本文综述了基于人工智能的情感音乐生成（AI-AMG）系统，包括其基本构成、核心算法、音乐特征及未来方向等。

Jan, 2023

本文对智能音乐生成技术进行了综合调查和分析，提出了关键讨论，明确了各自的特点，并通过表格进行了总结。我们首先介绍了如何将音乐作为信息流进行编码和相关数据集，然后比较了不同类型的生成算法，总结了它们的优点和缺点，并讨论了现有的评估方法。最后，研究了人工智能在音乐创作方面的发展，特别是比较了东西方音乐生成技术的不同特点并分析了该领域的发展前景。

Nov, 2022

本文讨论了如何使用 AI 系统来模拟人类音乐创作的过程，同时分析了用于音乐生成的数据集、模型、用户界面以及未来的应用和研究方向。

Oct, 2022

近年来，机器学习，特别是生成对抗神经网络（GANs）和基于注意力的神经网络（transformers），已成功用于作曲和生成音乐，包括旋律和多声部作品。然而，现有研究主要集中在风格复制和转换的问题上，并未涉及到人机共同创作和评估。本文综述了音乐表征、特征分析、启发式算法、统计和参数建模，人类和自动化评估措施，并讨论了哪种方法和模型最适合于实时互动。

Feb, 2024

该研究使用 MeasureVAE 可解释的潜在维度的生成音乐 XAI 模型在爱尔兰民间音乐的训练数据集上进行了自传体研究，结果显示探索性的音乐创作流程突显了训练数据集的音乐特征而非生成模型本身的特征，XAI 模型在迭代工作流中的应用显示出其成为比其最初设计用途更丰富和复杂工作流的潜力。

Aug, 2023

通过整合多个 RNN 模型，本研究提出了一个系统，旨在协同人类进行音乐创作，使创作过程更具多样性，通过根据反馈动态调整用户创意意图，系统增强了生成符合用户偏好和创意需求的旋律的能力，通过对具有不同背景的作曲家的实验验证了系统的有效性，进一步完善了音乐创作的可能性，突显了作曲家与人工智能的互动在使音乐创作更加个性化和易于接触方面的重要性，这个系统代表了将人工智能整合到创作过程中的一步，提供了一个新的音乐创作支持和协同艺术探索的工具。

Mar, 2024

研究表明，自动个性化界面和人工智能驱动的个性化是解决帮助患有痴呆症人士以可扩展的方式使用商用技术的潜在解决方案，但是人们对于人工智能作为他们日常技术使用的辅助工具及其在他们整体自我管理系统中的作用的看法缺乏了解。

Nov, 2022

我们提供了一篇综合调查报告，介绍了包括研究项目和商业应用在内的人工智能音乐生成工具。通过对音乐生成方法进行分类，我们发现参数化、基于文本和基于视觉的三种方法。调查重点展示了这些工具的多样性和功能特点，适用于普通听众和专业音乐人。每个工具都有自己的优点和限制，因此我们编制了一份综合列表，用于在选择过程中考虑这些因素。此外，我们的调查揭示了人工智能音乐生成的底层机制和挑战。

Aug, 2023

该研究探讨了生成人工智能在反映作者认知过程、进行创意表达方面的潜力和限制，发现根据创意、美学、新颖性、娱乐性和深度等标准，AI 生成的艺术作品能够理解人类意图和基于情感进行视觉表现，并发现过度表现某些元素或刻板印象的图像对于 AI 的对齐性有负面影响。研究结果表明，AI 在促进创造力和自我情感表达方面具有潜力，而采用生成 AI 的框架可以帮助设计相关领域的人工智能干预措施（例如心理健康教育、治疗和咨询）。

Apr, 2023

本研究综合评估主观、客观和综合方法来评估 AI 生成音乐，并突出了每种方法的优势和劣势，为统一音乐评估领域中的生成 AI 提供了有价值的参考。

Aug, 2023