1. 語音信息處理和聲音與音樂計算
聲音是人類獲取信息的重要來源，可劃分為語音（Speech）、音樂（Music）和一般音頻/環(huán)境聲（General Audio/Environmental Sound）三大類。人類的語言具有特定的詞匯及語法結(jié)構(gòu)，用于在人類中傳遞信息。語音是語言的聲音載體，語音信號屬于復合音，其基本要素是音G、強度、音長、音色等。音樂是人類創(chuàng)造的復雜的藝術(shù)形式，組成成分是各種樂音，包括歌聲、各種管弦和彈撥類樂器發(fā)出的復合音、少量來自環(huán)境聲的復合音以及一些來自打擊樂器的噪樂音。其基本要素包括節(jié)奏（Rhythm）、旋律（Melody）、和聲（Harmonic）、力度（Dynamic）、速度（Tempo）、調(diào)性（Tonality）、曲式（Form）、織體（Texture）、音色（Timbre）等。除了人類創(chuàng)造的語音和音樂，在自然界和日常生活中，還存在著其他數(shù)量巨大、種類繁多的聲音，統(tǒng)稱為一般音頻或環(huán)境聲。例如，自然界的風聲、雷聲、海浪聲，機械設(shè)備的噪聲，動物的叫聲，人體的心跳、咳嗽、脈搏聲，軍事的槍聲、炮聲、爆炸聲等等，不可盡數(shù)。
根據(jù)以上聲音的三大種類，可以粗略地將聽覺信息處理分成兩塊，如圖1所示。專門處理語音的學科是語音信息處理，以語言聲學為基礎(chǔ)，歷史悠久，發(fā)展相對成熟，已d立成為一門學科。包括計算語言學、語音識別、說話人/聲紋識別、語種識別、語音增強/去噪/分離、語音合成、語音編碼、語音情感計算、自然語言處理與口語對話等經(jīng)典研究L域。面向音樂和一般音頻信息處理的學科叫做聲音與音樂計算SMC（Sound and Music Computing）[1]。該L域橫跨文理，在國外已有50多年的歷史，但是在國內(nèi)僅有20幾年歷史。包含的研究L域隨著時代變化也在不斷擴展，而且由于涉及藝術(shù)創(chuàng)作，還具有一定的未知性。
2. 音樂科技概覽
2.1 音樂科技
音樂與科技的融合具有悠久的歷史。早在20世紀50年代，一些不同的作曲家、工程師和科學家已經(jīng)開始探索利用新的數(shù)字技術(shù)來處理音樂，并逐漸形成了音樂科技/計算機音樂（Music Technology/Computer Music）這一交叉學科。20世紀70年代之后，歐美各國相繼建立了多個大型計算機音樂研究機構(gòu)，如1975年建立的美國斯坦福大學CCRMA（Center for Computer Research in Music and Acoustics）、1977年建立的法國巴黎IRCAM（Institute for Research and Coordination Acoustic/Music）、1994年成立的西班牙巴塞羅那UPF（Universitat Pompeu Fabra）大學MTG（Music Technology Group）、以及2001年成立的英國倫敦女王大學C4DM（Center for Digital Music）等。幾十年的歷史中，音樂科技在世界各地都逐漸發(fā)展起來，如美國的Carnegie Mellon University、Columbia University、New YorkUniversity、George Tech等大學，加拿大麥吉爾大學的CIRMMT（Centre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology），德國、日本、新加坡、臺灣等等。歐洲由于其濃厚的人文和藝術(shù)氣息，歐盟及各國政府的大力支持成為該L域的世界中心。
音樂科技在大陸發(fā)展較晚，大約20世紀80年代有人開始零星的研究，90年代一些音樂學院開始建立音樂科技或音樂工程專業(yè)，2000年左右在一些綜合性和理工科大學開始出現(xiàn)一批來自計算機等信息學科的科研工作者。在文理分割的教育體制下，這兩類人群之間橫亙著巨大的學科鴻溝。藝術(shù)L域的相關(guān)人員只能運用國外的各種音樂科技軟硬件產(chǎn)品進行音樂創(chuàng)作、表演、教育、理論研究，對其內(nèi)在的科學技術(shù)原理知之甚少，更無法進行科技創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)。理工科L域的相關(guān)人員一般具有初J的音樂知識，但專業(yè)程度差距較大，研究集中于面向消費者的音樂科技，研發(fā)面向?qū)I(yè)應(yīng)用的音樂科技產(chǎn)品力不從心。
