AI音乐分析是人工智能技术在音乐领域的典型应用，通过算法解析音频数据、识别旋律模式、分析情感特征等，为音乐创作、推荐系统和学术研究提供支持。以下是相关案例与学习资源：
应用场景
- 音乐风格迁移：使用深度学习模型将一首曲子的风格转换为其他类型（如古典→爵士）
- 情感识别：分析音乐片段中的情绪特征（欢快/悲伤/激昂）
- 作曲辅助：基于用户输入生成旋律或和声（如用AI音乐生成工具创作）
学习路径
- 学习基础音频处理技术（如FFT、频谱分析）
- 掌握机器学习模型（如CNN、RNN）在音乐中的应用
- 参考AI音乐分析教程实践代码
- 深入研究音乐生成与情感计算的前沿论文
扩展阅读
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