学音乐基础知识从零开始视频免费下载(学音乐零基础入门教程视频)

音乐基础知识音乐常识视频

1.音乐,音乐知识

音乐常识一般有以下内容： 1、什么是音乐？ 2、什么是乐音和噪音？ 3、什么叫音高？ 4、音乐中所用的乐音有多大范围？ 5、什么叫音名和唱名？ 6、什么叫音列？音列是如何分组的？ 7、哪一个音叫标准音？ 8、什么叫全音？什么叫半音？ 9、什么叫自然音？什么叫变化音？ 10、什么叫音阶？ 11、什么叫记谱法？ 12、什么是简谱？ 13、什么是五线谱？ 14、什么是小夜曲？ 15、什么叫波尔卡？ 16、什么叫玛祖卡 ？ 17、什么叫小步舞曲？ 18、什么叫圆舞曲？ 19、什么叫学堂乐歌？ 20、andante allegro。

..什么意思？ 21、什么叫哈巴涅拉舞曲？ 22、什么是声乐套曲？ 等等，涉及到音乐方面的各种常识性理论其实就是音乐常识.当然也有关于音乐风格种类划分，以及乐器等等..多方面的知识.你所给出的这个问题太笼统而且范围太大.希望能解决您的问题。

2.音乐知识基础入门

很多乐理基础知识的一个网站/list?fid=3给你看下文章列表 基本音乐名词解释 [2006-05-02] 音乐名词解释汇萃 [2006-05-02] 简谱的来历 [2006-05-02] 简谱及工尺谱简介 [2006-05-02] 音乐乐理知识入门 [2006-05-02] 乐音体系 [2006-05-02] 基础乐理--音乐语言的表现功能 [2006-05-02] 基础乐理--音及音高 [2006-05-02] 基础乐理--乐音体系 音列 音级 [2006-05-02] 基础乐理--音的分组 [2006-05-02] 基础乐理--音域及音区 [2006-05-02] 基础乐理--音律 [2006-05-02] 基础乐理--十二平均律 [2006-05-02] 基础乐理--纯律 [2006-05-02] 基础乐理--音符与休止符 [2006-05-02] 基础乐理--音符与休止符的写法 [2006-05-02] 基础乐理--增长音值的补充记号 [2006-05-02] 基础乐理--五线谱 [2006-05-02] 基础乐理--变音记号 [2006-05-02] 基础乐理--演奏法的记号 [2006-05-02]。

3.如何从零基础快速学习音乐

如果你是零基础，你首先要学习一定的乐理知识，在这里给大家推荐一本书，是李重光的《基础乐理》，乐理是学习音乐的基础，没有乐理知识，学音乐知识纸上谈兵而已。

如果你有一定的乐理基础，或者会某些乐器，那你就可以直接到第二步了。学完乐理后，就到最重要的一步了。

这就是和声学。和声学是音乐的灵魂，是音乐不可缺少的色彩，因为之后的编曲肯定会用到和声，所以和声是不可或缺的一门知识。

在这里给大家推荐一本书，是苏联作家斯波索宾等人写的《和声学》，很经典的一本书。要想像那些音乐人一样写出一首歌，要准备的东西完全还不止这些。

这些只是理论准备，你要写出优美动听的好歌曲，好旋律，好音乐，作曲是必须要学的，其实，当你学完前面所说的知识后，你会发现你已经差不多会作曲了，学作曲只是丰富你的作曲知识而已，想做出现在的流行歌曲，如果你不深学作曲这门知识，其实也可以，当然学了更好。现在你已经会了这么多，在这里，大家不要忽视一件事情，就是在你学习以上所说的知识时，最好能有一个乐器相伴，这样最好。

