SOMI2023年第二届世界音乐人工智能大会

第二届世界音乐人工智能大会（The Second Summit on Music Intelligence）将于2023年10月28-30日在北京中央音乐学院举办。本次大会将汇聚全球音乐人工智能、音乐与脑科学、音乐治疗等领域具有影响力的领军人物以及音乐产业相关企业代表等，集思广益，精骛八极，共同探究未来音乐世界，分享最新的前沿技术与产业热点。会议还将组织各类技术论坛、论文评选、音乐大赛等多角度、多层次的丰富活动，为参会者提供丰富的技术与艺术盛宴，全方位地扩大交流范畴，创新交流形式，增强交流实效。大会主旨致力于推动音乐人工智能“产、学、研、用”的发展，服务北京、服务国家战略，与世界携手未来。

大会内容

开幕式音乐会

世界音乐人工智能大会开幕式音乐会将以“音乐+人工智能”的跨界融合为特色，汇聚中国顶尖音乐家，携手人工智能团队，探索未来音乐的无限可能。

论坛与学术会议

会议将邀请国内外顶尖学者、高等院校学科带头人、科技公司负责人，举办学术论坛、前沿技术专题论坛、音乐与脑科学研究论坛、音乐治疗论坛、企业论坛、圆桌会议、博士论坛等高层次、全方位的学术活动。

以下内容为GPT视角对音乐人工智能相关领域的解读，仅供参考：

音乐人工智能发展现状

1. 音乐创作：人工智能可以作为创作助手，通过分析海量音乐数据并学习音乐创作的规律和技巧，生成新的音乐作品。此外，人工智能还可以模仿人类音乐家的风格和表现能力，生成类似的音乐作品。
2. 音乐推荐：人工智能可以通过分析用户的音乐偏好、历史播放记录和社交网络数据，精准地推荐符合用户口味的音乐，提高用户的音乐发现和听歌体验，同时也为音乐平台提供了更好的用户粘性和商业价值。
3. 音乐演奏和录制：人工智能可以学习音乐家的演奏技巧和风格，模拟演奏出精准、灵活的音乐表演。此外，人工智能还可以自动化地进行音乐录制和混音，提高音乐制作的效率和质量。
4. 音乐教育：人工智能可以作为教师或助教，为学生提供个性化的音乐教育服务，例如纠正唱歌技巧、提供乐器演奏指导等。

音乐人工智能前沿科技

1. 神经网络和深度学习：随着神经网络和深度学习技术的发展，人工智能在音乐领域的 应用也越来越广泛。例如，可以使用深度学习模型来生成新的音乐作品，或者对现有的音乐作品进行分类和标签化。此外，深度学习还可以用于音乐推荐和音乐要素识别等领域。
2. 音乐合成：音乐合成技术可以将已有的音乐片段进行重组和再创造，生成新的音乐作品。其中，基于神经网络的合成方法是当前研究的热点，可以通过学习已有的音乐作品，生成具有高度真实感的音乐。
3. 音乐理解：音乐理解技术可以帮助人们更好地理解音乐的内在结构和含义。例如，可以使用人工智能来分析音乐作品的情感、风格和结构等信息，从而为音乐创作提供更好的指导。
4. 交互式音乐：随着虚拟现实和增强现实技术的发展，交互式音乐也越来越受到人们的关注。例如，可以使用虚拟现实技术来创造沉浸式的音乐体验，使用增强现实技术来将音乐与现实场景进行结合，创造出更具艺术表现力和互动性的音乐作品。

音乐人工智能典型应用

1. 音乐生成：人工智能可以学习和分析已有的音乐作品，从而生成新的音乐作品。这种应用可以用于电影配乐、广告音乐、游戏音乐等领域。例如，Amper Music、AIVA等公司都开发了基于人工智能的音乐生成工具，可以自动地生成适合不同场景和需求的音乐作品。
2. 自动作曲：人工智能可以通过学习大量音乐作品的规律和模式，自动创作出新的音乐作品。这种技术可以被用于创作原创音乐、填充音乐素材库等。例如，谷歌的Magenta项目和OpenAI的GPT-3模型都具备了自动作曲的能力。
3. 音乐推荐：人工智能可以分析用户的听歌历史、兴趣爱好、社交网络等信息，为用户推荐个性化的音乐内容。这种应用可以用于音乐平台、流媒体平台、广播电台等。例如，Spotify、Apple Music等主流音乐平台都使用了人工智能技术来为用户推荐音乐。
4. 音乐处理：人工智能可以对音乐进行降噪、混响、升降调等处理，从而改善音乐的质量和效果。这种技术可以用于音乐制作、唱片公司、电影音效等领域。例如，AIVA科技开发的AI作曲家“Aiva”可以自动识曲，进行创意生成，同时还可以进行歌曲的旋律、和声、编曲等元素的创作和自动生成歌词等。

音乐人工智能知名专家

李子晋，中央音乐学院音乐人工智能系教授，音乐声学博士，麦吉尔大学、音乐传媒及科技跨学科研究中心（CIRMMT）国家公派访问学者，主要研究领域包括音乐信号处理、音乐信息检索和音乐人工智能等。

梁源，腾讯AI Lab音频研发工程师，主要研究方向为基于深度学习的音乐生成、音频事件检测等，曾参与多个国家级和企业级科研项目，发表多篇SCI/EI检索的科研论文。

音乐人工智能知名品牌

1. Google：Google旗下的Magenta项目是一个音乐人工智能和机器学习库，旨在探索将机器学习应用于音乐创作、演奏和音乐理论。Google的其他音乐人工智能产品还包括Google Cloud Music API，该API可以提供音乐播放和发现服务。
2. Sony：Sony的音乐人工智能项目包括Flow Machines和魁儡（QRIO），Flow Machines可以通过学习不同类型的音乐来创作新的音乐作品，魁儡则是一个能够学习和模仿人类行为的机器人，可以自主创作音乐。
3. Amper Music：Amper Music是一个基于人工智能的音乐创作平台，可以根据用户的指示和风格要求，快速创作出符合要求的音乐作品。
4. Jukedeck：Jukedeck是一个基于人工智能的音乐制作平台，可以根据用户的指示和风格要求，自动创作符合要求的音乐作品，同时还可以为用户提供即时的歌曲分析和改进建议。
5. Popgun：Popgun是一个柏林的创业公司，其音乐人工智能技术可以分析音乐和情感之间的关系，并生成符合特定情感的音乐作品。
6. AI Musical：AI Musical是一个伦敦的创业公司，其开发的AI系统可以学习和模拟人类音乐家的创作风格，并生成新的音乐作品。