章 音频音乐技术概述
节 理解数字音乐——音乐信息检索技术综述
第二节 理解数字声音——基于一般音频／环境声的计算机听觉综述
第二章 音频基础
节 声学基础
第二节 心理声学及感知音频压缩
第三节 虚拟现实音频
第四节 基础乐理
第三章 音频特征及音频信号处理
节 音频特征
第二节 音频信号处理
第四章 常用的机器学习技术
节 监督学习方法
第二节 聚类分析
第三节 增强学习
第四节 生成对抗网络
第五节 集成学习
第六节 迁移学习
第七节 人工神经网络
第八节 深度学习
第五章 音高估计、主旋律提取与自动音乐记谱
节 音高估计
第二节 主旋律提取
第三节 自动音乐记谱
第六章 音乐节奏分析
节 音符起始点检测
第二节 节拍跟踪
第七章 音乐和声分析
节 自动和弦检测
第二节 自动调性检测
第八章 歌声信息处理
节 歌声定位
第二节 歌声与伴奏分离
第三节 歌手识别
第四节 歌唱评价
第五节 乐谱跟随
第九章 音乐搜索
节 基于音频指纹的音乐识别
第二节 音乐翻唱版本识别
第三节 哼唱／歌唱检索
第四节 敲击检索
第十章 音乐结构分析
节 自动音乐结构分析概述
第二节 纯音乐／歌唱声分离
第三节 主歌／副歌语义区域分离
第四节 自动音乐摘要提取
第十一章 音乐情感计算
节 音乐与情感
第二节 音乐情感识别的应用场景
第三节 音乐情感的标注体系
第四节 音乐情感的标注方法和工具
第五节 音乐情感识别的性能评价
第六节 音乐情感识别的特征抽取
第七节 音乐情感的分类模型
第八节 音乐情感的预测模型
第九节 音乐情感预测的国际评测
第十节 算法举例——基于音乐上下文及层次结构信息的音乐情感预测模型
第十二章 音乐推荐
节 什么是推荐系统
第二节 基于协同过滤的推荐系统
第三节 基于内容的推荐系统
第四节 混合型推荐系统
第五节 推荐系统中的其他因素
第六节 推荐系统的评测
第十三章 音乐分类
节 音乐流派分类
第二节 乐器分类
第三节 作曲家识别
第四节 钢琴乐谱难度等级分类
第十四章 音乐演奏数据与建模
节 音乐演奏数据与建模概论
第二节 基于音乐演奏数据的音乐信息提取
第三节 基于音乐演奏数据的演奏知识发现
第四节 基于音乐信息提取数据的音乐演奏数据研究
第十五章 自动作曲
节 自动作曲概述
第二节 创作歌曲旋律的计算模型
第三节 自动作曲系统体系结构
第四节 实验与质量评估
第五节 深度学习下的算法作曲问题
第六节 WaveNet与DeepBach：基于深度学习的自动作曲模型案例
第七节 基于显式表征的旋律生成模型
第八节 基于隐式表征的旋律生成模型
第十六章 一般音频的计算机听觉
节 计算机听觉场景分析
第二节 数据库及DCASE竞赛
第三节 ASC的通用框架
第四节 特征提取
第五节 统计模型
第六节 决策标准
第七节 元算法
第八节 ASC算法评估
第十七章 音频信息安全
节 音频保密
第二节 音频水印
第三节 音频取证
第十八章 音频与视频和文本的融合
节 多模态的融合问题
第二节 音视频同步技术
第三节 音乐中的歌词
第十九章 歌声合成
节 歌声合成概述
第二节 人的嗓音参数以及歌声与语音的主要区别
第三节 基于物理模型的歌声合成
第四节 基于时域拼接的歌声合成
第五节 基于参数模型的歌声合成
第六节 歌声合成中的表现力
第二十章 数字乐器声合成
节 数字乐器声合成概述
第二节 FM合成
第三节 Modal合成
第四节 一维振动模型
第二十一章 音乐制作、声景及声音设计
节 音乐制作
第二节 声景设计与评价
第三节 声音设计
第二十二章 音乐录音
节 录音概论
第二节 数字音频
第三节 传声器
第四节 拾音技术
第五节 信号的传输
第六节 声卡
第七节 监听和重放设备
第二十三章 计算机交互与声音艺术
节 计算机交互技术应用于声音艺术的发展概况
第二节 声音艺术的发展潜力
第三节 计算机交互音乐
第四节 计算机交互与声音艺术的思想理念
附录 音频音乐技术领域实用工具
附录一 音频与音乐科研数据库
附录二 MIREX竞赛简介
附录三 音频音乐技术领域期刊及会议
附录四 音频音乐领域研发机构及公司
附录五 中英文音频音乐专业术语
习题
参考文献
后记
编委会简介

本书全面介绍了文理科中涉及声音的科研和艺术创作的内容，促进文理交融，拓展思维，开阔眼界。在音乐相关部分阐述了MIR与音乐科技、声音与音乐计算、计算机听觉、语音信息处理、音乐声学等各个相关领域概念的区别与联系，将MIR技术的数十个研究领域按照与音乐要素的密切程度