下来，我们就要开始实践了，这就用到电脑了。有一个软件cubase，是一个比较专业的做音乐的软件，当然这类软件很多，网上可以找得到。

这个软件是做什么的呢？它就是用来将我们之前所学习的所有理论知识，运用在实践中，说白了，我们要用这个软件做出一首完整的歌曲。

4.关于音乐的知识（初级便可求一些基础的乐理知识,尽量初级一点,

基础乐理知识 （一）：音 1：音的产生： 音是一种物理现象。

物体振动时产生音波，通过空气传到人们的耳膜，经过大脑的反射被感知为声音。人所能听到的声音在每秒振动数为16-2000次左右，在自然界中，我们人的听觉能感受到的音很多，但并不是所有的音都可以作为音乐的材料。

使用到音乐中的音（不含泛音），一般只限于每秒振动27-4100次的范围内。也就是说在音乐中所说的音是人们在长期的生活实践中挑选出来，能够表现人们生活或思想感情的，并组成一个固定的体系，用来表达音乐思想和塑造音乐形象。

2：音的主要性质： 音的高低 音的强弱 音的长短 音色 （1）音有高低、强弱、长短、音色四种主要性质，在音乐表现中非常重要，其中以音的高低和长短最为重要。不知道您是否有这样的体会：对于一首歌，不管您人声演唱还是乐器演奏，唱的声音是小是大，也不管您演唱或演奏时用什么调，音的强弱及音色有了变化，但这支歌的旋律依旧。

可是，如果这首歌的音高或音的长短有改变的话，则音乐的感受就会受到严重的影响。可见，对一段旋律来说，音高和音长短的重要性。

（2）音的高低决定于物体在一定时间的振动次数（频率）。振动次数越多，音越高；振动次数越少，音越低。

音的强弱决定于振幅（音 的振动幅度）的大小。振幅越大，音越强；振幅越小，音越弱。

音的长短决定于音的延续时间的不同。音的延续时间越长，音越长；音的延续时间越短，音越短。

而音色由发音体的性质、形状及泛音的多少等多种因素决定。 （3）什么是音色？ 音色指音的感觉特性。

是音乐中极为吸引人、能直接触动感官的重要表现手段。发音体的振动是由多种谐音组成，其中有基音和泛音，泛音的多寡及泛音之间的相对强度决定了特定的音色。

人们区分音色的能力是天生的，音色分为人声音色和器乐音色。人声音色高、中、低音，并有男女之分；器乐音色中主要分弦乐器和管乐器，各种打击乐器的音色也是各不相同的。

3：音的分类 乐音 噪音 根据音振动状态的规则与不规则，音被分为乐音与噪音两类。 音乐中使用的主要是乐音，但噪音在是音乐表现中必不可少。

如架子鼓发出的声响就是一种噪音，不过，这种噪音有一定的规律。 （二）：音 阶 五声音阶 七声音阶 1：音阶的定义 音阶（Scale）指调式中的各音，从以某个音高为起点即从主音开始，按照音高次序将音符由低至高来排列，这样的音列称为音阶，世界各地有许多不同的音阶，随着音乐水平的进步，音乐非常完整的理论与系统，目前世界上几乎都是用西洋的十二平均律来作为学习音乐的基础，因此我们今天所说的音阶，就是以最普遍的大音阶（大调）与小音阶（小调）为主。

2：音阶的分类 根据调式所包含的音的数量可分为："五声音阶"、"七声音阶"等。音阶由低到高叫做上行，由高到低叫做下行。

五声音阶（Pentatonic scale）由五个音构成的音阶，多用于民族音乐的调式如：do、re、mi、sol、la、（do）。 （三）：乐音体系 1：乐音体系的定义 在音乐中使用的、有固定音高的音的总和，叫做乐音体系。

2：乐音体系的分类 （1）音列： 乐音体系中的音，按照上行或下行次序排列起来，叫做音列。 （2）音级： 乐音体系中的各音叫做音级。

音级有基本音级和变化音级两种。乐音体系中，七个具有独立名称的音级叫做基本音级。

基本音级的名称是用字母和唱名两种方式来标记的。两个相邻的具有同样名称的音叫做八度。

升高或降低基本音级而得来的音，叫做变化音级。将基本音级升高半音用"升"或" "来标明；降低半音用"降" 或" "来表明；升高全音用"重升"或"x"来标明；降低全音用"重降" 或" "来标明；还原用" "表示。

