如何看待中央音乐学院首招音乐人工智能方向博士生？更广泛来说人工智能在音乐领域的应用与前景？
作为具有理工科背景，在国内音乐学院读了音乐科技系的博士，又在国外联培了一段时间的过来人，结合自己的体会说说对中央院音乐人工智能博士的一些看法和考虑: 从读博的个人来说，需要关注以下点: 第一，能否聚焦方向: 音乐与人工智能的研究方向非常多，其运用方向也从音乐创作，分析，制作，教育，表演各不相同，各种目的下需要的技术能力相似，但所考虑的问题优先级有所不同。技术面所需要的知识主要在音乐信号处理，ML/DL，声音合成技术，实时信号处理等方面，通过将这些技术结合应用方向上已有音乐理论，才能得出较好的研究成果。(在后面附1列举了一些研究方向作为参考) 作为国内顶尖音乐学院，其社会资源的号召力是非常强大的(几乎没有你找不到的人)，这就容易把饼摊得很大，难以将精力落脚在一个小点上进行集中突破。对于入读该方向的博士生，非常建议锻炼自己将庞杂的信息快速结合自己的真实兴趣，收敛到可执行的点上的能力。 第二，能否建立跨学科沟通能力: 音乐与人工智能的研究需要对音乐和人工智能都有着相当程度的了解，而现在分工越来越深化的情况下，对任何一个领域具有足够深的了解都不是一件短期的事情。这就需要善于进行跨学科的沟通交流。跨学科的沟通交流也一定是提前做了功课，有了自己的思考再去发问的，如果对方不能从你身上吸取新鲜的信息或想法，这样的交流也会难以为继。 第三，能否建立与同代人及跨代人都能够进行交流讨论的社交网络: 世界富有影响力的音乐科技研究中心，教师到研究生都具有几十人的规模， 国内音乐学院博士名额历来稀少，往往同一个方向或导师2-3年才招一个博士。这对形成学术讨论的氛围，互相帮助解决一些常规性问题是非常不利的。 不论是作战还是做研究，单兵作战都是非常艰苦的，对自身各方面素质要求也非常高。很多问题是讨论交流出来，而不是一个人坐在那里想出来的，这也是为什么国外会有各种seminar，组会，学术会议以及即使很尬也要社交的活动。学术会议可以得到各种同龄或前辈富有建设性的意见，希望读博的人能多多利用，也希望学校能够在经费和成果认定上支持。当然，也有许多非常优秀的单兵作战研究者，这个要看个人的习惯和喜好。但人是社会性的动物，我相信更多的人是希望能有人经常讨论交流的。 之所以强调与同龄和跨代人都能交流的社交网络，是因为不同代人考虑问题的出发点、兴趣点以及对完成一件事难度的估计可能非常不同，只有多去沟通才能更好地做出自己的判断。 第四，做好一切基础设备都要自己来的心理准备: 音乐学院在网络，计算资源及计算资源的管理上基础较弱，如果入读的研究生在搭建服务器等这些方面都能够自力更生会比较好，这个要有心理准备。也希望学校在这方面可以下一些功夫，多为研究者提供便利。 (你甚至难以想象在双一流高校的博士生宿舍还会没有网…)  同时作为即将相近方向毕业的学生，说几点对中央院的期望: 第一，尽可能为博士生创立足够的软硬件条件: 这其中包括：实验室，计算设备有专职的管理人员，国内在这方面即使是高水平的综合大学也还有较大的提升空间，音乐院校的基础更为薄弱，需要时间和人力进行建设和管理。具体可以学习国外高校的管理系统(但我不知道这里面成本有多高了)，或借助于北大清华的学校资源(如何能方便学生，不用非跑到北大清华，这长久下来也会是影响研究效率的因素)。 好的设备和资源管理会大大影响学生的学习研究体验。本来交叉学科要学习的内容就已经非常多，若还需要把大量精力投入在基础设施的管理维护上，也会为研究带来更多的负担。 另外，若能方便学生借用北大清华的数据库，再加入采购如Computer Music Journal, Journal of New Music Research一类综合大学不太买的杂志会比较好。 第二，能够支持学生在国内外的学术交流活动: 不知道中央院的政策，但是据我了解到目音乐学院的理论专业外出开会大都是没有经费支持的，想要进行学术交流只能考虑自费，这对研究者而言是一笔沉重的经济负担。对比看国外的音乐技术博士项目，若有一定的研究成果，一方面可以自行申请会议或慈善机构的奖学金，另一方面有研究成果的学生也有经费支持，博士生可以集中精力做研究并进行学术交流，不用为经费发愁。不交流的研究很容易失去活力和生机，也不利于产生优秀的研究成果。 第三，能否保持稳定的内外部研究环境: 音乐与人工智能方向能否具有稳定的内外部环境，通过几年，几十年的持续积累形成真正的社会影响力成为引领者？这种研究会不会因为外部人事的变动说没就没了？又会不会因为内部意见的不统一最后不了了之？ 对外部环境稳定的关注来自于切身经历——作为中国音乐学院曾经的音乐科技系一员，我为学校决定撤销音乐科技系感到非常遗憾。但是这种建了又撤的事也并非没有先例，北京大学曾经的电子音乐方向也由于人事的变动，短短存在了几年就消失了。 培根在《论革新》中说到，初生的婴儿总是不完美的。不过婴儿在遭到多次"抛弃"后也应当不断成长，反思总结。虽然这些尝试由于种种原因失败了，但是作为我国音乐技术领域的萌芽，他们已经培养了一批人才，在逐渐与综合大学相互碰撞产生社会影响。CSMT全国音乐与声音技术会议的规模逐渐扩大，理工与音乐院校的交流、科研院校与企业的交流在不断深化而且达成实质性的合作，就是很好的体现。 不过它也还很多地方需要成长，我所能想到的进步方向是，结合真实的音乐活动过程中的需求进行相关研究，使得研究最终能有一个社会上的出口。这种出口既可能是面向业内小众群体的，例如央院引进的由印第安纳大学十几年时间研发信息爱乐实时伴奏跟随系统；也可能是面向普罗大众的，例如在作曲家看来音乐质量比较低，但是大众却觉得可以接受的音乐生成技术，以及利用技术手段辅助在线音乐教学的研究。 