audioengineering.html
二、C4DM的增强乐器实验室成立于2011年，由AndrewMcPherson领导，包括来自C4DM的成员、合作者以及伦敦玛丽女王大学媒体和艺术技术计划的博士生。实验室会定期开展音乐会，以展示乐器、装置和设计等。其主要研究项目包括：
电磁增强的原声钢琴；具有电容式多点触摸感应的钢琴键；小提琴手势感应；无障碍乐器；超低延迟交互式音频的嵌入式平台；大型数字乐器设计；数字风笛；新型弦乐器；……http://instrumentslab.org/index.html
三、C4DM的声音交互设计实验室致力于探索从交互艺术到实时数据声音化、可听化的新方法，由NickBryan-Kinns教授和TonyStockman博士领导。声音交互设计是指设计和评估将听觉优先于视觉的交互系统，该实验室主要研究项目包括：
交互式实时音乐系统；交互式数据可听化；设计和评估听觉展示的方法；音乐作品的交互设计；跨知觉模式互动；分布式音乐制作系统；声音游戏；交互式音景；……http://isam.eecs.qmul.ac.uk/about.html
四、C4DM的机器听觉实验室开发各种方法来理解自然声音、日常声音和录制的音乐。其中，“机器听觉”是利用信号处理和机器学习从声音中提取有用的信息。该实验室由DanStowell和EmmanouilBenetos共同领导，成员来自电子工程与计算机科学、生物化学和数学科学三个学院，目前招收博士研究生。其主要研究项目包括：
用于内容监控的下一代音乐识别算法的开发；使用机器学习分析鸟声监测数据；数据驱动的数字修复音频档案质量预测；用于音频分析和检索的机器学习框架；声场分析中的声环境识别；复调音乐录音的自动转录；音乐信息处理；……http://machine-listening.eecs.qmul.ac.uk/
五、C4DM的音乐信息学研究团队通过使用数字信号处理、机器学习和语义网来探索智能分析音乐数据的新方法，同时帮助用户找到他们想要的音乐。该团队由SimonDixon博士领导，目前招收博士研究生。主要研究项目包括：
SonicVisualser软件：用于音乐录音的可视化、分析和注释，包括旋律提取、和弦识别、节奏分析等多个功能，是C4DM推出的最为广泛使用的软件工具；音乐信息的中层描述符：包括和弦、调式、音符、节拍、音色、结构分段、旋律等；音乐信息的高层概念：包括类型、情绪和情感，用于音乐分类、检索和知识发现；用于智能编辑的音乐语义分析；音频数据和音乐相关信息的连接；具有室内脉冲响应的交互式听觉；http://c4dm.eecs.qmul.ac.uk/musicinformatics.html
六、C4DM的音乐认知实验室旨在研究人类听众和表演者处理和参与音乐的方式。这项研究跨越了广泛的心理学领域，从低层次的处理过程，如听觉流分离，到高层次的概念，如情感诱导和音乐偏好。该小组利用了广泛的研究范式进行研究，包括计算建模、神经成像和认知心理学，由MarcusPearce领导。其主要研究项目包括：
基于概率预测和统计学习的听觉期望计算模型；拍手音乐应用：通过基于一种拍手音乐的游戏APP来调查节奏制作能力的学习过程；在科学博物馆进行实时科学观察：观察和分析志愿者对各种音乐的看法与认知；http://music-cognition.eecs.qmul.ac.uk/
七、C4DM的声音合成研究团队使用算法生成声音，包括模拟形式和数字形式，并将合成的声音应用于电影、多媒体、游戏和声音装置。声音合成是一门获取、创造和操纵声音以达到预期效果或情绪的学科，而C4DM的声音合成涉及多个主题，包括音频工程和增强乐器，研究者一方面寻求和发现新的合成技术，另一方面增强现有方法来适应新的应用。主要研究项目包括：
基于云的实时音效服务：为声音设计师提供基于声音合成的实时音效服务以简化工作流程；使用传感器进行游戏音频制作：该项目创建了游戏音频的快速成型环境，将程序音频模型部署到嵌入式硬件上，从而可以使用物理传感器从表演中捕获相应参数；基于物理模型的程序音频：开发现实的、可控的、实时的程序音频技术，以使用物理模型来合成声音纹理（例如风和雨）；通过感知评估改善声音合成；http://c4dm.eecs.qmul.ac.uk/soundsynthesis.html
教学AIM（全称UKRICentreforDoctoralTraininginArtificialIntelligenceandMusic）是伦敦玛丽女王大学和数字音乐中心针对音乐/音频技术和创意产业开办的博士研究生项目，学生将攻读为期四年的博士学位。
