“音乐科技及计算机听觉”学科知识体系及课程群设置
李伟
复旦大学计算机科学技术学院
2022年3月4日
一． 音乐科技及计算机听觉学科知识体系
声音是人类获取信息的重要来源。人耳能听到的声音可划分为语音（Speech）、音乐（Music）和一般音频/环境声（General Audio/Environmental Sound）三大类（如图1-1所示）。针对这些声音种类，在历史上先后形成了声学、语音信息处理、音乐科技与计算机听觉等各个学科分支。音乐科技与计算机听觉领域以数字音乐音频为研究对象，其知识体系从底向上涉及数学、物理、心理、计算机、艺术等多个学科，并在工业、农业、服务业、医学、军事等各行各业产生众多应用（如图1-2所示）。
图1-1 声音的种类关系图
图1-2 音乐科技及计算机听觉各领域关系图
二．《音频音乐与计算机的交融-音频音乐技术》书籍&MOOC使用说明
从2013年夏产生最初的想法，到2022年3月下册印刷，《音频音乐与计算机的交融-音频音乐技术》全书上下两册&MOOC已全部正式出版及上线，历时近9年。该书编写及MOOC拍摄邀请各子领域国内外华人专家学者、公司博士及有科研经验的硕博研究生共计138人次，覆盖音乐科技与计算机听觉领域绝大多数的底层知识和科研及应用场景，在艺工交叉学科建设上进行初步尝试，为进一步发展奠定基础。
很多章节适当扩展并组合即可形成对应的专业课程或通识教育课程。因内容太多又横跨文理，无法由一位老师全部讲授，适宜由课程团队开设成系列学术报告的形式，或利用MOOC等在线学习方式。
本书因内容庞杂，作者众多，而且相关学科发展仍处于逐步摸索和加深理解的阶段，必不可免地出现遗漏、不妥甚至错误之处，敬请各位读者谅解，批评指正，反馈意见，帮助后续提高全书质量。有关书籍和MOOC的任何建议请邮件发送至本书专用信箱：csmcw2013@163.com。
书籍及MOOC网址：
（上册）http://www.fudanpress.com/news/showdetail.asp?bookid=13390
（下册）http://www.fudanpress.com/news/showdetail.asp?bookid=14601
（MOOC）https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1462119161?from=searchPage
三. 音乐科技及计算机听觉学科课程群设置建议
u 音频音乐基础篇
l 课程1. 音乐科技及计算机听觉导论
• 上册第1章、附录1-6，下册第1章、附录1-5，MOOC第1章，其它相关文献资料，2学分
l 课程2. 基础乐理
• 上册第2章第4节，其它相关文献资料，3学分
l 课程3. 音乐与数学
• 下册第2章，其它相关文献资料，3学分
l 课程4. 音乐与物理
• 上册第2章第1节、第3节，下册第3章，MOOC第2章第2节、第4章第3节，其它相关文献资料，4学分
l 课程5. 音乐感知/认知/心理
• 上册第2章第2节、第11章，下册第4章、第5章、第6章、第9章、第19章，MOOC第2章第1节、第3章、第8章第1节、第9章第2节，其它相关文献资料，6学分
u 音频音乐与计算机篇
l 课程6. 音频信号处理
• 上册第3章、第20章，下册第7章、第8章，MOOC第4章第1节第2节、第13章第1节、第16章第1节，其它相关文献资料，3学分
l 课程7. 人工智能基础
• 上册第4章，其它相关文献资料，3学分
l 课程8. 音乐人工智能-音乐信息检索MIR
• 上册第5章、第6章、第7章、第8章、第9章、第10章、第11章、第12章、第13章、第14章，下册第10章，MOOC第5章、第6章、第7章、第8章、第9章第1节、第11章第1节第2节，其它相关文献资料，9学分
l 课程9. 音乐人工智能-音乐生成
• 上册第15章、第19章，下册第11章，MOOC第10章，其它相关文献资料，3学分
l 课程10. 一般音频计算机听觉
