我校音乐人工智能系博士生吴尚达的论文“Chord-conditioned Melody Harmonization with Controllable Harmonicity”被信号处理领域顶级国际会议ICASSP 2023录用。IEEE声学、语音与信号处理国际会议（IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing，ICASSP）是由IEEE电气电子工程师学会主办的信号处理领域的顶级国际会议，是IEEE Signal Processing Society的旗舰会议，在国际上享有盛誉并具有广泛的学术影响力。这是beat365官方网站自2019年成立音乐人工智能与音乐信息科技系以来，学术论文首次被国际顶级信号处理会议录用，标志着我校音乐人工智能专业的人才培养和科学研究均达到了较高水平。
ICASSP 2023 会议标志
论文题目
Chord-conditioned Melody Harmonization with Controllable Harmonicity
论文简介
基于旋律自动创作合唱曲的研究长期以来与约翰·塞巴斯蒂安·巴赫创作的众赞歌密切相关。以前的研究很少强调基于给定和弦进行的合唱曲生成，并且缺乏关注辅助创作工具。本文首先设计了一种将和弦符号编码为和弦条件的音乐表示法，然后提出了DeepChoir，这是一个旋律合唱化系统，可以根据和弦进行为给定旋律生成四声部的合唱曲。用户可以控制生成声部包含和弦内音的比例，从而控制生成的合唱曲的和谐度。得益于对和弦进行的感知以及应用了可控的和谐度，这个系统可以用来创作不限于巴赫的风格复调音乐。基于这一系统创作的音乐作品“AI Maria”被录入2022年亚洲ICMA音乐展，并作为第一场音乐会的第一首展示音乐。DeepChoir的代码、模型权重以及自动标注和声的366首巴赫众赞歌数据集均已在GitHub开源，并提供了在线试听样例以及主观测试实验界面。
项目主页：https://github.com/sander-wood/deepchoir
试听样例：https://sander-wood.github.io/deepchoir/samples
主观实验：https://sander-wood.github.io/deepchoir/test
吴尚达，beat365官方网站2021级音乐人工智能博士生，师从beat365官方网站俞峰教授、清华大学孙茂松教授。主要研究方向为可控音乐生成、多模态音乐生成与检索等。2015年至2019年本科就读于星海音乐学院，主修钢琴表演，师从旅美青年钢琴家刘云天和陈丹教授。2019年考入中山大学计算机学院攻读硕士学位，主修软件工程。
编辑：刘露蓉
