本文介绍了基于深度学习技术的音乐生成方法，包括早期使用人工神经网络的作品和最近的系统，使用现代深度学习技术和控制手段生成具有不同音乐风格的音乐。
Apr, 2020
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
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
本研究探讨人工智能技术在音乐制作中的应用现状，通过问卷、半结构化访谈及网络论坛的分析，确认了三种使用者群体分别为业余用户、半职业用户和专业用户，发现业余用户可通过人工智能混音工具简化音乐制作过程并获得不错的效果，而半职业用户和专业用户则更追求精准控制和定制化选项，并且对辅助和协作技术有追求，最后提供了为不同使用者群体设计有效人工智能混音工具的策略和未来发展方向。
Apr, 2023
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
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。
人工智能（AI）被应用于音乐创作中的关键要素之一 - 音乐速度的大规模估计，本文探索了AI在此方面的应用。研究通过回顾一些常见的基于AI的音乐速度估计算法，展示了其显著优点和潜在缺陷，并讨论了AI在此领域的一般局限性以及其能否准确模拟人类的节奏感知能力。
Dec, 2023
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
本研究探讨了在基础模型研究进展背景下，音乐生成AI应用的研究空间。文章提出了生成模型的基础表示和可解释性的问题，评估了音乐数据集的现状及其局限性，并探讨了生成模型的应用与版权保护策略。研究为音乐AI领域的未来研究方向提供了重要见解。
Sep, 2024