AIM旨在培养将人工智能、机器学习和信号处理最先进的方法与跨学科的艺术感受能力相结合的新一代研究人员，在英国创意产业和文化部门提供突破性的原创研究。每位博士研究生将拥有个性化的研究计划，同时包括专家授课模块、行业实习、技能培训以及与文化合作伙伴共同创作等。AIM的研究重点围绕三个高度整合的主题进行：
音乐理解：包括机器听觉，智能信号处理以及数据/知识驱动的音乐内容建模与分析方法；智能乐器和交互界面：包括用于音乐表演、制作、聆听和教育的嵌入式智能硬件设备以及在创造性环境中的人机交互AI应用；计算机创造力：包括生成音乐作品，自动伴奏系统以及用于音乐表演和辅助创作的系统。AIM项目分为四个主要部分：高级教学模块，1~2年级完成行业实习，2~3年级完成研究人员发展培训，持续4年博士生研究项目，持续4年从第一年开始，将为每位学生制定个人发展计划（PDP），包括教学模块、课程和各类活动。制定时会考虑学生研究主题的主要目标与其学术背景，预计学生将在第一年完成四个核心模块，第二年完成两个专业模块。其中四个核心模块为：机器学习，研究方法与创新，音乐信息学，音乐和音频编程；专业模块包括：音乐感知与认知，音乐与语音建模，大数据处理，录音与制作技术，数字音频效果，音频音乐深度学习，人机交互设计，语义网，计算创意与人工智能；同时提供多个相关模块的商业和企业家课程。PDP将具有足够的灵活性，一方面解决学生学术背景中的空白，另一方面也避免重复修读部分课程。https://www.aim.qmul.ac.uk/
MTG音乐技术研究组（MusicTechnologyGroup，简称MTG）来自巴塞罗那庞培法布拉大学（UPF）的信息与通信技术系（Dept.ICT），主要对音频信号处理，音乐信息检索，音乐接口和计算音乐学等主题进行研究。MTG希望为改善与声音、音乐相关的信息和通信技术做出贡献，在国际层面上开展有竞争力的研究，同时将其成果传递给社会。为此，MTG致力于在基础研究和应用研究之间找到平衡，促进跨学科方法的应用，这些方法应融合科学/技术和人文/艺术学科的知识和方法论。
科研团队与项目MTG的研究结合科学、技术和艺术方法来理解、建模和生成声音和音乐信号，在许多具有重大社会和经济影响的战略领域做出贡献：
艺术创作：开发旨在增强人们创造力的工具；文化保护：理解，获取和保护世界音乐遗产；教育：开发技术来增强音乐实践，从而促进音乐学习；身心健康：研究音乐在个人、社交环境以及日常例行活动中作为调节器、感应器、陪伴者或增强器的好处；可持续发展：分析、描述和监测声波环境，为保护和改善环境做出贡献。MTG的四个实验室一、音频信号处理实验室该实验室通过结合信号处理和机器学习方法来进一步理解声音和音乐信号，结合数据驱动和知识驱动的方法，解决与自动音乐描述，音乐推荐以及音乐教育相关的实际问题。由XavierSerra领导。在数据方面，维护了许多与研究和实际应用相关的语料库，包括Freesound（海量音频数据库）、AcousticBrainz（原始声学信息库）和Dunya，并从中为特定的研究任务创建数据集，例如FSD数据集（用于声音分类），CompMusic数据集（用于音乐分析）。主要的研究项目包括
Essentia库：包含用于分析各种声音和音乐信号任务的方法与算法，从低级的音频信号表征到高级的分类任务，已广泛用于研究和商业应用；MusicCritic：一项用于音乐教育的服务，可评估演奏的音调、节奏和音色；Nextcore：新一代音乐监听技术，用于解决音乐版权问题，研究如何对特殊情况下的音乐进行识别，例如录音质量较低、有背景声音或经过Remix的音乐等；MusicalBridges：基于音乐理解、计算音乐学来开发交互式工具帮助听众理解和欣赏不同国家地区的音乐文化；AudioCommons：音频共享倡议项目，旨在促进开放音频内容的共享使用，并开发技术以支持相应的内容存储库、生产工具和用户音频共享生态系统；CompMusic：从各国各地区不同的音乐文化角度应对当前音乐信息研究挑战，用计算手段研究印度音乐，土耳其音乐，中国京剧，北非音乐等；DTIC-MdM战略计划：数据驱动的知识提取；https://www.upf.edu/web/mtg/audio-signal-processing-lab
二、音乐信息研究实验室该实验室研究主题为声音和音乐描述，音乐信息检索，歌声合成，声源分离，音乐和音频处理。在MIR领域探究自动生成“描述符”以捕获嵌入在音频信号中的声音或音乐特征。由EmiliaGómez领导。主要的研究项目：