3：音域与音区： 音域可分为总的音域和个别音域、人声和乐器音域。 音域中的一部分是音区，音区可分为高音区、中音区和低音区三种。

人声的音区划分，往往是不相符合的，例如男低音的高音区却是女低音的低音区。但各音区具有自己的特性音色，这体现在音乐的表现中，一般来说：高音区清脆、尖锐；而低音区则低沉、浑厚。

（四）： 调 式 稳定音 不稳定音 在音乐中，要表现音乐思想、塑造音乐形象仅仅依靠一个孤立的音、 *** 或多个彼此毫无关系的音，是难以实现的。 1.调式的定义 在音乐中，按照一定的关系连结在一起的许多音（一般不超过七个），组成一个体系，并以一个音为中心（主音），这个体系就叫做调式。

2：调式中音的分类 在调式体系中，起着支柱作用并给人以稳定感的音，叫做稳定音。给人以不稳定感的音叫做不稳定音。

不稳定音有进行到稳定音的特性，这种特性就叫做倾向。 不稳定根据其倾向进行到稳定音，这叫做解决。

音的稳定与不稳定是相对的。我们常见的某一个音（或 *** ）在某一调式体系中是稳定的，但在另一调式体系中可能变得不稳定，即便在同一调式体系中，因为和声处理的不同，某些稳定音也可能暂时处于不稳定的状态中。

3：调式的分类 调式分为大调式和小调式。由七个音组成的调式叫大调式，其中稳定音合起来成为一个大三 *** 。

小调式也是由七个音组成的，其中稳定音合起来成为一个小三 *** 。大调式的主音和其。

5.音乐基础常识,音阶问题

速度

庄板（Grave） （缓慢速） 广板（Largo） （稍缓慢速） 慢板（Lento） （慢速） 柔板（Adagio） （慢速） 小柔板（Adagietto） 小广板（Larghetto） （慢速） 行板（Andante） （稍慢速） 小行板（Andantino） 中板（Moderato） （中速） 小快板（Allegretto） （稍快速） 快板（Allegro） （快速） 快速有生气地（Vivo） 快速有生气地（Vivace） 急板（Presto） 最急板（Prestissimo） （急速） 原速（A Tempo） 自由节奏（Rubato） 渐慢（Ritardando/rit/ritard） 突慢（Ritenuto/riten） 渐慢（rallentando/rall） 稍转慢（poco meno mosso） 渐快（accelerando/accel.） 稍转快（poco più mosso） 速度自由（或散板）（ad libitum/ad lib.）

强弱

渐弱（Diminuendo/dim） 最弱（Piano Pianis *** o/ppp） 很弱（Pianis *** o/pp） 弱（Piano/p） 中弱（Mezzo Piano/mp） 渐强（Crescendo/cresc） 中强（Mezzo Forte/mf） 强（Forte/f） 很强（Portissimo/ff） 最强（Forte Portissimo/fff） 突强（Sforzando/sf） 强后突弱（Forte Piano/fp）

编辑本段调式

调 modal 调式 modes,modality 调性 tonality 大调 natural major 小调 natural minor 转调 modulation 调式中止 modal cadence 调式的交替/转换 modal interchange 混合里底亚调式 mixolydian mode 多调式的 polymodal 多调性 polytonality

《从零开始：学习五线谱和乐理知识》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《从零开始：学习五线谱和乐理知识》（张蜜蜜）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

链接:

提取码: ywxe ?