• 上册第16章，下册第13章、第14章、第15章、第16章、第17章，MOOC第14章、第15章，其它相关文献资料，6学分
u 音频音乐与艺术篇
l 课程11. 音乐科技在艺术领域的应用
• 上册第21章、第22、第23章，下册第18章、第20章、第21章、第22章、第23章，MOOC第11章第3节、第12章、第13章第2节第3节、第16章第2节第3节，其它相关文献资料，12学分
u 音频音乐与医学篇
l 课程12. 声音与医学
• 下册第8章、第14章、第23章、第25章，MOOC第16章，其它相关文献资料，3学分
u 音频音乐与多媒体篇
l 课程13. 音频跨模态研究
• 上册第18章，其它相关文献资料，3学分
u 音频音乐与信息安全篇
l 课程14. 音频信息安全
• 上册第17章，下册第12章，MOOC第9章第3节，其它相关文献资料，3学分
u 音频音乐与机器人篇
l 课程15. 音乐机器人
• 下册第24章，MOOC第13章第3节，其它相关文献资料，3学分
四．《音频音乐与计算机的交融-音频音乐技术》章节目录及编写作者（单位以写作或演讲时为准）
主编：李伟、李子晋、邵曦
前言（“音频音乐与计算机的交融-音频音乐技术”书籍编著编委会）
第1章. 音频音乐技术概述
1.1 理解数字音乐-音乐信息检索技术综述（李伟（复旦大学）、李子晋（中国音乐学院）、高永伟（复旦大学））
1.2 理解数字声音-基于一般音频/环境声的计算机听觉综述（李伟、李硕（复旦大学））
第2章. 音频及音乐基础
2.1 声学基础（张莹（上海大学上海电影学院））
2.2 心理声学及感知音频压缩（张莹（上海大学上海电影学院））
2.3 虚拟现实音频（王晶、张阳（北京理工大学））
2.4 基础乐理（李子晋、梁晓晶、万源（中国音乐学院））
第3章. 音频特征及音频信号处理
3.1 音频特征（梁贝茨（Queen Mary University of London，C4DM））
3.2 音频信号处理（李伟（复旦大学）、王磊（复旦大学））
第4章．常用的机器学习技术
4.1 监督学习方法（吕兰兰（厦门理工学院））
4.2 聚类分析（吕兰兰（厦门理工学院））
4.3 增强学习（吕兰兰（厦门理工学院）、李娟娟（复旦大学）、李伟（复旦大学））
4.4 生成对抗网络（江益靓（复旦大学）、李伟（复旦大学））
4.5 集成学习（李硕（复旦大学）、李伟（复旦大学））
4.6 迁移学习（于帅（复旦大学）、李伟（复旦大学））
4.7 人工神经网络（邓俊祺（阿里音乐））
4.8 深度学习（邓俊祺（阿里音乐））
第5章．音高估计、主旋律提取与自动音乐记谱（张维维（大连海事大学））
5.1 音高估计
5.2 主旋律提取
5.3 自动音乐记谱
第6章音乐节奏分析（桂文明（金陵科技学院））
6.1 音符起始点检测
6.2 节拍跟踪
第7章．音乐和声分析（邓俊祺（阿里音乐））
7.1 自动和弦检测
7.2 自动调性检测
第8章．歌声信息处理
8.1 歌声定位（朱碧磊（字节跳动））
8.2 歌声与伴奏分离（朱碧磊（字节跳动））
8.3 歌手识别（李伟（复旦大学）、张旭龙（复旦大学））
8.4 歌唱评价（李伟（复旦大学）、罗艺（复旦大学）、赵天歌（复旦大学））
8.5 乐谱跟随/音频与乐谱的同步（关欣（天津大学））
第9章. 音乐搜索
9.1 基于音频指纹的音乐识别（陈晓鸥、杨德顺（北京大学））
9.2 音乐翻唱版本识别（陈晓鸥、杨德顺（北京大学））
9.3 哼唱/歌唱检索（李伟（复旦大学）、许萌（西北工业大学））
9.4 敲击检索（李伟（复旦大学）、许萌（西北工业大学））
第10章．音乐结构分析（邵曦（南京邮电大学））
10.1 自动音乐结构分析概述
10.2 纯音乐/歌唱声分离
10.3 主歌/副歌语义区域分离
10.4 自动音乐摘要提取
第11章. 音乐情感计算（徐明星（清华大学））
11.1 音乐与情感
11.2 音乐情感识别的应用场景
11.3 音乐情感的标注体系
11.4 音乐情感的标注方法和工具
11.5 音乐情感识别的性能评价
11.6 音乐情感识别的特征抽取
