随着大数据与AI技术的迅猛发展，艺术与科技的融合正成为全球瞩目的趋势。本书紧跟时代步伐，深入分析了AI如何革新音乐创作与理论研究。本书首先概述了大数据技术在音乐领域的应用现状，分析了其对音乐创作、传播等的深刻影响；随后重点探讨了AI技术在古典乐谱翻译、蛋白质音乐创作等方面的创新应用，展示了AI对音乐创作过程的革命性变革；接着引入了高维艺术的概念，特别是高维乐谱的创作与表现，为读者提供了理解音乐作品内在结构的新维度；最后对艺术与科技融合的未来趋势进行了展望。 本书为读者揭示了艺术与科技深度融合的未来景象，可供音乐研究者和创作者、对新兴交叉学科感兴趣和希望了解科技在音乐领域应用的读者参阅。

序（喻辉）
第一章 西方古典音乐记谱的二维升级
第一节 纵向立体思维的可视化呈现
第二节 纵向立体思维的层次化解构
第二章 西方现代音乐记谱的二维升级
第一节 节奏节拍的二维化呈现
第二节 旋律形态的二维化呈现
第三节 现代音乐和声材料的二维化呈现
第四节 序列音乐的二维化呈现
第五节 现代音乐素材的二维映射
第三章 中国传统音乐记谱的二维升级
第一节 中国传统音乐作品的二维化呈现
第二节 中国传统戏曲的二维化呈现
第三节 京剧唱腔的二维谱表达
第四节 中国其他民族音乐的二维化呈现
第四章 AI辅助下中国古典乐谱的自动翻译
第一节 中国古典乐谱
第二节 AI自动翻译减字谱
第三节 AI自动翻译工乂谱
第四节 AI自动翻译《乡饮诗乐谱》
第五章 AI辅助下蛋白质音乐创作
第一节 基于AI的蛋白质序列音乐的生成
第二节 深度学习下AI生成蛋白质音乐
第六章 乐器音色可视化优选及形制参数化设计
第一节 吹奏乐器音色可视化改变
第二节 弹拨乐器音色可视化改变
第三节 拉弦乐器音色可视化改变
第四节 打击乐器音色可视化改变
第五节 参数化设计下的民族乐器创新
第六节 材料创新在民族乐器设计中的应用
第七章 音乐频谱理论与实验分析
第一节 音乐与频谱
第二节 频谱分析方法
第三节 频谱分析技术辅助音乐特征判定
第八章 高维乐谱理论建构和应用研究
第一节 中西方记谱法概述
第二节 AI时代应运而生的高维乐谱
第三节 6D乐谱的理论架构及功能特征
第九章 基于AI的音乐多维空间建模与全景交互设计
第一节 音乐与认知
第二节 音乐智能计算
第三节 AI辅助下的音乐高维设计举例
参考文献
后记