# 音乐人自己编写 AI - 原标题：Musicians Coding AI for Themselves - 类型：书籍 - 来源：doi.org - 发布时间：2026-10-27 - 首次精选：2026-10-27 16:18 - 分级：值得看 - 学习层级：入门 - 主题：[speech-audio-agents]()（第 2 位）、[creative-coding-design]()（第 9 位） - 原文链接：[https://doi.org/10.4324/9781003615873]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_90f95d685e17]() ## 摘要 这是一本由 Taylor & Francis 出版的开放获取图书，作者为 Basica, Constantin 与 Zhu, Julie，出版信息只给到 2026 年。书中结合学术研究与音乐人实际经验，讨论音乐与 AI 的交汇，由新兴的“编程音乐人”作者撰写各自的艺术实践与研究，内容涉及算法作曲、共创系统、神经网络与 AI 伦理，并收录对已将 AI 用于创作的音乐人的访谈。 ## 概览 - 语言：英文 - 规模：318 页 · 20 章 - 费用：免费 ## 学完你能 - 理解音乐与人工智能交叉领域中艺术家自建 AI 系统的技术内部机制 - 把握 AI 用于音乐时的哲学、伦理与创作归属问题 - 借鉴编码音乐人自述的艺术实践与研究方式 - 从与多位音乐家的访谈中了解 AI 在音乐创作与现场表演中的实际用法 - 将 AI 与机器学习的方法融入自身的音乐创作、合作或教学实践 ## 适合你吗 - 适合：希望把 AI 创作潜力融入自己音乐的执业音乐人 - 适合：音乐创作、音乐学、实验音乐、音乐技术、人机交互方向的学生与研究者 - 适合：对艺术家自建 AI 系统与 AI 艺术伦理感兴趣的读者 - 暂不适合：只想找分步编程教程或系统课程练习的读者 - 暂不适合：需要系统入门机器学习数学与算法基础的读者 - 需要先会：材料未给出明确先修要求；读者宜对音乐创作或音乐技术有基本了解。 ## 本书特点 - 内容侧重：兼顾 AI 在音乐中的哲学意涵与艺术家自建 AI 系统的技术内部机制，涵盖创作、伦理、协作与教育用途的实践。 - 练习与项目：各章由编码音乐人呈现自身艺术实践与研究，并穿插与音乐家的访谈；材料未提及作业、实验或考试安排。 - 费用说明：开放获取图书，可免费合法阅读；材料未给出价格、证书或会员信息。 ## 目录 1. 第 1 章 Prelude：个人而独特 2. 第 2 章 Movement I：艺术家尺度上的机器学习 3. 第 3 章 Interlude I：访谈 Laetitia Sonami 4. 第 4 章 Movement II：Notochord——低延迟 MIDI 语言模型的设计与体验 5. 第 5 章 Interlude II：访谈 George Lewis 6. 第 6 章 Movement III：音乐 AI 声音的质感——在 AI 模型现场演出中编写非常规数值 7. 第 7 章 Interlude III：访谈 Jennifer Walshe 8. 第 8 章 Movement IV：最后的作品——用作曲家的脑电波训练 AI 9. 第 9 章 Interlude IV：访谈 Nao Tokui 10. 第 10 章 Intermission：ChatGPT 时代的伦理、作者身份与创造力 11. 第 11 章 Interlude V：访谈 Ge Wang 12. 第 12 章 Movement V：Deep Drawing 13. 第 13 章 Interlude VI：访谈 Pierre Alexandre Tremblay 14. 第 14 章 Movement VI：神经磁带循环 15. 第 15 章 Interlude VII：访谈 Holly Herndon 16. 第 16 章 Movement VII：Pandora's Dream——为 AI 介入的现场音乐实践构建软件框架 17. 第 17 章 Interlude VIII：访谈 CJ Carr 18. 第 18 章 Movement VIII：甜蜜点——与随机性、复杂性与机器学习的人机对齐 19. 第 19 章 Postlude：智能机器带来的创作实践转变 20. 第 20 章 Encore：关于 AI 艺术实践的一组主张 --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）