11.7 音乐情感的分类模型
11.8 音乐情感的预测模型
11.9 音乐情感预测的国际评测
11.10 算法举例-基于音乐上下文及层次结构信息的音乐情感预测模型
第12章. 音乐推荐（李果夫（平安资管））
12.1 什么是推荐系统
12.2 基于协同过滤的推荐系统
12.3 基于内容的推荐系统
12.4 混合型推荐系统
12.5 推荐系统中的其他因素
12.6 推荐系统的评测
第13章. 音乐分类（关欣（天津大学））
13.1 音乐流派分类
13.2 乐器分类
13.3 作曲家分类
13.4 乐谱难度等级分类
第14章. 音乐演奏数据与建模（李圣辰（北京邮电大学）、杨璐威（阿里巴巴）、杨波（中国音乐学院））
14.1 音乐演奏数据与建模概论
14.2 基于音乐演奏数据的音乐信息提取
14.3 基于音乐演奏数据的演奏知识发现
14.4 基于音乐信息提取数据的音乐演奏数据研究
第15章. 算法作曲/自动作曲
15.1 算法作曲概述（冯寅（厦门大学）、林明泰（厦门大学）、吴晓婷（厦门大学））
15.2 创作歌曲旋律的计算模型（冯寅（厦门大学）、林明泰（厦门大学）、吴晓婷（厦门大学））
15.3 自动作曲系统体系结构（冯寅（厦门大学）、林明泰（厦门大学）、吴晓婷（厦门大学））
15.4 实验与质量评估（冯寅（厦门大学）、林明泰（厦门大学）、吴晓婷（厦门大学））
15.5 深度学习下的算法作曲问题（陈轲（复旦大学）、夏光宇（上海纽约大学）、李伟（复旦大学））
15.6 WaveNet与DeepBach：基于深度学习的自动作曲模型案例（陈轲（复旦大学）、夏光宇（上海纽约大学）、李伟（复旦大学））
15.7 基于显式表征的旋律生成模型（陈轲（复旦大学）、夏光宇（上海纽约大学）、李伟（复旦大学））
15.8 基于隐式表征的旋律生成模型（陈轲（复旦大学）、夏光宇（上海纽约大学）、李伟（复旦大学））
第16章. 一般音频的计算机听觉（段淑斐（太原理工大学）、王翠（太原理工大学））
16.1 计算机听觉场景分析
16.2 数据库及DCASE竞赛
16.3 ASC的通用框架
16.4 特征提取
16.5 统计模型
16.6 决策标准
16.7 元算法
16.8 ASC算法评估
第17章. 音频信息安全（王宏霞（四川大学））
17.1 音频保密
17.2 音频水印
17.3音频取证
第18章．音频与视频和文本的融合（李果夫（平安资管））
18.1 多模态的融合问题
18.2 音视频同步技术
18.3 音乐中的歌词
第19章. 歌声合成（肖仲喆（苏州大学））
19.1 歌声合成概述
19.2 人的嗓音参数以及歌声与语音的主要区别
19.3 基于物理模型的歌声合成
19.4 基于时域拼接的歌声合成
19.5 基于参数模型的歌声合成
19.6 歌声合成中的表现力
第20章数字乐器声合成（李荣峰（北京邮电大学））
20.1 数字乐器声合成概述
20.2 FM合成
20.3Modal合成
20.4 一维振动模型
第21章. 音乐制作、声景及声音设计
21.1 音乐制作（张建荣（上海大学上海电影学院））
21.2声景设计与评价（李子晋（中国音乐学院）、刘京宇（中国传媒大学）、李伟（复旦大学））
21.3 声音设计（张莹（上海大学上海电影学院））
第22章音乐录音（黄一伦（中国音乐学院））
22.1 录音概论
22.2 数字音频
22.3 传声器
22.4 拾音技术
22.5 信号的传输
22.6 声卡
22.7 监听和重放设备
第23章. 计算机交互与声音艺术（班文林（中国音乐学院））
23.1 计算机交互技术应用于声音艺术的发展概况
23.2 声音艺术的发展潜力
23.3 计算机交互音乐
23.4 计算机交互与声音艺术的思想理念
附录实用工具
附录一音频音乐技术领域实用工具（张克俊（浙江大学）、邢白夕（浙江工业大学）、张乐凯（浙江工业大学）、李伟（复旦大学））
附录二音频与音乐科研数据库（张克俊（浙江大学）、邢白夕（浙江工业大学）、张乐凯（浙江工业大学）、李伟（复旦大学））
