在人工智能（AI）的背景下，利用多媒体信息处理技术对不同音乐类型进行模式识别研究

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Research on pattern recognition of different music types in the context of AI with the help of multimedia information processing

音乐作为结合节奏、旋律与和声的艺术形式，具有治疗行为的功能。AI通过神经网络模拟人脑处理音乐模式，需依托大数据与快速迭代算法提升创作效率，未来音乐将深度结合听众生理与情感数据实现个性化，97.8%的性能优势验证了AI-BD方法论的有效性。

　　

摘要

音乐是一种将声音按特定节奏和顺序组织起来的艺术形式。它是一种娱乐方式，通过将各种声音巧妙地结合在一起，让人们感到愉悦、着迷，甚至想要随之起舞。大多数音乐作品都是通过一个人或多人的歌唱或乐器演奏创作而成的。根据词典的定义，音乐至少包含以下三个要素：节奏、旋律和和声。由于音乐对行为有明显的好处，因此被广泛应用于治疗领域。不同的生理状态会导致不同的代谢物表达模式，这些模式可以通过多媒体信息处理中的模式识别技术进行研究。音乐疗法包括多种活动，如唱歌、演奏乐器、跳舞以及听音乐。利用人工智能（AI）进行音乐创作时，会借助神经网络（即庞大的计算机数据集合）来刺激大脑活动。通过向神经网络持续输入音乐信号，可以观察它是否能够像人类大脑一样识别出其中的模式。随着时间的推移，AI最终会掌握这些规律。专家们曾认为，AI无法独立生成音乐，除非它先模仿人类创作的数据集。通过为多媒体信息处理提供一个理论框架，最终效果会因投入的音乐时长而有所不同。为了让AI能够自主从数据中学习模式或特征，需要大量数据（BD）、快速且重复的处理过程以及复杂的算法。技术的应用极大地加快了分析模型的构建速度。对于目前从事艺术创作的人来说，新的AI与大数据结合的工具既是一种机遇，也可能带来挑战。随着AI在音乐和艺术领域的影响力日益增强（效率可提升至97.8%），人们开始思考什么样的作品才能被视为合格的作品。未来的音乐创作将始终受到听众身体状态和情绪的影响；例如，可穿戴技术或许能够检测人的情绪并播放相应的音乐，这代表了个性化发展的新方向。与现有模型相比，AI与大数据结合的方法在效率（提升97.8%）、性能分析（提升97.2%）、可靠性（提升95.6%）和生存能力分析（提升98.2%）等方面具有显著优势。