课程简介
《人工智能与音乐科技》是一门极具创新性的跨学科课程，课程目标在于助力学生掌握人工智能与音乐科技的基础概念、发展历程及核心技术，提升运用人工智能技术进行音乐创新实践的能力。课程内容涵盖人工智能基础知识、音乐理论基础、音乐制作软件使用、音乐数据分析挖掘，以及人工智能在音乐创作、表演、传播等多环节的应用。该课程以丰富的实际案例为依托，强调理论与实践紧密结合，通过实际操作、项目作业等方式，培养学生的动手能力与创新思维，为学生在音乐产业及相关领域的职业发展筑牢根基。
课程大纲
1.课程导论
1.1 课程导论
2.第一章：人工智能的基础知识
2.1 人工智能发展简史
2.2 人工智能三大主义
2.3 深度学习技术与应用
2.4 大语言模型与提示词
2.5 大数据与音乐数据
2.6 人工智能作曲简介
3.第二章：MIDI与数字音频基础
3.1 声音的产生
3.2 声音的传播
3.3 录音技术的产生与发展（上-机械录音、电磁录音）
3.4 录音技术的产生与发展（下-数字音频技术原理）
3.5 MIDI 技术的概念与应用
4.第三章：音乐科技前沿特色案例-A音乐生成领域
4.1 Deep Bach：早期音乐生成系统
4.2 Google Magenta：Google公司推出的音乐生成系统
4.3 Riffusion: 将文字描述转化为可聆听的高质量音频
4.4 AIVA: MIDI 思维下的自动作曲平台
4.5 Mureka:昆仑万维开发的人工智能音乐制作平台
4.6 Boomy:生成Beat音乐的创作平台
4.7 Suno(上):用 Suno 直接生成歌曲或乐曲
4.8 Suno(下):将 Suno 结合到音频工作流程中
5.音乐科技前沿特色案例-B音频处理领域
5.1 Replay：歌曲人声与伴奏分离工具
5.2 Steinberg SpectraLayers：歌曲人声与乐器分离工具
5.3 iZotope RX：音频修复工具
5.4 REAPER：宿主软件中的音频处理
6.音乐科技前沿特色案例-C歌声生成(音色迁移、声音克隆)领域
6.1 DubbingX：音色克隆
6.2 DubbingX：多角色AI配音
6.3 X-Studio：虚拟歌手
6.4 SongGen: 由 AI Lab、北和港中航大联合推出的歌曲生成模型
7.音乐科技前沿特色案例-D音乐教育领域
7.1 Harmonia illiac：四部和声教学与批改系统
7.2 人工智能视域下的视唱练耳工具
7.3 Tenuto:乐理和视唱练耳练习软件
7.4 LANDR Composer：智能化和声学习辅助
7.5 Flowkey：自我约束的数字陪练
8.音乐科技前沿特色案例-E其他领域
8.1 Spotify：音乐推荐系统
8.2 Endel：实时生成的个性化音景
8.3 AI环境下的文献检索与综述
9.第四章：AI辅助下的创作实践
9.1 创作歌词
9.2 创作歌曲
9.3 分离人声、伴奏及各种乐器声部
9.4 制作虚拟人声
9.5 创作视频
9.6 音视频素材剪辑
9.7 音乐发布