附录三 MIREX竞赛简介（张克俊（浙江大学）、邢白夕（浙江工业大学）、张乐凯（浙江工业大学）、李伟（复旦大学））
附录四音频音乐技术领域期刊及会议（张克俊（浙江大学）、邢白夕（浙江工业大学）、张乐凯（浙江工业大学）、李伟（复旦大学））
附录五音频音乐领域研发机构及公司（张克俊（浙江大学）、邢白夕（浙江工业大学）、张乐凯（浙江工业大学）、李伟（复旦大学））
附录六中英文音频音乐专业术语（唐纯（华东理工大学）、李伟（复旦大学））
后序（“计算机与音频音乐的交融-音频音乐技术”书籍编著编委会）
五．《音频音乐与计算机的交融-音频音乐技术2》章节目录及编写作者（单位以写作或演讲时为准）
主编：李伟、王鑫
前言（“计算机与音频音乐的交融-音频音乐技术2”书籍编著编委会）
第01章 绪论（李伟（复旦大学），夏凡（四川音乐学院））
第1.1节 声音的基本类别及听觉信息处理概述
第1.2节 音乐人工智能概述
第1.3节 一般音频计算机听觉概述
第1.4节 总结与展望
第02章 律学概要（夏凡（四川音乐学院），汪照文（四川大学））
第2.1节 律制的生律基础
第2.2节 音律计算法
第2.3节 五度相生律
第2.4节 纯律
第2.5节 十二平均律
第2.6节 中国律学简述
第2.7节 欧洲律学简述
第2.8节 律制的应用
第03章 乐器声学（付晓东，黄司琪（中国音乐学院））
第3.1节 乐器声学相关基本概念
第3.2节 乐器声学
第04章 音乐心理学（孙丽君（南京航空航天大学））
第4.1节 音乐心理学概况
第4.2节 音乐加工的心理过程
第05章 心理声学与音频音乐感知（孟庆林（华南理工大学），张畅芯（华东师范大学））
第5.1节 外周听觉系统
第5.2节 中枢听觉系统
第5.3节 频率分辨
第5.4节 听觉时间加工
第5.5节 声音的强度与响度感知
第5.6节 音高和旋律感知
第5.7节 音色感知和频谱轮廓
第5.8节 语音感知
第5.9节 空间听觉
第5.10节 多声源感知-听觉场景分析
第5.11节 掩蔽与鸡尾酒会问题
第06章 音乐与大脑（李海峰，薄洪健，房春英，李洪伟（哈尔滨工业大学））
第6.1节 音乐脑认知研究的背景
第6.2节 音乐基本要素的脑认知研究
第6.3节 音乐内容的脑认知研究
第6.4节 音乐情绪的脑认知研究
第6.5节 类脑音乐计算
第6.6节 音乐对大脑的影响研究
第6.7节 小结与音乐认知研究展望
第07章 音频压缩技术（贾懋珅（北京工业大学））
第7.1节 编码器基本属性
第7.2节 听觉掩蔽特性
第7.3节 语音与音频编码方法
第7.4节 多声道音频编码
第7.5节 语音与音频编码技术发展
第08章 人工听觉的音频处理技术（田岚（山东大学））
第8.1节 电刺激诱发听觉技术发展
第8.2节 听觉系统与耳聋
第8.3节 人工听觉技术
第8.4节 人工耳蜗应用现状
第8.5节 编码策略
第8.6节 音乐与语音信号的产生与感知
第8.7节 未来与展望
第09章 声音质量的主观与客观评价（王鑫，谢凌云（中国传媒大学），吴帆（北京联合大学））
第9.1节 声频质量主观评价
第9.2节 声频质量客观评价
第10章 钢琴多音转谱（张宁，何天尧，刘文轩（上海交通大学））
第10.1节 钢琴多音转谱技术简介
第10.2节 基于非负矩阵分解的多音转谱技术
第10.3节 基于深度学习模型的多音转谱技术
第11章 智能作曲算法（夏光宇（上海纽约大学New York University Shanghai），张逸霄（伦敦玛丽皇后大学Queen Mary University of London））
第11.1节 数据表征
第11.2节 预测生成法
第11.3节 预测vs.类比
第11.4节 类比生成法
第12章 AI作曲技术鉴定（李圣辰（西交利物浦大学Xi'an Jiaotong-Liverpool University），周唯，赵晶（北京市中闻律师事务所））
第12.1节 绪论
第12.2节 计算机作曲识别的作用
第12.3节 计算机作曲技术的方法