Trompa：在线音乐公共领域档案馆，通过以用户为中心的共同创造来大规模丰富和普及公共音乐遗产；音乐和记忆研究：基于Web，提供对于恢复阿尔茨海默氏症患者日常听力有帮助和对于其治疗有意义的音乐；Melodia：旋律提取插件，根据复调音乐信号进行基频估计；HPCP：chroma特征提取插件；基于深度学习的歌声合成；音乐中的歌声与打击乐成分的提取与分析；音频与音乐符号自动对齐；……https://www.upf.edu/web/mtg/music-information-research-lab
三、音乐和多模态交互实验室该实验室专注于多模态交互技术的研究以及其在音乐创作中的应用。当前研究结合了人机交互、音乐信息检索、机器学习和生物计算等领域的技术，不仅应用在音乐创作领域，同时涵盖了虚拟现实、教育和健康等横向应用领域。由SergiJordà领导。主要的研究项目：
Reactable：一种具有简单直观设计的新型电子乐器，允许表演者通过操纵桌面上的有形物体来控制系统；（该乐器基于半透明的发光圆桌和一些圆盘，通过旋转圆盘并使其相互连接，表演者可以组合出不同的元素，例如合成器，效果器，采样循环等。）
reacTIVision：一个开源的跨平台计算机视觉框架，用于快速可靠地跟踪附着在物理对象上的基准标记以及多点触摸手指跟踪；
RAPID-MIX：面向音乐，游戏和电子医疗应用的创新人机交互产品；
多用户多任务的手势识别
用于隐式生理计算的声波交互设计
https://www.upf.edu/web/mtg/music-and-multimodal-interaction-lab
四、音乐与机器学习实验室该实验室专注于音乐技术，人工智能，深度学习和神经科学的交叉领域，由RafaelRamírez领导，其研究兴趣主要在于：
对音乐表演中的“表达”进行建模：研究在富有表现力的音乐表演中音乐家如何操纵声音属性（例如音高，时值，音色）以诠释和表达出他们对于音乐作品的理解，并对其量化和建模；情感与脑机接口：研究音乐与大脑情绪的关系和在人机交互中如何使用音乐改善用户的健康状况和生活质量；FutureSongwriting：开发数字工具以支持在校学生创作和制作自己的歌曲；TIMUL和TELMI：从教学和科学两个角度研究学习乐器的方法，将多模态交互式方法用于音乐训练与学习；MUSA：无障碍音乐播放器，由眼动仪或头部跟踪器设备控制音乐的演奏与播放；https://www.upf.edu/web/mtg/music-and-machine-learning-lab
五、实验室共同参与的项目
MusicalAI：加强对音乐的理解，开发基于AI的模型和工具来帮助听众更深入理解和欣赏音乐，并开发基于AI的模型来帮助音乐学习和音乐创作。该项目主要从以下四点入手：a）混合人机智能：研究在数据驱动的音乐应用中结合人与机器智能的最佳策略，通过以人为中心的人工智能方法提升听觉效果与体验；b）自动发现音乐：基于无监督的方法，从音频信号开始，在不同的语料库中发现表征不同音乐实体(如艺术家、作曲家、形式、风格等)的相关旋律模式；c）由技术增强的音乐学习：基于有监督的方法，发现优秀的音乐表演练习模式，并利用这些模式在学生练习时给予反馈，以促进学习过程；d）辅助人类音乐创作的机器音乐智能：同时适用于专业音乐人和业余爱好者。MIP-Frontiers：面向MIR研究人员的跨学科、跨国和跨部门的欧洲培训网络，旨在培训新一代音乐信息处理的研究人员。教学一、UPF信息与通信技术系博士：博士学位课程为期3年或4年，学生将接受MTG教员的指导，对声音和音乐计算领域进行系统的了解，学习所需技能和必要的研究方法，从而构思、设计和实施严谨的、个性化的实质性研究计划。
二、UPF信息与通信技术系声音与音乐计算硕士：该课程使学生们能够熟练掌握声音与音乐计算的前沿技术，结合了音频信号处理、机器学习、感知与认知、交互系统、计算音乐学和语义技术等研究方向的实践和理论方法，为学生开始研究或职业生涯提供了科学和技术背景。
三、本科教育：UPF信息与通信技术系的视听系统工程学士学位、计算机工程学士学位和数据科学数学工程学士学位学生，加泰罗尼亚高等音乐学院的声学音乐学士学位学生都可参加MTG的项目和活动。
四、在线课程：
Coursera上的“AudioSignalProcessingforMusicApplications”（用于音乐应用程序的音频信号处理）课程；Kadenze上的“NorthIndianClassicalMusic”课程；Miríadax上的“CanteFlamencoTech”课程；除上述课程外，还有一些在线教育资料，如EssentiaPython教程，用于音乐信息检索的软件工具，分析京剧音乐的计算工具等。https://www.upf.edu/web/mtg/education-outreach/education