第四，能否建立音乐数据库的科学采集和整理体系: 这是一项艰巨的工程，需要耗费大量人物财力，但又是现阶段下音乐人工智能领域的"食粮"。音乐信息的数据采集、整理、标注人力成本都远高于自然语言处理，图像等领域。目前情况来看，更为现实的办法是寻找相应的音乐数据公司或建立专门的数据收集整理部门。 ----------------------------------------------------------- 附1 音乐与人工智能研究方向举例: 音乐创作: 旋律，和声，复调，配器，曲式结构，每一样都可以结合AI技术。其中旋律生成，自动配和声，和声序列生成，二或四声部复调已有较多成果，获得了limited success，自动配器IRCAM的博士生也有了初步的尝试 音乐分析:进行自动的调性，和声，速度，情绪，风格，曲式结构等进行分析，这方面已有较多内容可参考，不过大多为欧美流行音乐，需要注重其音乐学或音乐研究的价值 音乐制作:AI生成技术，如何建立音乐质量的自动评价是个非常有意思的话题 声音合成:分为传统乐器声音的合成，歌声合成，电子音色合成，这里面任何一件乐器/人声的智能化合成都足以成为一个研究量足够大的博士课题 后期混音:自动remix以及音效处理，queen mary的Joshua Reiss教授在这方面颇有建树 音乐教育: 智能教育系统的流程设计并运用音乐信号处理技术对演奏/演唱者进行智能评价(市面上仅对音高节奏基本量进行评价，未对音乐表达相关量进行评价)，音乐教育内容推荐的研究，以及与人的交互行为研究等 音乐表演系统: 实时交互表演系统(如中央院从印第安纳大学引进的实时伴奏跟随系统，真正造福器乐学习者；实时交互式音乐生成系统) 音乐表演分析: 关于音乐表达的量化研究，已经有了较多成熟的量化方法。该研究可为自动的real风格迁移提供基础 实体乐器制作及声音评价: 新型乐器设计，传统乐器音色的音质自动评价(辅助乐器制作过程中的声音质量控制及评价)，交互研究 此外，mir领域最热的音乐转谱music trancription研究因为太偏向技术，对音乐领域内人用处有限(需求更多在非专业人士)，猜测可能不会在音乐学院受到重视  附2: 相较于中央音乐学院推荐更为基础的入学考试推荐书目，再补充一些相关的音乐技术书目和学习资料: 百科全书类: Springer Handbook of Systematic Musicology   18年新出的，超级大百科 Computer Music 老经典 Digital Da Vinci 既然叫达芬奇，就是艺术到技术都有涉及，有访谈录，有公式，有代码，干湿夹杂  AI作曲，音乐表达相关: The Musical Representation The Oxford Handbook of Algorithmic Music Algorithmic Composition-Paradigms of Automated Music Generation Sweet Anticipation Music and Probability  MIR相关: 非常全乎好用的连原理加代码的学习资源，把德国Muller的Music Signal Processing那本书也放进去了 Music Data Mining 里面MIR，大数据以及社会、心理等因素都有所讨论  交互式音频/音乐相关: The Oxford Handbook of Interactive Audio Music and Human-Computer Interaction  声音合成相关: Real Sound Synthesis for Interactive Applications  音效相关: DAFX:Digital Audio Effects (second edition) Audio Effect: Theory, Implementation and Application  附3: 作为向外学习的参照，我们看一看也于今年9月开始招生的伦敦玛丽女王大学数字音乐中心C4DM音乐与人工智能博士生培养方向团队构成: Senior Management Team： Prof Simon Dixon (Director)主任 Dr Andrew McPherson (Deputy Director and Research Director)副主任及研究主任 Dr George Fazekas (Researcher Development Training and Taught Curriculum)研究方法及教学课程 Prof Elaine Chew (Public and Artistic Engagement)公众与艺术的互动参与 Dr Mathieu Barthet (Industry Partnerships)工业界合作伙伴 Dr Emmanouil Benetos (Admissions and Mentoring)招生及辅导 Dr Nick Bryan-Kinns (International Partnerships)国际合作伙伴 上面的老师皆为C4DM的学术咖，在国际学术界有较大的影响力，项目中不仅有关于学习和研究的部分，还有与公众艺术的互动，工业界及国际的合作。算是从产学研到社会公益，全方位一条龙了，非常值得学习借鉴。  总之，期待且担心，非常希望能实实在在地做一些有益的尝试，为这个领域多培养一些人才，也不枉我打了这么多字！