书名：从零开始：学习五线谱和乐理知识

作者：张蜜蜜

豆瓣评分：5.4

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2015-11-1

页数：184

内容简介：

本书从音乐的产生及性质入手，并将音符、节拍、音程、和弦及常用记号，融入各种调与调式之中，图文并茂地讲授五线谱及基本乐理知识，实用易学，让学习者能轻松地学会读五线谱。为了避免学习者只会纸上谈兵，并不能解决实际问题的出现，编者在编写的过程中还加入了课后的乐理知识练习及乐谱弹奏练习。

作者简介：

个人资质： Corel中国地区CCCP（设计师）、CCCE（设计专家）和CCCI（认证教师）考试题目编写者。中国商业插画师资格考核员，认证教师。Adobe讲师。 教育工作经历 01．2000-2001：北京成人教育考试中心—兼职期间主要进行平面设计、图形图像学的教学工作。 02．2001-2002：北京大学—任职期间进行Photoshop、Painter、Illustrator等软件的教学工作和商业插画师的培训工作。 03．2003-2004：中央美术学院—在职期间进行数码插图的教学工作。 04．2005-2005：中央美术学院（城市学院）—在职期间主要进行平面设计、图形图像学的教学工作。 05．2005-2006火星时代：兼职期间进行职业动漫师的培训工作。 06．Adore公司：师资培训讲师。 07．水晶石教育学院：外聘讲师。

求叨叨冯聊音乐：音乐博士带你从零开始学乐理

AI 科技评论按：作为中国音乐学习最高学府之一，中央音乐学院今日发布了一则音乐人工智能博士招生启事。该专业全名为「音乐人工智能与音乐信息科技」，为中央音乐学院首次开设，导师阵容有来自清华大学、北京大学的人工智能教授，联合中央音乐学院院长共同组成双导师培养制 (音乐导师+科技导师)，着力培养「音乐与理工科交叉融合的复合型拔尖创新人才」。

据官网资料显示，「音乐人工智能与音乐信息科技」专业学制一共是 3 年，要求报考者必须是出身计算机、智能和电子信息类的考生。

建议阅读书目方面，除了《音乐理论基础》1 本与音乐理论挂钩外，其余 4 本推荐书目都跟人工智能理论相关，它们分别为《数据结构与算法》、《信号与系统引论》、《人工智能：一种现代的方法》以及《神经网络与机器学习》

由于「音乐人工智能与音乐信息科技」为跨学科专业，面试环节除了将考核本学科的专业能力之外，还会考核考生的音乐能力——演奏某种乐器或者单纯进行演唱。

目前该专业已敲定的 3 名联合培养导师分别为：

俞峰

中央音乐学院院长, 教授、博导,「万人计划」领军人才,「四个一批」人才。中国指挥学会会长、全国艺术专业学位研究生教指委副主任、中国文联第十届全国委员会委员, 享受国务院政府特殊津贴。

孙茂松

清华大学教授、博导, 清华大学人工智能研究院常务副院长, 原计算机系主任、党委书记, 教育部教学信息化与教学方法创新指导委员会副主任委员, 中国科学技术协会第九届全国委员会委员。主要研究领域为自然语言处理、人工智能、机器学习和计算教育学。国家 973 计划项目首席科学家, 国家社会科学基金重大项目首席专家。2017 年领衔研制出「九歌」人工智能古诗写作系统。

吴玺宏

北京大学教授、博导, 教育部新世纪优秀人才。北京大学信息科学技术学院副院长, 智能科学系主任, 言语听觉研究中心主任, 致力于机器听觉计算理论、语音信息处理、自然语言理解以及音乐智能等领域的研究, 先后主持国家级、省部级项目 40 余项, 获国家授权发明专利 10 余项, 发表学术论文 200 余篇。在智能音乐创作、编配领域颇有成就。

有兴趣报读该专业的考生，须在 2019 年 3 月 1 日至 15 日期间在网上完成报名（网址:），考试将于今年 5 月在中央音乐学院举行。

更多详情可点击：

进行了解。

专业开办早有预兆？

如果一直有关注中央音乐学院的动态，就不会对该专业的开办感到惊讶。

早在去年的 5 月份，中央音乐学院就与素以创新性交叉学科研究闻名的美国印第安纳大学信息计算与工程学院共同签署合作建设「信息学爱乐乐团」实验室——所谓「信息爱乐」，指的是一套音乐人工智能伴奏系统，由印第安纳大学信息计算与工程学院音乐信息学实验室主任教授 Christopher Raphael 所发明。