CCRMA美国斯坦福大学的音乐与声学计算机研究中心（CenterforComputerResearchinMusicandAcoustics，简称CCRMA）于1975年由JohnChowning创建，是一个多学科的研究机构，作曲家和研究人员共同使用计算机技术作为艺术媒介和研究工具。其研究领域包括应用硬件/软件、合成技术与算法、物理建模、音乐与移动设备、传感器与实时控制器、信号处理、数字录音与编辑、心理声学与音乐音响、感知音频编码、音乐信息检索、音频网络等。
科研团队与项目一、音乐、计算与设计研究小组（M:C:D）：由教师GeWang领导，进行音乐、计算、美学和设计的交叉研究，包括以下领域和项目：
计算机音乐软件系统的创意设计：《ArtfulDesign》；编程语言和交互式环境：例如ChucK（一种用于实时声音合成和音乐创作的编程语言）、sndpeek（实时音频可视化平台）、miniAudicle（ChucK语言的轻量级集成开发环境）等；社会、人文与认知方面的音乐表达与计算；移动音乐/社交音乐：例如手机乐团（MoPhO），使用手机作为主乐器进行合奏，利用现代软硬件独特技术功能，将多点触摸屏、内置加速度计、内置麦克风、GPS、数据网络和计算功能转换为功能强大且可移动的元乐器。计算机介导的表演合奏：例如斯坦福笔记本电脑乐团（SLOrk），乐团使用20多台担任不同角色的笔记本电脑进行大型音乐合奏；交互式源分离编辑器（ISSE）：使用户可以通过在声音的时-频可视化上进行绘画来执行音源分离的跨平台音频编辑工具；……https://ccrma.stanford.edu/groups/mcd/
二、神经音乐实验室：由TakakoFujioka于2012年牵头建立，研究目标是在基础神经科学、音乐在生命科学和工程中的应用和音乐本身的知识之间建立紧密的联系，研究项目有：
音乐结构处理：包括和弦、调式、旋律图案等，以及乐谱阅读中的视听处理；音乐、语言与情感之间的关系研究；听觉节奏的动力学系统建模；神经可塑性及其治疗应用：包括对中风康复，人工耳蜗听觉和人类学习弹奏新乐器的研究。https://ccrma.stanford.edu/groups/neuromusiclab/
三、SoundWIRE研究小组：将互联网网络用作计算机音乐性能、作曲和研究的扩展。研究领域和项目：
专业品质的低延迟多声道音频流；网络可靠性的声音化；高品质网络音乐会；JackTrip：在因特网上提供高质量音频网络性能的系统。https://ccrma.stanford.edu/groups/soundwire/
四、其它研究小组与项目
虚拟现实设计实验室：对音乐的虚拟、增强和混合现实（VR，AR，XR）的巧妙设计进行研究；跨媒体性能实验室（IPL）：致力于跨学科艺术的研究与教育；音乐的物理交互设计：设计新颖的物理界面和接口来创作音乐；音乐参与研究计划（MERI）：开发并整合了多种测量音乐参与度的方法，包括测量大脑皮层反应和与音乐唤醒、情绪反应相关的生理标记，以及分析在线社交网络中用户的音乐相关行为；虚拟世界中的音乐（MvW）：研究在虚拟环境中创建和控制音乐的模式和方法；音乐历史研究：对1920年以前的大量录音资料进行数字化、编目和记录；空间声音研究：从技术、音乐创作和表演的角度研究声音的空间化以及声音扩散；……https://ccrma.stanford.edu/groups/
教学CCRMA是斯坦福大学音乐系的一部分。该中心开设的课程和研讨会对斯坦福大学注册学生和访问学者开放。
一、基于计算机的音乐理论与声学博士项目：该项目同时从音乐、计算机科学、电子工程、机械工程和心理学专业招收博士生。若学生对此项目感兴趣，需先向斯坦福大学提交以上某一专业的博士生入学申请，再由CCRMA对其进行评估和筛选。CCRMA不单独招生。该项目必修课程包括：计算机生成声音基础；作曲算法、心理声学和计算音乐；计算机生成音乐研讨会；心理物理学与音乐认知；作曲构图分析；音频信号处理导论（频谱分析与数字滤波器）；浪漫主义晚期到当代的曲目分析。
二、音乐、科学与技术硕士学位（MA/MST）：该硕士项目为期两年，由45个课程单元组成，课程重点在音乐感知的整合，音乐相关的信号处理与控制器，合成、表演与作曲。该项目是为拥有音乐、工程学或理科学士学位的学生设计的。必修课程包括：CCRMA学术讨论会；计算机生成声音基础；心理物理学与音乐认知；音乐、计算与设计的艺术；音频信号处理导论（频谱分析与数字滤波器）。
三、本科教育：斯坦福大学音乐系的学生可以选修MST（Music,ScienceandTechnology）的相关课程。
四、在线课程：
