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【线上直播】浅谈跨知识的艺术创作-人工智能领域
 2019-08-01 20:00
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浅谈跨知识的艺术创作-人工智能领域

分享嘉宾

李荣锋

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数字媒体与设计艺术学院讲师


北京大学博士后,北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院讲师,中国音乐协会民族管弦乐协会与西方音乐学会会员。研究领域包括计算机音乐、机器学习等。他的研究课题 “基于机器学习的中国工尺谱自动翻译研究”项目获得2019年教育部社科基金资助。


李荣锋于2006年7月获得北京大学数学科学学院学士学位,2012年7月获得北京大学信息科学技术学院博士学位。2008年10月至2009年5月期间,他作为访问学者,赴香港理工大学计算机系合作研究。2012年7月至2014年7月,担任北京大学信息科学技术学院博士后。目前,李荣锋就职于北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院,担任讲师。


李荣锋的研究领域包括计算机音乐、机器学习、统计计算等。作为项目负责人,承担多项企事业单位委托横向项目,并参与自然科学基金、国家“863”等面上项目的研究,在学术期刊和国际会议上发表多篇EI/SCI检索论文。他的研究课题“基于非音乐因素的计算机自动作曲研究”获得了英特尔公司2013年智能数字媒体项目的资助,“基于朗诵语音识别的计算机自动作曲研究”项目获得了2014北京邮电大学青年创新基金的资助。


李荣锋同时是中国音乐协会民族管弦乐协会与西方音乐学会会员。此外,李荣锋目前就任北京大学中国音乐学社理事。作为该学社的创始人之一,他曾多次参与该学社多场音乐会的策划与演出,乐团中演奏巴乌、笛子、笙等乐器。其中,李荣锋在“中国古代曲谱的自动翻译”中的研究成果,经作曲家李博禅改编为《古风幻想曲》,由北京大学中国音乐学社在爱丁堡国际音乐节“The Sound of CHINA”、北大115周年校庆音乐会“北大•方正•长荣之夜”等上演。


《浅谈跨知识的艺术创作-人工智能领域》

分享内容:


1、自动作曲与算法作曲

2、跨知识的自动作曲系统

3、基于歌词声调的自动作曲系统

4、音乐驱动的舞蹈动作自动生成系统


目标收益(看点、知识点、目标收益、适合人群):


艺术创作,被认为是人工智能最难攻破的领域之一,其本质原因是因为艺术创作没有客观的对与错之分,因此在进行机器学习的时候缺乏有效的监督。本次分享从计算机音乐的研究历史中的自动作曲课题开始,讲述目前的主流的自动作曲方法的优缺点,并分享本人所研究的课题,跨知识的自动作曲系统,以基于歌词声调的自动作曲系统与音乐驱动的舞蹈动作自动生成系统为例。本分享深入浅出,适合任何没有音乐或者计算机编程基础的音乐爱好者及对人工智能感兴趣的朋友。


直播时间


2019年8月1日 20:00-21:30



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