音乐数据分析

21世纪以来，互联网、大数据、人工智能、物联网、云计算和区块链等新技术的出现，深深地改变了人类生产生活的方方面面。人工智能作曲、音乐信息检索、乐谱跟踪识别、听歌识曲、自动伴奏等新技术与音乐艺术的交叉融合研究和实际应用取得了丰硕的成果。 本书通过构建音乐数据集，利用人工智能、算法技术和数理统计知识设计智能分析模型，通过计算机来分析音乐数据，发现和挖掘出音乐数据中蕴含的知识和关联规则。 智能分析对象分别是古琴艺术、昆曲艺术、“京房六十律”、工尺谱乐谱、指挥动作三维空间数据、MusicXML数据和巴赫《平均律钢琴曲集》MIDI数据等，充分拓展了人工智能技术在音乐艺术领域的应用场合。 本书适用于对音乐艺术在新时代的发展以及与科技交叉研究有兴趣的读者，同时也适用于广大的艺术爱好者阅读、参考。

1.学术成就：主要研究内容为计算机音乐、人工智能、数学与非遗保护等交叉学科领域，主持各类各级项目三十余项，其中重量三项，出版学术专著一部，在ACM Journal on Computing and Cultural Heritage、EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing等期刊上发表论文五十余篇，授权国家专利六项，国家软件知识产权五项，曾获杭州市科技进步奖、杭州市优秀教师、杭州市优秀科技特派员、杭州市高层次人才等奖项与荣誉称号。ACM、IEEE、中国计算机学会会员，浙江省文化科技专家库专家，浙江多媒体设计竞赛评审专家，浙江省非物质文化遗产研究基地研究员，新疆石河子大学客座教授，教育部霍英东教育基金会评审专家，Signal, Image and Video Processing 、Journal of Visual Communication and Image Representation、Multimedia Tools and Applications等国际期刊评论员，第九届全国数字博物馆与文化遗产数字化及保护研讨会程序委员会主席(2013)，第七届中国声音与音乐技术会议中国音乐共同主席(2019)，中国图象图形学学会数字文化遗产专委会委员，全国高等院校计算机基础教育研究会教育信息化专委会常务委员等。 2.学术著作：《智能音乐学与中国音乐数字媒体论》，文化艺术出版社，2018年。

第一章 音乐新时代
第一节 智能音乐时代
第二节 人工智能概述
第三节 音乐人工智能应用
第二章 音乐数据
第一节 数据科学与大数据
第二节 音乐数据与数据格式
第三节 众包音乐数据采集：《纳书楹曲谱》文本语料库
第四节 体感交互音乐数据：基于Kinect的人体感知数据获取
第三章 智能分析方法
第一节 算法概述
第二节 常用人工智能技术
第三节 数据挖掘概述
第四节 动态时间规划
第五节 最长公共子序列
第四章 MusicXML音乐信息挖掘与评估
第一节 MusicXML概述
第二节 MusicXML音乐信息分析
第三节 MusicXML音乐文件的数据挖掘
第四节 面向乐谱录入的用户数据有效性评估
第五节 MusicXML乐谱集的不同版本乐曲同一性归类与音乐信息评估分析
第五章 音乐文本数据分析
第一节 文本挖掘概述
第二节 《纳书楹曲谱》文本语料库错误挖掘
第三节 众包版《纳书楹曲谱》文本语料库的错误挖掘实验与分析
第四节 《纳书楹曲谱》信息统计分析
第六章 音乐用户分析
第一节 用户行为分析概述
第二节 音乐类微信公众号用户分析
第三节 基于DTW和最近邻法的乐队指挥手势识别
第七章 京房六十律“强/弱”辨析与很优分布
第一节 “三分损益律”与中国律学研究简述
第二节 京房六十律
第三节 京房六十律“强/弱”辨析
第四节 “京房六十律”的律数计算
第五节 京房六十律“强/弱”的很好分布
第八章 古琴艺术数字化概述与琴律智能分析
第一节 古琴艺术概述
第二节 古琴艺术的数字化工程
第三节 纯律与琴律
第四节 琴律智能分析
第九章 工尺谱智能分析
第一节 工尺谱记谱法
第二节 工尺谱谱面信息组织结构分析
第三节 工尺谱乐谱图像特征分析
第四节 光学乐谱识别概述
第五节 工尺谱乐谱的多层集成分类网络
第六节 聚类分析去除工尺谱无效空间信息
第十章 巴赫《平均律钢琴曲集》智能分析
第一节 《平均律钢琴曲集》国内研究概述
第二节 MIDI文件集获取与分析软件接口设计
第三节 乐曲可视化与统计分析
第四节 乐曲调式智能分析
附录一
附录二