第13章 一般音频的计算机听觉-AI日常场景（孔秋强（字节跳动），王赟（Facebook），曹寅（英国萨里大学University of Surrey, UK））
第13.1节 引言
第13.2节 数据库调研
第13.3节 DCASE挑战竞赛和数据集
第13.4节 方法综述
第13.5节 基于深度神经网络的音频分类方法
第13.6节 基于神经网络的声音事件检测方法
第13.7节 基于神经网络的声源分离方法
第13.8节 音频空间定位方法
第13.9节 结论
第14章 一般音频计算机听觉-AI医学（张宏，魏美伊（上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院），钱昆（北京理工大学））
第14.1节 概述
第14.2节 听诊
第14.3节 呼吸音与CA
第14.4节 心音与CA
第14.5节 声音与CA
第14.6节 心理疾病CA
第15章 一般音频计算机听觉-AI制造（李伟（复旦大学））
第15.1节 CA在铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业
第15.2节 CA在通用设备制造业
第15.3节 CA在电气机械和器材制造业
第15.4节 CA在纺织业
第15.5节 CA在黑色及有色金属冶炼和压延加工业
第15.6节 CA在非金属矿物制品业
第15.7节 CA在汽车制造业
第15.8节 CA在农副食品加工业
第15.9节 CA在机器人制造业
第16章 一般音频计算机听觉-AI水声（曹正良（上海海洋大学），李伟（复旦大学））
第16.1节 声音对海洋动物的影响
第16.2节 声景与水下声景的特点
第16.3节 新兴的声景生态学
第16.4节 CA在水声领域的应用范例
第17章 一般音频计算机听觉-AI生物（段淑斐（太原理工大学））
第17.1节 生物声学
第17.2节 动物声音结构及特性
第17.3节 动物声音识别技术
第17.4节 评价指标
第17.5节 常用软件
第17.6节 公开数据集
第18章 音乐表演的量化分析（杨健（上海音乐学院））
第18.1节 音乐表演量化分析的相关背景
第18.2节 音乐表演量化分析的主要方法
第18.3节 相关软件应用简介
第18.4节 音乐表演量化分析的应用前景
第19章 音色分析与主客观评测（王鑫，谢凌云（中国传媒大学））
第19.1节 音色的概念以及音色分析应用场景
第19.2节 音色的主观评价与分析
第19.3节 音色客观分析
第20章 自动混音与母带处理（王鑫，冯汉英，谢湛莹（中国传媒大学））
第20.1节 音乐录音的混音逻辑与艺术理念
第20.2节 母带处理流程与理念
第20.3节 自动混音技术概述
第20.4节 自动混音的核心算法与技术
第20.5节 自动混音软件的实现与分析
第21章 声音景观 - 声音生态学（陈明志（星海音乐学院））
第21.1节 声景艺术的源由及理念
第21.2节 声音景观理念的延伸
第21.3节 声景艺术的前景
第21.4节 声音景观到声景艺术
第21.5节 数字媒体技术与生态音声的发展
第21.6节 生态音乐发展现状与趋势
第22章 新乐器设计（李子晋（中央音乐学院），刘兆蕤（中国音乐学院））
第22.1节 概述
第22.2节 新型数字乐器的构成
第22.3节 传统乐器与新乐器的区别
第22.4节 新乐器的分类
第22.5节 新乐器设计环节
第22.6节 新乐器设计的评价
第23章 艺术嗓音的检测与分析（韩丽艳（中央音乐学院），佘乐（天津音乐学院），徐申阳（中央音乐学院））
第23.1节 什么是嗓音和艺术嗓音
第23.2节 艺术嗓音有哪些特点
第23.3节 艺术嗓音的检测对象和检测目的
第23.4节 艺术嗓音的检测方法或手段
第23.5节 艺术嗓音检测结果及分析
第23.6节 歌唱发声方式的自动识别
第24章 音乐机器人（周莉（中国地质大学（武汉）））
第24.1节 音乐机器人的发展历程
第24.2节 音乐机器人国内外发展现状
第24.3节 音乐机器人开发与应用
第24.4节 音乐机器人发展趋势