2013年12月，屆聲音與音樂計算研討會CSMCW（China Sound and Music Computing Workshop）創(chuàng)建于復旦大學，為國內(nèi)同行搭建了一個產(chǎn)學研交流的平臺，該會議2016年更名為聲音與音樂技術(shù)會議CSMT（Conference on Sound and Music Technology）。該會議至今已召開七屆（復旦大學、清華大學、上海音樂學院、南京郵電大學、蘇州大學與UCLA蘇州研究院、廈門理工學院、哈爾濱工業(yè)大學），逐漸成為國內(nèi)音樂科技全產(chǎn)業(yè)鏈的交流平臺，為加強科技與藝術(shù)的融合，消除學科鴻溝做出了重要貢獻。隨著社會的整體發(fā)展，以及人工智能（AI）技術(shù)的持續(xù)火熱，到2017年左右，音樂科技在國內(nèi)開始呈現(xiàn)加速發(fā)展的趨勢。2017年，音樂科技L域國內(nèi)外的三大重要會議ISMIR（International Society for Music Information Retrieval Conference）、CSMT、ICMC（International Computer Music Conference）在上海和蘇州連續(xù)舉行。2018年，于音樂學院舉辦CSMT屆音樂人工智能（Music AI）研討會；深圳平安科技有限公司與民族大學建立AI作曲聯(lián)合實驗室；騰訊音樂娛樂集團（TME）在美國上市；大型中文綜述“理解數(shù)字音樂-音樂信息檢索技術(shù)綜述”（CSMT 2017會議論文集，43頁, 335篇文獻）[3]正式發(fā)表。2019年，音樂學院建立音樂人工智能與音樂信息科技系，開始招收博士、碩士研究生，實行音樂與科技雙導師培養(yǎng)制；AI科學前沿大會、北京國際電子音樂節(jié)等多個重要會議開設(shè)音樂人工智能特約報告專場；上海音樂學院開設(shè)音樂人工智能課程；本文作者在百度百科定義音樂科技、音樂人工智能、音樂信息檢索MIR、計算機聽覺、聲音與音樂技術(shù)會議等五個學科詞條；大型中文綜述“理解數(shù)字聲音-基于普通音頻的計算機聽覺綜述”（CSMT 2018會議論文集，45頁，399篇文獻）[4]正式發(fā)表；第七屆CSMT會議參會人數(shù)超過200人，來自70余個單位，投稿等各項指標均創(chuàng)歷史紀錄。2020年，四川音樂學院以音樂科技為突破口建立實驗藝術(shù)學院；由本文作者主編55位作者聯(lián)合編著的中文教材“音頻音樂與計算機的交融-音頻音樂技術(shù)” [5]由復旦大學出版社正式出版，全書468頁，895千字。大陸的音樂科技歷經(jīng)坎坷，雖然進步巨大，但是在教育體制、科技評價、社會觀念等各方面的制約下，至今仍然處于起步階段。
音樂科技是音樂與科學技術(shù)的交叉學科，包含眾多的研究和應(yīng)用L域。在音樂方面，包括計算音樂學（Computational Musicology）、電子音樂創(chuàng)作與制作（Electronic Music Creation and Production）、計算機輔助的音樂教育（Computer-aided Music Education）、計算機輔助的音樂表演（Computer-aidedMusic Performance）、錄音混音（Recording and Remixing）、音效及聲音設(shè)計（Sound Effect and Sound Design）等。該方面的研究課題比較零散，不成理論體系，依賴于在音樂方面的具體應(yīng)用，有些還涉及藝術(shù)創(chuàng)造。在科技方面，音樂科技指上述的聲音與音樂計算，下邊詳細闡述，如圖2右半部分所示。
2.2 聲音與音樂計算
聲音與音樂計算是一個龐大的研究L域，可細化為多個學科分支。其主要內(nèi)容及分類在1995年的文獻[1]中已有描述，本文所述內(nèi)容是作者根據(jù)近年來的新進展以及自己的理解對[1]進行補充完善而成。