该系统的最大特点是会运用数学方法把音乐本身和音乐家的感受进行了全面解读、演算，通过不断的主动学习，形成更加贴近音乐家个性化表现需求的管弦乐团伴奏、协奏模板，为音乐家提供了更为丰富灵活的演奏机会。

完成签署后，经过半年多的紧张筹备，双方于去年 11 月 26 日合作举办中国首场由人工智能进行伴奏的特殊音乐会——「AI 之夜音乐会」，来自中央音乐学院的 12 位不同专业的优秀独奏家与「信息爱乐」联袂演出了 12 首多种体裁风格的中外作品。

值得一提的是，本场音乐会加入了人工智能协奏中国乐曲《长城随想曲》，这是第一次音乐人工智能技术与中国民族音乐进行碰撞。

图片源自中央音乐学院官网

中央音乐学院院长俞峰教授在音乐会致辞中说道：「这是一场意义深远的音乐会，我国整个音乐行业将由此进入到一个「人工智能化」的时代，极大的提升了整个音乐行业，尤其是音乐教育行业的信息化水平。人工智能技术与音乐艺术专业相结合将会实现整个行业的跨越式发展，一定会成为音乐行业实现产业化的典范。」

「AI 之夜音乐会」音乐会完整演出视频：

;id=3514

国内科研热情日益高涨

除了中央音乐学院，试图在人工智能 + 音乐上做出成绩的，尚有星海音乐学院及中央民族大学。

去年 5 月 16 日，由星海音乐学院管弦系与美国印第安纳大学信息计算与工程学院音乐信息学实验室合作的「音乐人工智能辅助管弦乐教学联合实验室」正式挂牌启动，双方将就「音乐人工智能辅助管弦乐教学」系统引入至日常教学中展开合作。

据了解，该系统可以让学生们在日常专业练习过程中随时听到职业管弦乐团的完整乐曲伴奏，同时将自己与管弦乐团的合成演奏音频转化成高度结构化、可视化、可检索、可比较研究的音乐数据带到课堂上与专业老师共同探讨；对专业老师而言，该系统可以实现对学生专业学习情况的纵向和横向比较，获得了解学生的第一手资料，从而完善教学内容和方法。

图片源自「星海音乐学院」微信公众号

去年 12 月 7 日，由中央民族大学与平安科技联手的「人工智能音乐联合实验室」签字揭牌仪式在中央民族大学知行堂举行。本次合作旨在发挥各自优势、通过共同研发，实现人工智能音乐创作由欣赏阶段到专业阶段再到专家阶段的设想。

中央民族大学党委常委、副校长宋敏在揭牌仪式上表示，人工智能己列入国家规划并进入逐步实施阶段，正在不断与各个领域结合，无疑将引领未来各行各业的发展，她希望双方通过实验室这一平台各自发挥优势，提高民大学科建设水平和音乐创作水平，推进北京「四个中心」建设特别是文化中心建设，并积极助力中国优秀音乐文化走出。

图片源自中央民族大学官网

另外，由复旦大学、清华大学联合创办，至今已是第 6 届的中国声音与音乐技术会议 CSMT（Conference on Sound and Music Technology），从 2013 年开始便就声音与音乐技术这门多学科交叉领域源源不断地为国内输出学术见解，丰富了国内人工智能 + 音乐领域的研究成果。

以 2018 年的会议为例，其征文主题包括：

音乐声学

乐器声学/嗓音声学/心理声学与电声学/空间音乐声学等

声音与音乐的信号处理

工业、农业、畜牧业、养殖业、地理、环境等各行各业领域的声音信号处理/音乐信号处理

计算机听觉

声音与音乐的内容分析、理解和建模/音频与音乐信息检索/声音与音乐分类、标注、情感计算、推荐等/人工智能在声音与音乐计算中的应用/声音及音乐计算在娱乐、教育、海洋、医学、装备、军事、信息安全等各领域的应用