Physics-basedsoundsynthesisforgamesandinteractivesystems（用于游戏和交互系统的基于物理的声音合成）；Careersinmediatechnology（媒体技术职业）；Audiosignalprocessingformusicapplications（用于音乐应用程序的音频信号处理），与MTG共同设立的课程；Structuringinteractivesoftwarefordigitalarts（为数字艺术构建交互式软件）。五、部分其它课程：
计算机音乐的即兴创作和算法性能；生物信息学的听觉重映射；音乐声学；电子音乐的创作和演奏；录音技术基础；音乐的物理交互设计；音乐信息导论；配器与音色分析；音乐、健康与医学；音乐感知与认知；时-频音频信号处理；听觉和音乐神经科学基础；……https://ccrma.stanford.edu/academics
IRCAM法国的声学/音乐协调研究所（InstituteforResearchandCoordinationinAcoustics/Music，简称IRCAM）由FrankMadlener领导，是世界上最大的同时致力于音乐表达和科学研究的研究中心之一，艺术情感与科技创新的碰撞吸引了超过160位合作者。
科研团队与项目IRCAM的STMS（ScienceandTechnologyofMusicandSound）联合研究实验室由7个小组组成，其研究与活动围绕三个多学科的交叉主题进行组织，分别为声音研讨会、音乐形体和创作动力，涵盖了音乐和声音的整个科学技术领域。
一、声音系统和信号研究团队（S3AM）：该团队对音频和声学中的声音对象进行理解、再现和发明，重点在于乐器和人声的产生，目标应用涉及科学、艺术、教育和医疗保健领域。研究主题包括：
乐器声音的物理建模；基于物理建模的声音合成；非线性系统的识别与控制；乐器声学；研究项目有：增强乐器与智能乐器；Modalys：通过该软件，用户可以基于简单的物理对象（例如弦、管、膜等）创建新的虚拟乐器；“绝对蜗牛”调音软件：提供新颖的乐器调音，音准处理以及实时可视化音乐功能；实验性机器人平台：用于吹奏铜管乐器的一比一机器人人工嘴；http://s3am.ircam.fr/
二、声学与认知空间研究团队：该团队主要研究空间化音频的再现技术和分析、合成声场的方法，同时进行基于多感官整合的认知研究，以开发新的交互设备。研究项目有：
3DR3：室内脉冲响应渲染器，进行空间作品的捕获，混合和3D扩散；听觉空间认知：研究不同感官之间的关系与对情感的综合影响；声音场景分析；双耳空间化声音再现技术；SPAT：实时3D音频混合引擎；Panoramix：3D音频内容的后期制作工作站；https://www.ircam.fr/recherche/equipes-recherche/eac/
三、感知与声音设计研究团队：该团队的研究重点是声音的感知与认知，将来自心理声学、声音信号处理与合成、心理学和认知神经科学的知识整合在一起，围绕声音设计领域的创作和教育活动进行。研究主要集中在环境声音上。研究主题包括：
多源声音场景的感知；复杂声音场景的分析与感知表征；声音与交互；声音与情感；……研究项目有：MICA：通过团体音乐即兴演奏分析音乐互动与感知；CREAM：将神经科学方法与信号处理技术结合，把音乐作为一种真正的临床技术，以非侵入性和非药理学的方式刺激特定的神经元回路，以产生或抑制某种情绪；LEGOS：基于手势的交互式声音系统中的感觉运动学习；ACTIVATE：借助语音技术控制口语对话中的情绪特征；……https://www.stms-lab.fr/team/perception-et-design-sonores/
四、声音分析-合成研究团队：该团队开发用于处理数字音频信号的算法，分为四个主题：
利用数字信号处理和统计学的理论及方法对声音进行分析、表示、变换与合成；人类声音的分析、合成与转换；使用不同级别的音频特征表示音乐内容；基于声源物理模型的声处理；研究项目有：ChaNTeR：一个高质量的歌唱声音合成系统，具有可实时控制的数字演唱功能，可以供普通公众使用；PHYSIS：为交互式虚拟世界（视频游戏、仿真环境等）和增强现实（AR）提供声音的实时合成与转换；ASAnnotation：用于分析和注解声音文件的应用程序，包含先进的声音分析算法和专用的声音检查工具；Trax：声音转换器，包含多种变声效果和特殊音效；……http://anasynth.ircam.fr/home/
五、声音音乐运动交互研究团队：对用于音乐和表演的交互系统进行研究与开发。研究主题分为四点：