（1）音樂生成（Music Generation）：包含歌聲合成（Singing Synthesis）、自動作曲（AutomaticComposition）、自動編曲（Automatic Arrangement）等主要方向，需要較多的音樂知識，技術(shù)實現(xiàn)比較復雜。因近年來大量使用機器學習/深度學習技術(shù)，也可以通俗的稱為人工智能音樂（AI Music）。歌聲合成以語音合成為基礎(chǔ)，但需考慮音樂旋律、節(jié)奏、強弱、音色、結(jié)構(gòu)、情感、藝術(shù)技巧等多種音樂要素。自動作曲早期稱為算法作曲，近年來進化為基于深度學習的AI作曲。自動編曲在已知主旋律的基礎(chǔ)上編配和弦及各個聲部，使其成為一完整的作品。上述研究課題目前只能模仿音樂專業(yè)人員，尚無人類源自靈感的創(chuàng)作能力，且主觀性較強，評價標準難以統(tǒng)一。
（2）聲音與音樂的內(nèi)容理解與分析：使用計算方法對數(shù)字化聲音與音樂的內(nèi)容進行理解和分析，例如音樂識譜（Music Transcription）、旋律提取（Melody Extraction）、節(jié)奏分析（Rhythm Analysis）、和弦識別（Chord Estimation）、音頻檢索（Audio Retrieval）、流派識別（Genre Identification）、音樂情感計算（Music Emotion Calculation）、歌手識別（Singer Identification）、歌唱評價（SingingEvaluation）、歌聲分離（Vocal Separation）等。該分支在20世紀90年代末隨著互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)字音頻和音樂的急劇增加而發(fā)展起來，研究難度大，多項研究內(nèi)容至今仍在持續(xù)進行中。與計算機視覺CV（Computer Vision）對應(yīng)，該分支也可稱為計算機聽覺CA（Computer Audition）或機器聽覺（Machine Listening）[2]。注意計算機聽覺是用來理解分析而不是處理音頻和音樂，狹義上講不包括語音，廣義上亦包括。CA若剔除一般聲音而局限于音樂，則可稱為音樂信息檢索MIR（Music Information Retrieval）。
（3）聲音與音樂信號處理：用于聲音和音樂的信號分析、變換及合成，包括頻譜分析（Spectral Analysis）、調(diào)幅（Magnitude Modulation）、調(diào)頻（FrequencyModulation）、低通/G通/帶通/帶阻濾波（Low-pass/High-pass/Band-pass/Band-stop Filtering）、轉(zhuǎn)碼（Transcoding）、無損/有損壓縮（Lossless/Lossy Compression）、重采樣（Resampling）、回聲（Echo）、混音（Remixing）、去噪（Denoising）、變調(diào)PS（Pitch Shifting）、保持音G不變的時間伸縮TSM（Time-scale Modification/Time Stretching）、時間縮放（TimeScaling）等。該分支相對比較成熟，已有多款商業(yè)軟件如Gold Wave、Adobe Audition/Cool Edit、Cubase、Sonar/Cakewalk、EarMaster等。
（4）其它與音頻音樂相關(guān)的科技L域：如聲音與音樂的感知認知（Sound and Music Perception and Cognition）：研究音樂的大腦機制，對心理、情緒的影響等。一般音頻/環(huán)境聲的合成（Sound Synthesis）。聲音與音樂的計算機接口：包括樂譜打印（MusicPrinting）、光學樂譜識別（Optical Music Recognition）、音響及多聲道聲音系統(tǒng)（Sound and Multi-channelSound System）、聲音裝置及多媒體技術(shù)（Sound Device and Multimedia Technology）等。音頻信息安全：包括音頻信息隱藏（Audio Information Hiding）、魯棒音頻水印（Robust Audio Watermarking）、音頻認證（Audio Authentication）、音頻取證（Audio Forensics）、聲紋識別（VoiceprintRecognition）、聲音偽造（Sound Forge）、音樂抄襲（Music Plagiarism）、AI音樂判別（AI Music Discrimination）等。音樂治療（Music Therapy）：將音樂與醫(yī)學、心理學、計算機相結(jié)合的典型范例。音樂機器人（Music Robot）：包括東西方各種風格的表演機器人、指揮機器人等。聽覺與視覺/文本相結(jié)合的跨媒體應(yīng)用（Cross-media Applications Combing Audition andVision/Text）等。