音频信息安全

鲁棒音频水印/音频认证/音频取证

计算机音乐与录音

计算机辅助的音乐创作/计算机辅助的音乐教学系统/计算机音乐的制作技术/计算机音乐的软件开发/ 音响及多声道声音系统/ 声音装置及相关多媒体技术/音效及声音设计/音频人机交互

·听觉心理学

·听觉与视觉相结合的多媒体应用

值得一提的是，去年的 CSMT 大会特别开辟了两个 Special Session：一个用来探讨面向一般 Audio 的计算机听觉，试图扩展 Music 之外的 Audio + AI 人工智能在各行各业的应用，比如海洋舰船识别、设备诊断、AI 医疗、嗓音声学、音频监控、动物识别、农业保护、工业自动化等；另一个则是探讨中国民族音乐与计算机等科学技术的交叉融合，显示了该国内会议的前瞻性。

当下流行的 AI + 音乐算法

对于当下的音乐人工智能算法研究，中国音乐学院音乐学系付晓东教授在发表于 2018 年 05 期《艺术探索》的《音乐人工智能的伦理思考——算法作曲的「自律」与「他律」》一文中按「自律」与「他律」将之进行了划分。

其中「自律」指的是机器严格或非严格地遵循事先规定好的内部结构原则，对应于音响素材而生成音乐作品，最终的音响呈现受到内部结构原则的自律性限定；「他律」则指机器严格或非严格地遵循依据人类经验规定好的外部结构原则，并映射为音响而生成作品，最终的音响呈现受到外部结构原则的他律性限定。

最终的梳理结果如下：

「自律」类音乐人工智能算法

（一）数学模型（Mathematical Model）

以数学算法与随机事件构成数学模型进行作曲。其中算法相当于作曲法则，随机事件相当于音乐元素——音乐中的各种元素可分解为一系列随机事件，如音的四属性、音乐三要素等，作曲家（程序员）赋予其不同权重，使用特定随机算法对其进行运算处理而得出音响序列，其结果是非确定性的。常用的随机算法有马尔科夫链、高斯分布等。目前以数学模型为主的音乐人工智能作品在伴奏的速度跟随、乐句的力度处理、终止式的伸缩节奏方面有相当的“智能”感，但是在作品的整体可听性方面仍有明显的欠缺。

（二）演化算法（Evolutionary Methods）

演化算法源于达尔文所揭示的生物进化理论，用算法模拟物种进化的过程来构建音乐作品。将随机或人为的音响事件集合为一个种群，通过选种、遗传与突变的算法反复迭代，将种群中现有的多个个体进行优胜劣汰，其结果由适应函数构成的审核程序予以矫正，以保证其审美意义的质量。最常见的演化计算方法是遗传算法（Genetic Algorithms）与遗传编码（Genetic Programming）。演化算法试图将物种进化的过程匹配于音乐生成过程的逻辑不够完善，因此作品的审美认可度并不高，如今常用于和声配置与伴奏任务中。

（三）语法系统（Grammars）

音乐的构成法则可类比于人类语言的语法规则。人类语言由字、词、句等按照一定的语法规则构成表达单元，音乐中的动机、乐节、乐句也具有相似的结构特征。首先创建一个特定音乐作品的语法规则，对和声、节奏与音高等各种音乐素材进行组合，最后生成音乐作品。诚然，音乐与语言在某种程度上具有同构性，但是比较而言，音乐规则体现出更大的灵活度与可变性，由一个固定的语法规则附加若干可变规则的语言算法，产生出的音乐作品多少带有生硬而呆板的特征。

「他律」类音乐人工智能算法

（一）迁移模型算法（Translational Models）

将非音乐媒体信号源中的信息映射并迁移为音乐音响信息。最常见的是将视觉信息进行转换，例如将图像中的线条转换为旋律，色彩转换为和声，色度转换为力度；将运动物体的空间位移转换为旋律，速度转换为节拍节奏等。也可用于非视觉信息的迁移，如将文学作品中的积极/消极的描述，通过自动情感分析系统迁移为大三/小三和弦。实际上，人类的感官在一定程度上的确具有“联觉”效应，如空间线条与旋律走向的对应，但是如果将其进行严格映射，并没有心理学的有力证据。因此使用迁移模型算法生成的音乐作品，常常出现在交互性的新媒体艺术表演中，更多地以现场的事件相关性与交互性为审美趣味。而一旦音乐作品与其映射对象脱离而单独呈现，这类作品的可听性将会大大降低。