声音与手势的建模分析；多模态交互工具；交互式声音合成与处理；手势捕捉与增强乐器系统；研究项目包括：SkAT-VG：使用发声和手势的音频绘制技术；MusicBricks：为数字音乐创作者打造的音乐构造块；RAPID-MIX：与MTG和多个欧洲研究机构合作研发的大型交互系统；……http://ismm.ircam.fr/
六、音乐表现研究团队：该团队研究音乐的形式结构以及作曲与音乐互动的创造性环境，应用于计算机辅助作曲（CAC）、表演、即兴创作和计算音乐学等。研究项目有：
OpenMusic：用于计算机辅助作曲或音乐分析的可视化编程环境，包含多个工具、功能和模块；Orchids：自动搜索乐器进行乐曲编排的系统，搜索时根据不同的声学相似性标准来接近作曲者定义的目标；OMax：使用计算机进行即兴创作的软件，使用了新型的即兴人机音乐交互模式；Antescofo：是一个模块化的乐谱跟踪系统，也是一种用于音乐创作的同步编程语言；数学与音乐：研究计算音乐学中的代数模型、拓扑与类别，扩充计算音乐中的数学工具，探索古典音乐和流行音乐之间的理论和实践联系；……https://www.ircam.fr/recherche/equipes-recherche/repmus/
七、音乐实践分析研究团队：该团队对构成IRCAM核心的作品和学术实践进行研究，研究主题有：
作曲分析；表演分析；现代听力练习；音乐学与人文；音乐多媒体发布工具；https://www.ircam.fr/recherche/equipes-recherche/apm/
注：以上介绍的部分研究项目是由多个研究团队合作完成
教学IRCAM提供了从初学者到专家级别的一系列培训模块，主要分为四个主题：实时交互，声音处理，计算机辅助合成，Web音频。课程对象包括作曲家，音乐家，声音设计师，视频编辑，技术人员，声音工程师，戏剧和后期制作专业人员，教师，学生等。
https://www.ircam.fr/transmission/
AI+音乐=人工智能在音乐消费场景的中作用比想象的要大
编辑导读：人工智能的应用越来越广泛，除了最开始的虚拟歌姬，AI在音乐上的应用已经涵盖到AI作词、AI作曲、音频合成等多个方面。人工智能在音乐消费场景会有什么新突破？本文作者对它的发展进行了分析，希望对你有帮助。
人工智能正更广泛的在音乐行业中扩大影响并辐射各行业及场景带来诸多利好。
自上世纪40年代人工智能行业开启后，随着AI技术的日臻完善和成熟，AI能够作用于社会生活的范围逐渐扩大，从尖端科技产业应用人工智能产品，到涉及生活方方面面的智能家居。在音乐市场，AI技术的应用也愈发深刻，覆盖音乐教学、AI音乐创作、虚拟歌手、娱乐社交等众多场景。
现阶段，随着人工智能的不断开发和演进，AI在音乐领域的能力正逐渐被大众认可。
而且，不管是AI技术用于音乐创作发展，还是借助AI音乐赋能产品玩法，再或者以AI技术对音乐进行加工利用，如：AI演唱、AI作词、AI作曲、人声/乐器分离、BGM识别、副歌剪辑、曲谱识别、音频合成等等，人工智能正更广泛的在音乐行业中扩大影响，其辐射各行业及场景带来诸多利好也是明显可见的。
一、AI音乐创作机器可能没有灵魂，但现在它和人一样，也可以进行艺术创作。
在音乐创作层面，机器通过对大数据深度学习训练后，模型可自动产生类似人类作曲家的曲子，相较人工作曲，AI创作在成品数量及速度上都更加突出，而且，随着机器算法学习的不断强化，其创作能力、作品质量也将大幅提升，这打破了音乐市场关于成本及创作时间的限制，对于音乐产业链运作将更有效率。
AI是如何谱曲的？简单来说就是大数据分析+外部算法，AI作曲背后蕴含着多种算法模型的结合运用，包含人工神经网络、马尔科夫链及遗传算法等。
人工神经网络是一种对生物神经的网络行为特征进行模仿，开展分布式并行信息处理的算法数学模型，基于程序员搭建的多层“神经网络”，机器对海量经典音乐数据消化和分析后形成对音乐旋律、节奏、音高、强弱变化的理解。而在不断的高速学习中，AI的能力会越来越强，最终掌握规律并不断以巧妙的手法重新融合，创造出风格不同的音乐作品。该方式能够对音乐全局性特征进行学习，但缺点是需采用大量的样本进行训练。
马尔科夫链是一种随机选择过程，主要用于产生一段具有一定风格的旋律，这种方法可以模拟作曲家创作音乐时的思维，来控制计算机生成相应的作品；遗传算法则是模仿生物进化过程的智能计算方法，使用适应性函数来演化样本、优化全局。
当前，国内外也已有不少企业布局该领域并推出研发成果，如：AIVA科技开发AI作曲家“Aiva”，据悉，微软“小冰”的音乐创作能力已实现旋律、编曲及歌词端一体化的产品落地；基于人工智能的音乐作曲工具还有EcrettMusic、谷歌Magenta和索尼FlowMachines等；