第25章 音乐治疗在康复医学中的临床应用进展（张晓颖（中国康复研究中心））
第25.1节 概述
第25.2节 音乐治疗在卒中方面的干预
第25.3节 音乐治疗在痴呆方面的干预
第25.4节 音乐治疗对帕金森氏症的干预
第25.5节 音乐治疗对多发性硬化症的干预
第25.6节 音乐治疗对癫痫干预
第25.7节 音乐治疗的神经作用机制
第25.8节 结论与未来方向
附录 数据库及工具包（钱昆（北京理工大学），赵子平，乔玉，赵晓静（天津师范大学））
附录1 情感数据库
附录2 健康数据库
附录3 音乐数据库
附录4 其他数据库
附录5 工具包
后序（“计算机与音频音乐的交融-音频音乐技术2”书籍编著编委会）
六．《音频音乐与计算机的交融-音频音乐技术》MOOC章节目录及演讲者（单位以写作或演讲时为准）
主编：李伟
第一章 音乐科技、音乐人工智能与计算机听觉概述
1.1音频音乐技术概述（李伟，复旦大学）
1.2理解数字音乐-音乐信息检索技术综述（李伟，复旦大学）
1.3理解数字声音-基于一般音频/环境声的计算机听觉综述（李伟，复旦大学）
第二章 声学基础
2.1心理声学（谢凌云，中国传媒大学）
2.2音乐声学（韩宝强，中国音乐学院）
第三章 音乐心理学
3.1音乐要素、句法和情绪意义的加工（蒋存梅，上海师范大学）
3.2音乐记忆以及音乐在教育和临床的应用（蒋存梅，上海师范大学）
第四章 音频特征及音频信号处理
4.1音频特征及音频信号处理（梁贝茨，腾讯音乐娱乐集团）
4.2音频传输与压缩（贾懋珅，北京工业大学）
4.3虚拟现实音频（王晶，北京理工大学）
第五章 音高估计、主旋律提取与自动音乐记谱、音乐节奏分析
5.1音高估计，主旋律提取，自动音乐记谱（张维维，大连海事大学）
5.2音乐节奏分析（桂文明，金陵科技学院）
第六章 音乐和声分析、歌声信息处理
6.1音乐和声分析（吴益明，Kyoto University）
6.2歌声信息处理（罗艺，Columbia University）
第七章 音乐搜索、音乐结构分析
7.1音乐搜索（鲁霄，腾讯音乐娱乐集团）
7.2音乐结构分析（邵曦，南京邮电大学）
第八章 音乐情感计算、音乐推荐
8.1音乐情感计算（张克俊，浙江大学）
8.2音乐推荐（顾旻玮，腾讯音乐娱乐集团）
第九章 音乐分类、音色分析、音乐版权保护
9.1音乐分类（关欣，天津大学）
9.2音色分析（梁晓晶，网易云音乐）
9.3音乐版权保护（李圣辰，北京邮电大学）
第十章 自动作曲、歌声合成
10.1AI作曲（夏光宇，上海纽约大学）
10.2歌声合成（肖仲喆，苏州大学）
第十一章 音乐演奏数据与建模、AI辅助音乐教育、音乐表演的量化分析
11.1音乐演奏数据与建模（李圣辰，北京邮电大学）
11.2AI辅助音乐教育（周若华，北京建筑大学）
11.3音乐表演的量化分析（杨健，上海音乐学院）
第十二章 智能音乐录音/混音、声景及声音设计、计算机交互与声音艺术
12.1智能音乐录音/混音（王鑫，中国传媒大学）
12.2声景及声音设计（陈明志，星海音乐学院）
12.3计算机交互与声音艺术（班文林，中国音乐学院）
第十三章 数字乐器声合成、新乐器设计、音乐机器人
13.1数字乐器声合成（李荣锋，北京邮电大学）
13.2新乐器设计（李子晋，中国音乐学院）
13.3音乐机器人（周莉，中国地质大学（武汉））
第十四章 一般音频的计算机听觉（I）
14.1一般音频计算机听觉-AI生活场景（孔秋强，字节跳动）
14.2一般音频计算机听觉-AI机械（唐钢，北京化工大学）
第十五章 一般音频的计算机听觉（II）
15.1一般音频计算机听觉-AI水声（曹正良，上海海洋大学）
15.2一般音频计算机听觉-AI生物（段淑斐，太原理工大学）
15.3一般音频计算机听觉-AI医学（侯丽敏，上海大学）
第十六章 人工耳蜗听觉、艺术嗓音分析、音乐治疗
16.1人工耳蜗听觉（田岚，山东大学）
16.2艺术嗓音分析（韩丽艳，中央音乐学院）
16.3音乐治疗（张晓颖，首都医科大学康复医学院，中国康复研究中心）