音樂科技具有眾多應(yīng)用，例如電聲樂器、數(shù)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(chuàng)作與制作、音樂信息檢索MIR、數(shù)字音樂圖書館、交互式多媒體、音頻接口、輔助醫(yī)學治療、音樂機器人、音頻數(shù)字水印等。
與音樂有關(guān)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(qū)別、音G音強和音色的物理本質(zhì)、基于電磁振蕩的電聲學、聽覺器官的聲波感受機制、樂器聲學、人類發(fā)聲機制、音律學、與音樂有關(guān)的室內(nèi)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(chǔ)，但SMC研究更依賴于音頻信號處理和人工智能-機器學習/深度學習這兩門學科。同時，研究內(nèi)容面向音頻與音樂的信號處理、內(nèi)容分析和理解，與更偏重于解決振動相關(guān)物理問題的音樂聲學也有較大區(qū)別。
2.3 音樂人工智能
近年來，隨著人工智能概念的火熱并上升為戰(zhàn)略，在音樂L域出現(xiàn)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，主要指以數(shù)字音樂為研究對象以AI為主要技術(shù)手段的計算機軟硬件系統(tǒng)研發(fā)，可以看成是人工智能在音樂L域的垂直應(yīng)用。音樂人工智能屬于音樂科技的一部分，包括音樂生成、音樂信息檢索MIR（含數(shù)十項應(yīng)用）、以及所有其它涉及AI的音樂相關(guān)的技術(shù)，如圖2中虛線框所示。
2.4 音樂信息檢索MIR
音樂信息檢索MIR是一個使用計算方法對數(shù)字音樂的內(nèi)容進行理解和分析的交叉學科。它是音樂人工智能中體量大的一個研究L域。
早期的MIR技術(shù)以符號音樂（Symbolic Music）如MIDI（Musical Instrument Digital Interface）為研究對象。由于其具有準確的音G、時間等信息，很快就發(fā)展的比較成熟。后續(xù)研究很快轉(zhuǎn)為以音頻信號為研究對象，研究難度急劇上升。隨著該L域研究的不斷深入，如今MIR技術(shù)已經(jīng)不僅僅指早期狹義的音樂搜索，而從更廣泛的角度上包含了音樂信息處理的所有子L域。我們根據(jù)自己的理解，將MIRL域的幾十個研究課題歸納為核心層和應(yīng)用層共9個部分（圖3）。核心層包含與各大音樂要素（如音G與旋律、音樂節(jié)奏、音樂和聲等）及歌聲信息處理相關(guān)的子L域，應(yīng)用層則包含在核心層基礎(chǔ)上更偏向應(yīng)用的子L域（如音樂搜索、音樂情感計算、音樂推薦等）。核心層屬于G層音樂信號特性分析或低層音樂語義分析，對應(yīng)于音樂心理學中的感知層次；應(yīng)用層則屬于G層音樂語義分析，對應(yīng)于音樂心理學中的認知層次。
圖3. 音樂信息檢索（MIR）的研究L域
基于內(nèi)容的音樂信息檢索MIR有很多應(yīng)用。在娛樂相關(guān)L域，典型應(yīng)用包括聽歌識曲、哼唱/歌唱檢索、翻唱檢索、曲風分類、音樂情感計算、音樂推薦、彩鈴制作、卡拉OK應(yīng)用、伴奏生成、自動配樂、音樂內(nèi)容標注、歌手識別、模仿秀評價、歌唱評價、歌聲合成及轉(zhuǎn)換、智能作曲、數(shù)字樂器、音頻/音樂編輯制作等。在音樂教育及科研L域，典型應(yīng)用包括計算音樂學、視唱練耳及樂理輔助教學、聲樂及各種樂器輔助教學、數(shù)字音頻/音樂圖書館等。在日常生活、心理及醫(yī)療、知識產(chǎn)權(quán)等其他L域，還包括樂器音質(zhì)評價及輔助購買、音樂理療及輔助醫(yī)療、音樂版權(quán)保護及盜版追蹤等應(yīng)用。此外，在電影及很多視頻中，音頻及音樂都可以用來輔助視覺內(nèi)容進行分析。以上應(yīng)用均可以在電腦、智能手機、音樂機器人等各種平臺上進行實現(xiàn)。