国内，行者AI团队“小嗨”在智能创作上，已实现识曲、作词、作曲等功能，作品已实现商业化授权和应用；中国平安AI作曲在世界AI作曲国际大奖赛中获得第一，创作AI交响变奏曲《我和我的祖国》；今年春节，网易也试水AI音乐创作领域，推出一站式音乐创作平台网易天音，解锁拜年新姿势；4月12日，科技音乐公司HIFIVE也官宣上线“AI音乐开放能力”服务，以先进科技赋能音乐发展，“AI音乐创作”功能现全面开放。
AI作为交互式创作助手，不仅可给予专业创作者更多的灵感和可能性，而且，对于音乐爱好者来说，AI音乐降低了内容创作门槛，可帮助更多人加入到音乐创作中。
二、音乐教学“人工智能+教育”正在大范围改变人们的生活与教育方式。
智能化的电子乐器，这种智能化乐器不仅能够储存更多的乐器音乐，还可以对音色进行编排，可以按照一定的行为指令进行顺序演奏，此类乐器的功能是其它乐器无法比拟的，在教学中，需要多人协作演奏的乐曲可实现一个人在这样的乐器上演奏。
人工智能音乐软件应用于现代音乐教学中，原来依靠合成器或者音乐工作者处理编辑的音乐任务交由电脑来完成，不仅提高了音乐数据的处理能力也扩大了音乐信息的容纳范围。此外，通过软件还可以将古诗词等改编成音乐；器乐分轨、曲谱直接转为音乐播放，寓教于乐。
科技的运用还可以促进音乐教学对网络的学习和应用。智能化乐器和软件的使用，一些新兴的音乐课程和教学方式出现，打破破传统教育模式，加强音乐教学中师生交流互动，也使学生融入到更广泛的音乐世界中去，学习音乐享受音乐，从而创造音乐。
三、商业化授权和应用，降本增效现阶段，人工智能作曲技术也正逐渐往商业应用方向发展，其应用场景主要为影视剧配乐、视频配乐，游戏配乐、在线工具配乐、商业广告、发布会、产品内置等方面。从创作时间和成本上看，AI音乐作品为非艺术场景、批量制作、创意要求不高，对价格敏感的商用音乐需求提供了好的解决方案。
例如，在娱乐社交产品中，音乐作为重要的元素，应用于语聊房背景音乐，K歌房伴奏、游戏音效等众多场景下，在平衡音乐成本和满足用户音乐需求层面，相较人工创作的高昂费用及不确定时间，AI音乐的极致性价比可有效帮助开发者降本增效。
从HIFIVE音乐开放平台网站“AI音乐开放服务”公布的价格看，其按照服务量计费，＜1万次的AI作曲调用，仅需1元/次，对于大批量的需求者，随着调用次数的增加，单次低至0.5元。对于音乐需求者，AI作品不仅可大幅降低音乐成本，而且便捷的接入方式和可控的创作时间都有利于项目进度规划。
四、虚拟歌手人工智能偶像掀起娱乐新风向
当前虚拟歌手，也已不再是陌生话题，根植于二次元文化和粉丝经济人气虚拟歌姬初音未来、洛天依在年轻一辈中可以说是人尽皆知，虚拟歌手也开辟了偶像领域的新模式，被称“永不会塌房”的idol”。
2021年春节联欢晚会上，月亮姐姐、王源、洛天依合作出演少儿歌舞节目《听我说》，这是央视春晚历史上虚拟歌手的首次亮相。从2012年作为中国首个虚拟歌手出道，到登上央视春晚舞台，洛天依被大众认可和接受也表明虚拟偶像向主流化道路进军再下一城。
其代表作《达拉崩吧》《权御天下》等在各大音视频平台也拥有不俗的播放量和传播度。近日，上映的动画电影《精灵旅社》最终章《精灵旅社4：变身大冒险》，洛天依也与精灵家族梦幻同屏献唱中文版主题曲《爱，醒来》。
其实除洛天依外，国内也还有言和、乐正龙牙、徵羽摩柯、墨清弦、乐正绫等众多虚拟歌手，随着虚拟偶像的崛起，AI技术也将在市场应用中朝着更先进的方向发展。
五、写在最后技术革新既是挑战，也是机会。
对于AI音乐也曾引起许多争议：AI作的曲能称作是艺术吗？AI作曲会导致音乐人失业吗？AI作品版权如何界定……虽然上述问题还有待商榷，但我们不可否认，AI技术在音乐层面的应用正逐步深入并带来众多积极效益。
因此，我们有理由相信AI音乐的未来是充满希望的，其市场应用也会迎来更大的发展机遇，将为音乐产业链上下游带来更多的利好。
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人工智能将如何改变音乐教育
人工智能将如何改变音乐教育
音乐是全世界人类的一种通用语言，这种语言能够将全世界的人联系在一起。随着新的技术手段让人们的沟通变得越来越通畅，人工智能开始接管人类的心、我们的意识，甚至我们的耳朵。
人工智能已经开始打开一个全新的世界，在这个新世界中，人工智能的使用者能够自动地、个性化地进行学习。音乐教育也将从这种新技术所带来的效率提升中受益。比如说人工智能音乐应用AmperMusic，如今已经能够自己创作属于自己的音乐专辑，而像其他的人工智能音乐应用如SmartMusic允许用户进行音乐的合成和创作音乐。当然这些全新的音乐创作形式很明显还需要更加努力，才能够打动用户。