（二）知识推论系统（Knowledge-based Systems）

以某种音乐风格类型为知识库基础，将该音乐风格的审美特征提取出来并进行编码，即归纳推理；以编码程序为算法而创造类似风格的新作品，即演绎推理。例如基于对位法原则的巴洛克音乐风格编码、基于大小调和声体系的古典浪漫音乐风格编码、弱化和声功能的印象派音乐风格编码及各个相应风格作品的生成，即属于知识推论系统算法。这种算法已经在某种程度上接近于音乐学院作曲技术理论的学习过程，生成的音乐作品与其所基于的特定风格知识库非常相像，具有很高的可听性。其缺点在于归纳—演绎两个环节的相对割裂，即风格编码必须由操作者提供，程序本身仅仅是对编码的执行运算，作品的结果会严重受到操作者对创作规则的抽象理解的影响，并且会存在僵化与雷同的缺点。

（三）机器学习（Machine Learning）

操作者为计算机输入大量的音乐音响，计算机对其进行有效“聆听学习”，即运用统计方法对音乐构成的法则进行学习，其过程与知识推论系统相似，但是操作者并不严格指定音乐类型，也不为程序提供风格编码，这个过程由算法程序自动完成，强调其自主性与“无监督”式的学习（unsupervised learning）。当然，从本质上来看，机器学习的“无监督”只能是在一定程度和范围内，它依然囿于操作者所提供的知识素材库。机器学习与数学优化、数据挖掘等计算科学的研究成果相关，更与认知科学领域与神经网络学科的研究成果密切相关，其中最为显著的是采用决策树、人工神经网络、深度学习等方法，是迄今为止对生物学习过程模仿程度最高的一种算法。机器学习仍然属于仿生，但它超越了对结构与力学层面的仿生，是对人类大脑思维过程的仿生。机器学习既可以用于一般意义上的音乐创作，也可用于即兴演奏与竞奏等场合。虽然可以生成各种指定风格或混合风格的音乐作品，但是它仍然取决于操作者提供的音乐数据类型，是通过对随机事件进行概率统计得出规则后的音响预测。

根据付教授的划分准则，我们将能对当今流行的大部分人工智能 + 音乐研究工作进行有效归类。

值得一提的是，由中国科学技术大学、微软人工智能和研究院、苏州大学团队合作，讲述歌曲生成的端到端旋律和编曲生成框架的论文《XiaoIce Band: A Melody and Arrangement Generation Framework for Pop Music》成功荣获 KDD 2018 的 Research Track 最佳学生论文，雷锋网 AI 科技评论对此做了相应解读，有兴趣的读者可点击 进行回看。

总的来说，未来人工智能将在音乐领域发挥更加重要的作用，它可以帮助人们分析作品、创作以及分担相当多的重复性工作，进一步激发创造力，探索音乐形式与内容方面的多种可行性。希望这种跨学科、融合性的合作，能够对各类音乐创作逻辑进行总结与完善，并在感知、情感等方面做出突破，让人工智能在音乐的诸多领域形成创新，并在教学、社会服务等方面产生影响。

求《基础乐理》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~

《基础乐理》百度网盘pdf最新全集下载:

链接：

?pwd=vdle 提取码：vdle

简介：《基础乐理》还介绍了记谱法、节奏与节拍、音乐记号与术语、音程等内容。尽管噪音是音乐表现中不可缺少的组成部分，但是在音乐活动中乐音的使用仍然处于主导地位。那么，何为乐音体系呢？乐音体系就是在音乐中使用的、有固定音高的音（乐音）的总和。《基础乐理》将把乐音体系中所包含的基本内容作出详细的阐述。 ?