音樂科技

音樂科技是音樂與科學技術的交叉學科。包含藝術與科技兩大領域的內容。在藝術領域，包括任何具有科技含量的音樂創作、表演、教育、理論研究等。在科技領域，包括任何與音樂相關的科技工具和方法，如音樂聲學、音樂信息檢索MIR、音樂生成、音頻信號處理、人工智能AI、機器學習、音頻數字水印、音樂治療、音樂機器人、音視頻結合的跨媒體應用等等。

20世紀50年代，已經有人開始探索利用數字技術來處理音樂，並逐漸形成了音樂科技/計算機音樂這一交叉學科。20世紀70年代之後，歐美各國相繼建立了多個大型計算機音樂研究機構，如CCRMA、IRCAM、MTG、C4DM等。在世界各地的其它很多大學，也有相關的音樂科技類專業設置，如CMU、Columbia University、NYU、George Tech、CIRMMT、NUS等。

音樂科技在中國大陸發展較晚，90年代一些音樂學院開始建立音樂科技系或音樂工程系，2000年左右在一些理工科大學開始出現一批來自計算機等信息學科的科研工作者。2013年12月創辦中國聲音與音樂技術會議CSMT。2017年，音樂科技領域國內外的三大重要會議ISMIR、CSMT、ICMC在上海和蘇州連續舉行。2018年，中國音樂學院舉辦第一屆音樂人工智能（Music AI）研討會；深圳平安科技有限公司與中央民族大學建立AI作曲聯合實驗室。2019年，中央音樂學院開始招收音樂AI方向博士生。

音樂科技是音樂與科技的交叉學科，包含眾多的研究和應用領域。在音樂方面，包括計算音樂學、電子音樂創作與製作、計算機輔助音樂教育、音樂表演的量化分析、錄音混音、聲音設計等。在科技方面，以數字音頻音樂為主要對象的科學研究通常稱為聲音與音樂計算SMC（Sound and Music Computing），在20世紀90年代中期被定義為國際計算機學會ACM（Association for Computing Machinery）的標準術語。

SMC是一個龐大的研究領域，可細化為多個學科分支。

（1）音樂生成：包含歌聲合成、自動作曲、自動編曲、智能混音等主要方向，需要較多的音樂知識。

（2）聲音與音樂的內容理解與分析：使用計算方法對數字化聲音與音樂的內容進行理解和分析，在20世紀90年代末隨着互聯網上數字音頻和音樂的急劇增加而發展起來，研究難度大，多項研究內容至今仍在持續進行中。也可稱為計算機聽覺CA（Computer Audition）或機器聽覺（Machine Listening）。CA若剔除一般聲音而侷限於音樂，則可稱為音樂信息檢索MIR（Music Information Retrieval）。

（3）聲音與音樂信號處理：用於聲音和音樂的信號分析、變換及合成，包括頻譜分析、調幅、調頻、濾波、轉碼、壓縮、重採樣、回聲、混音、去噪、變調PS、保持音高不變的時間伸縮TSM、線性時間縮放等。已有多款商業軟件。

（4）其它與音樂相關的科技領域：音響及多聲道聲音系統的開發與設計，聲音裝置，音頻數字水印，音樂治療，音樂機器人，音樂心理學，音視頻相結合的跨媒體應用等。

與音樂有關但是與SMC不同的另一個歷史更悠久的學科是音樂聲學（Music Acoustics）。音樂聲學是研究在音樂這種聲音振動中存在的物理問題的科學，是音樂學與物理學的交叉學科。音樂聲學主要研究樂音與噪聲的區別、音高音強和音色的物理本質、基於電磁振盪的電聲學、聽覺器官的聲波感受機制、樂器聲學、人類發聲機制、音律學、與音樂有關的室內聲學等。從學科的角度看，一部分音樂聲學知識也是SMC的基礎，但SMC研究更依賴於音頻信號處理和人工智能-機器學習這兩門學科。同時，研究內容面向音頻與音樂的信號處理、內容分析和理解，與更偏重於解決振動相關物理問題的音樂聲學也有較大區別。

近年來，在音樂和計算機領域出現了音樂人工智能（Music AI）這一名詞。音樂人工智能是一個通俗的略顯模糊的概念，可以看做人工智能在音樂領域的垂直應用，包括音樂生成、音樂信息檢索MIR、以及所有其它涉及AI的音樂相關的技術。

音樂科技各學科之間的區別與聯繫示於圖1。

音樂科技具有眾多應用，例如電聲樂器、數字音源、音頻工作站、計算機輔助的音樂教育、計算音樂學、音樂表演的量化分析、電子音樂創作與製作、音樂信息檢索MIR、數字音樂圖書館、交互式多媒體、音頻接口、輔助醫學治療、音樂機器人、音頻數字水印等。 ^[1-2]