人工智能正在成为下一个重要的学习工具。但是目前人工智能还无法很好地接管创意创作的环节，但是人工智能确实已经让音乐教育和创作比以往任何时候都来的更加容易。那么，机器学习将如何对音乐教育进行创新并激发人类在音乐方面的创新呢？
对音乐专业学生和新一代的音乐家来说，人工智能技术能够重新塑造音乐教育并让音乐教育变得更有支持和创意，另外，人工智能技术也让全世界的音乐家在创作新的音乐时变得更加民主。
在传统的音乐课堂里，音乐老师往往借助物理仪器生成的波形图、节奏重叠或是和弦来向学生教授展示音乐知识。但是，人工智能可以成为老师们在课堂上的得力助手。
在美国，宾夕法尼亚州大学创建了第一个由音乐专业人士创办的智能课堂。在这个被称为“第一课堂”（FirstClass）的人工智能虚拟现实环境中，老师在传授学生音乐技能的同时也能够和“人工智能”虚拟学生一起进行。如果音乐老师能够通过人工智能给那些准备参加音乐教育行业的老师进行培训的话，那么，他们也能够借助同样的技术手段来帮助音乐专业的学生。
一家名为ThirdSpaceLearning的公司已经开始借助人工智能手段监控和提升教学质量的全新平台。在新的平台上，学生们能够通过在线电子白板和老师进行互动，老师也可以通过电子白板回答学生们的提问。
ThirdSpaceLearning已经和伦敦大学学院的科学家们一起10万个小时的音频和书面数据，以判断人工智能如何提升课堂教学效果，如何更好的帮助学生巩固知识点。此外，一些从原始数据中获取的成功指标能够帮助发现会有多少问题出现，这些教学会话过程如何对学生们有帮助以及帮助老师如何评判教学过程。
其他的教育公司比如说培生教育（Pearson）已经表示，现有的计算机系统已经能够支持一对一的教学辅导和群组式讨论。另外，现有的计算机系统也能够模拟复杂的环境以支持学习目的。在培生教育公司发布的《AnArgumentforAIinEducation》报告中，他们预测人工智能能够在几秒钟内对学生的学习进展、知识掌握情况甚至情绪进行反馈。当然，公司也可以让音乐乐器和辅助教学内容能够与数字化的功能进行结合，以此当学生们在课堂或是家里进行音乐学习的时候对学生的学习情况进行监测、指导并利用数据进行分析。
事实上，该报告的作者LaurieForcier表示，这种能够充当人们终身学习伴侣的工具甚至能够提出问题、对学生进行鼓励、提出建议并连接到更多的在线教育资源。如果学生遇到学习上的困难，这种工具能够向学生提供指导表演甚至提供更好的建议学习技巧。
通常情况下，任何人都能够从现实生活中学习到他们在课堂里通常遇不到的事情。但是，随着人工智能的发展，音乐教育可以在物理形式的课堂或是虚拟课堂里并借助各种形式的应用或是工具得到更大的普及。
今天，音乐家们已经开始将人工智能工具应用到他们的音乐创作中。DouglasEck和他在Google公司的研究团队发起了一个名为ProjectMagenta的项目，这是一个机器学习研究项目旨在帮助他们了解计算机如何创作出各种形式音乐和艺术。这个神经学习项目提供了一个合成器以及一个音符序列生成模型，这个模型能够与人类音乐家进行互动。借助Google，人们甚至可以使用一个名为Ableton的数字音乐工作站的插件。这个为音乐家们提供的工具借助开源机器学习库TensorFlow的帮助，提供了音乐家们所需要的深度洞察能力。
如今，越来越多的创业公司通过各种各样的应用和工具来为音乐学习提供帮助，而这些工具又能对音乐创作提供帮助。比如说Popgun声称自己能够从人类音乐家那里进行学习的人工智能，它所拥有的技能能够补充和强化人类音乐家们的音乐作品创作。而另一家创业公司Weav能够根据各种变量比如人们的心情、节奏、节拍、能量和情绪等进行音乐创作。Weav的联合创始人LarsRasmussen表示，人类音乐家们将继续创作他们自己的音乐，但是在未来，他预测人工智能能够更好地帮助到人类音乐家，而不是完全取代他们。
这些新的技术工具借助所有由人类音乐家们存储在云中的数据能够为学生提供有价值的记录。的确，人工智能能够帮助我们分析音乐的旋律、每分钟的节拍以及更多。但是，音乐教育在很大程度上是无形的，甚至需要很多手段来诠释音乐的风格和特点。音乐往往因为不同人的诠释而总是带来不完美，每一场的音乐演出都是不能被完全复制的。
在很大程度上，人工智能依然处在发展的早期阶段，尽管人工智能能够存储数据并完成简单的任务，但是它却无法回答更加广泛的问题，文化方面的问题。但是，人工智能的确能够改变现有的音乐教育体系，但是要让它与真正的音乐教学指导相结合并成为一种可用的工具，依然需要对这一门艺术形式的更多的了解。
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