前言

第一章 音頻音樂技術概述
第一節 理解數字音樂——音樂信息檢索技術綜述
第二節 理解數字聲音——基於一般音頻／環境聲的計算機聽覺綜述

第二章 音頻基礎
第一節 聲學基礎
第二節 心理聲學及感知音頻壓縮
第三節 虛擬現實音頻
第四節 基礎樂理

第三章 音頻特徵及音頻信號處理
第一節 音頻特徵
第二節 音頻信號處理

第四章 常用的機器學習技術
第一節 監督學習方法
第二節 聚類分析
第三節 增強學習
第四節 生成對抗網絡
第五節 集成學習
第六節 遷移學習
第七節 人工神經網絡
第八節 深度學習

第五章 音高估計、主鏇律提取與自動音樂記譜
第一節 音高估計
第二節 主鏇律提取
第三節 自動音樂記譜

第六章 音樂節 奏分析
第一節 音符起始點檢測
第二節 節 拍跟蹤

第七章 音樂和聲分析
第一節 自動和弦檢測
第二節 自動調性檢測

第八章 歌聲信息處理
第一節 歌聲定位
第二節 歌聲與伴奏分離
第三節 歌手識彆
第四節 歌唱評價
第五節 樂譜跟隨

第九章 音樂搜索
第一節 基於音頻指紋的音樂識彆
第二節 音樂翻唱版本識彆
第三節 哼唱／歌唱檢索
第四節 敲擊檢索

第十章 音樂結構分析
第一節 自動音樂結構分析概述
第二節 純音樂/歌唱聲分離
第三節 主歌/副歌語義區域分離
第四節 自動音樂摘要提取

第十一章 音樂情感計算
第一節 音樂與情感
第二節 音樂情感識彆的應用場景
第三節 音樂情感的標注體係
第四節 音樂情感的標注方法和工具
第五節 音樂情感識彆的性能評價
第六節 音樂情感識彆的特徵抽取
第七節 音樂情感的分類模型
第八節 音樂情感的預測模型
第九節 音樂情感預測的國際評測
第十節 算法舉例——基於音樂上下文及層次結構信息的音樂情感預測模型

第十二章 音樂推薦
第一節 什麼是推薦係統
第二節 基於協同過濾的推薦係統
第三節 基於內容的推薦係統
第四節 混閤型推薦係統
第五節 推薦係統中的其他因素
第六節 推薦係統的評測

第十三章 音樂分類
第一節 音樂流派分類
第二節 樂器分類
第三節 作麯傢識彆
第四節 鋼琴樂譜難度等級分類

第十四章 音樂演奏數據與建模
第一節 音樂演奏數據與建模概論
第二節 基於音樂演奏數據的音樂信息提取
第三節 基於音樂演奏數據的演奏知識發現
第四節 基於音樂信息提取數據的音樂演奏數據研究

第十五章 自動作麯
第一節 自動作麯概述
第二節 創作歌麯鏇律的計算模型
第三節 自動作麯係統體係結構
第四節 實驗與質量評估
第五節 深度學習下的算法作麯問題
第六節 WaveNet與DeepBach：基於深度學習的自動作麯模型案例
第七節 基於顯式錶徵的鏇律生成模型
第八節 基於隱式錶徵的鏇律生成模型

第十六章 一般音頻的計算機聽覺
第一節 計算機聽覺場景分析
第二節 數據庫及DCASE競賽
第三節 ASC的通用框架
第四節 特徵提取
第五節 統計模型
第六節 決策標準
第七節 元算法
第八節 ASC算法評估

第十七章 音頻信息安全
第一節 音頻保密
第二節 音頻水印
第三節 音頻取證

第十八章 音頻與視頻和文本的融閤
第一節 多模態的融閤問題
第二節 音視頻同步技術
第三節 音樂中的歌詞

第十九章 歌聲閤成
第一節 歌聲閤成概述
第二節 人的嗓音參數以及歌聲與語音的主要區彆
第三節 基於物理模型的歌聲閤成
第四節 基於時域拼接的歌聲閤成
第五節 基於參數模型的歌聲閤成
第六節 歌聲閤成中的錶現力

第二十章 數字樂器聲閤成
第一節 數字樂器聲閤成概述
第二節 FM閤成
第三節 Modal閤成
第四節 一維振動模型

第二十一章 音樂製作、聲景及聲音設計
第一節 音樂製作
第二節 聲景設計與評價
第三節 聲音設計

第二十二章 音樂錄音
第一節 錄音概論
第二節 數字音頻
第三節 傳聲器
第四節 拾音技術
第五節 信號的傳輸
第六節 聲卡
第七節 監聽和重放設備

第二十三章 計算機交互與聲音藝術
第一節 計算機交互技術應用於聲音藝術的發展概況
第二節 聲音藝術的發展潛力
第三節 計算機交互音樂
第四節 計算機交互與聲音藝術的思想理念

附錄 音頻音樂技術領域實用工具
附錄一 音頻與音樂科研數據庫
附錄二 MIREX競賽簡介
附錄三 音頻音樂技術領域期刊及會議
附錄四 音頻音樂領域研發機構及公司
附錄五 中英文音頻音樂專業術語

習題
參考文獻
後記
編委會簡介
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