2.5 一般音頻計算機聽覺
計算機聽覺是使用計算方法對數(shù)字化聲音與音樂的內(nèi)容進行理解和分析的交叉學科。面向音樂時稱為音樂信息檢索MIR，面向環(huán)境聲時則稱為基于一般音頻的計算機聽覺或AI聲學。主要基礎(chǔ)學科是各種聲學、音頻信號處理和人工智能-機器學習/深度學習。
（1）計算機聽覺通用技術(shù)框架
從實際應(yīng)用的角度出發(fā)，一個完整的CA算法系統(tǒng)應(yīng)該包括如下幾個步驟。
先采用麥克風（Microphone）/聲音傳感器（Acoustic Sensor）采集聲音數(shù)據(jù)；
之后進行預處理（例如將多聲道音頻轉(zhuǎn)換為單聲道、重采樣、解壓縮等）；
音頻是長時間的流媒體，需要將有用的部分分割出來，即進行音頻事件檢測AED（Audio Event Detection）或端點檢測ED（Endpoint Detection）；
采集的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多個聲源混雜在一起，還需進行聲源分離，將有用的信號分離提取出來。或至少消除部分噪聲，進行有用信號增強；
然后根據(jù)具體聲音的特性提取各種時域、頻域、時頻域音頻特征，進行特征選擇（Feature Selection）或特征抽取（Feature Extraction），或采用深度學習DL（Deep Learning）進行自動特征學習（Feature Learning）；
后送入淺層統(tǒng)計分類器或深度學習模型進行聲景（Sound Scape）分類，聲音目標識別，或聲音目標定位。
機器學習模型通常采用有監(jiān)督學習（Supervised Learning），需要事先用標注好的已知數(shù)據(jù)進行訓練。基于一般音頻/環(huán)境聲的CA算法設(shè)計與語音信息處理及音樂信息檢索MIR技術(shù)G度類似，區(qū)別在于聲音的本質(zhì)不同，需要更有針對性的設(shè)計各個步驟的算法，另外需要某種特定聲音的L域知識。
（2）音頻事件檢測與音頻場景識別
音頻事件（AudioEvent）指一段具有特定意義的連續(xù)聲音，時間可長可短。例如笑聲、鼓掌聲、槍聲、犬吠、警笛聲等。也可稱為音頻鏡頭（Audio Shot）。音頻事件檢測AED，亦稱聲音事件檢測SED（Sound Event Detection），環(huán)境聲音識別ESR（Environmental Sound Recognition），旨在識別音頻流中事件的起止時間（Event Onsets and Offsets）和類型，有時還包括其重要性（Saliency）。面向?qū)嶋H系統(tǒng)的AED需要在各種背景聲音的干擾下在連續(xù)音頻流中找到聲音事件的邊界再進行分類，比單純的分類問題要更困難。
音頻場景（AudioScenes）是一個保持語義相關(guān)或一致性（Semantic Consistency）的聲音片段，通常由多個音頻事件組成。例如，一段包含槍聲、炮聲、吶喊聲、爆炸聲等聲音事件的音頻很可能對應(yīng)一個戰(zhàn)爭場景。對于實際應(yīng)用中的連續(xù)音頻流，音頻場景識別ASR（Audio Scene Recognition）先進行時間軸語義分割，得到音頻場景的起止時間即邊界（AudioScene Cut），再進行音頻場景分類ASC（Audio Scene Classification）。ASR是提取音頻結(jié)構(gòu)和內(nèi)容語義的重要手段，是基于內(nèi)容的音頻、視頻檢索和分析的基礎(chǔ)。目前場景檢測（Scene Detection）的研究，主要是基于圖像和視頻。音頻同樣具有豐富的場景信息，基于音頻既可d立進行場景分析，也可以輔助視頻場景分析，以獲得更為準確的場景檢測和分割。音頻場景的類別并沒有固定的定義，依賴于具體應(yīng)用場景。例如在電影等視頻中，可粗略分為語音、音樂、歌曲、環(huán)境音、帶音樂伴奏的語音等幾類。環(huán)境音還可以進行更細粒度的劃分。基于音頻分析的方法用戶容易接受，計算量也比較少。
（3）基于一般音頻/環(huán)境聲的計算機聽覺應(yīng)用
