我校音乐人工智能系音乐人工智能系教师刘家丰、博士生董原良及硕士生汪照文的两篇论文被国际音乐信息检索顶级会议ISMIR 2022录用。国际音乐信息检索会议(ISMIR)是全球范围内音乐人工智能学科领域最具影响力、最具权威的学术会议之一，于2000年首次举办，迄今已成功举办22届。与会者多来自全球知名高校、科研机构和知名科技公司。这也是中央音乐学院自2019 年成立音乐人工智能与音乐信息科技系以来，论文首次被国际一流学术会议录用，标志着我校音乐人工智能专业的人才培养和科学研究均达到了较高水平。

刘家丰、董原良等在论文《Symphony Generation with Permutation Invariant Language Model》中，对多轨道多乐器复杂音乐的自动创作与交互进行了研究。该论文建立了首个无规则约束的基于深度学习的交响乐生成模型SymphonyNet，提出了一种带有3D位置编码的符号音乐特征表示方法(MMR)与音乐符号序列聚合算法(Music BPE)，并开源了大规模交响乐MIDI 数据集，显著推进了该领域的研究工作。人类听力测试结果表明，该模型所创作的音乐在各项打分指标上(如连贯性、新颖度、结构性等)超过了多个具有代表性的音乐生成模型，代表了目前最先进的交响乐生成技术水平。论文指导教师为中央音乐学院俞峰教授，清华大学孙茂松教授。

汪照文、杨悦等在论文《Automatic Chinese National Pentatonic Modes Recognition Using Convolutional Neural Network》中，对中国民族五声调式的自动识别进行了研究。该论文首先介绍了自建的中国民族五声调式音乐数据集(CNPM Dataset)，然后结合乐理设计了一种残差卷积神经网络来自动从音频中识别调式，包括调式所属同宫系统、调式主音音高、调式样式及其种类。同时使用了单任务模型和多任务模型，搭配不同的策略进行识别，并与一种模板匹配基线算法进行了对比。作为中国民族五声调式自动识别的初步研究，这项工作将有助于多元文化的音乐信息检索、计算民族音乐学和五音疗法的发展。论文指导教师为中央音乐学院俞峰教授，复旦大学李伟教授和四川音乐学院夏凡教授。

刘家丰，中央音乐学院首届音乐人工智能与音乐信息科技博士，现任该系青年教师。博士期间师从中央音乐学院俞峰教授、清华大学孙茂松教授。硕士毕业于美国斯蒂文森理工学院，硕士期间曾任校交响乐团首席钢琴。主要研究方向为基于深度学习的多轨道音乐生成、音频信号处理与音源分离等。

董原良，中央音乐学院音乐人工智能博士三年级学生，师从中央音乐学院俞峰教授、清华大学孙茂松教授。本科毕业于清华大学计算机科学与技术系。研究兴趣为音乐表示学习及符号音乐的结构化生成。

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汪照文，中央音乐学院2021级音乐人工智能与音乐信息科技专业硕士研究生，师从中央音乐学院俞峰教授、复旦大学李伟教授。本科毕业于四川大学计算机学院。研究兴趣为音乐信息检索、音乐生成等。个人网站：https://wzw21.cn