基于一般音頻的計算機聽覺直接面向國民經(jīng)濟的各個L域，具有眾多應(yīng)用。例如：在醫(yī)療衛(wèi)生L域，涉及呼吸系統(tǒng)疾病（咳嗽、打鼾、言語、喘息、呼吸等），心臟系統(tǒng)疾病，其它相關(guān)醫(yī)療（嗓音疾病、胎音和胎動、藥劑吞服、血液流動、肌音）。在安防L域，涉及公共場所監(jiān)控和私密場所監(jiān)控。在交通運輸、倉儲L域，涉及鐵路運輸業(yè)，道路運輸業(yè)（車型及車距識別、交通事故識別、交通流量檢測、道路質(zhì)量檢測），水上運輸業(yè)，航空運輸業(yè)（航空飛行器識別、航空飛行數(shù)據(jù)分析），管道運輸業(yè)，倉儲業(yè)。在制造業(yè)L域，涉及鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)（發(fā)動機、金屬加工機械制造、軸承齒輪和傳動部件制造、包裝專用設(shè)備制造），電氣機械和器材制造業(yè)，紡織業(yè)，黑色及有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，汽車制造業(yè)，農(nóng)副食品加工業(yè)，機器人制造。在農(nóng)、林、牧、漁業(yè)L域，涉及農(nóng)業(yè)，林業(yè)，畜牧業(yè)。在水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，涉及水利管理業(yè)，生態(tài)保護和環(huán)境治理業(yè)。在建筑業(yè)，涉及土木工程建筑業(yè)，房屋建筑業(yè)。在其它L域，涉及采礦業(yè)，日常生活，身份識別，軍事目標識別等。
3. 總結(jié)與展望
音樂科技、音樂人工智能與計算機聽覺以數(shù)字音樂和聲音為研究對象，是聲學、心理學、信號處理、人工智能、多媒體、音樂學及各行業(yè)L域知識相結(jié)合的重要交叉學科，具有重要的學術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)開發(fā)價值。目前仍有大量幾乎空白或沒有得到充分研究的子L域。
與自然語言處理、計算機視覺、語音信息處理等相關(guān)L域相比，上述學科在國內(nèi)外發(fā)展都比較緩慢。幾個可能的原因包括：（1）數(shù)字音樂涉及版權(quán)問題無法公開，各種音頻數(shù)據(jù)都源自特定場合和物體，難以多面搜集和標注。數(shù)據(jù)的獲取及公開困難嚴重影響了基于機器學習/深度學習框架算法的研究及比較。（2）音樂和音頻信號幾乎都是多種聲音混合在一起，很少有單d存在的情況。音樂中的各種樂器和歌聲在音G上形成和聲織體，在時間上形成節(jié)奏至曲式結(jié)構(gòu)，耦合成多層次的復雜音頻流，難以甚至無法分離處理。環(huán)境聲音具有非平穩(wěn)、強噪聲、弱信號、多聲源混合等特點，一個實際系統(tǒng)需要經(jīng)過音頻分割、聲源分離或增強/去噪后，才能進行后續(xù)的內(nèi)容分析理解。（3）該L域幾乎都是交叉學科，進行音樂科技的研究需要了解基本的音樂理論知識，進行基于一般音頻的計算機聽覺研究則經(jīng)常需要了解相關(guān)各L域的專業(yè)知識和經(jīng)驗。（4）此外，作為新興學科，還存在社會發(fā)展水平、科研環(huán)境、科技評價、人員儲備等各種非技術(shù)類原因阻礙計算機聽覺技術(shù)的發(fā)展。
隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，年青一代受音樂教育的普及，對人工智能等前沿技術(shù)的重視，上述L域在近幾年也出現(xiàn)了良好的發(fā)展勢頭。本文作為科普性文章，希望能使全社會更多的人有所了解，加速推動國內(nèi)音頻音樂技術(shù)L域在學術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的發(fā)展，走出一條具有特色的文理結(jié)合的道路，早日達到甚至超過世界先進水平。
參考文獻
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[4] 李偉, 李碩, “理解數(shù)字聲音-基于普通音頻的計算機聽覺綜述”, 第六屆全國聲音與音樂技術(shù)會議（CSMT 2018）, 復旦學報（自然科學版）, 2019, 58(3)：269-313.
[5] 李偉，李子晉，邵曦主編，“音頻音樂與計算機的交融-聲音與音樂技術(shù)”，2020年1月，復旦大學出版社，89.5萬字，468頁。
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