本书稿的分析对象分别是古琴艺术、昆曲艺术、京房六十律、工尺谱乐谱、指挥动作三维空间数据、MusicXML数据和《平均律钢琴曲集》MIDI数据等。古琴艺术与昆曲艺术都是中国传统艺术的杰出代表，先后入选世界非物质文化遗产名录；京房六十律是中国传统音律学的重要律制，启迪了以音律计算和旋相回宫为的中国律学研究方向；工尺谱记谱法是古代中国乃至东南亚地区主要的音乐记谱法，工尺谱谱集汗牛充栋，遗产丰富；MusicXML是互联网时代的音乐乐谱数据格式和音乐信息交换标准之一，MusicXML数据中蕴含有丰富的音乐信息，利用其MIDI数据进行智能分析是一个新的探索。

1.学术成就：主要研究内容为计算机音乐、人工智能、数学与非遗保护等交叉学科领域，主持各类各级项目三十余项，其中重量三项，出版学术专著一部，在ACM Journal on Computing and Cultural Heritage、EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing等期刊上发表论文五十余篇，授权国家六项，国家软件知识产权五项，曾获杭州市科技进步奖、杭州市很好教师、杭州市很好科技特派员、杭州市高层次人才等奖项与荣誉称号。ACM、IEEE、中国计算机学会会员，浙江省文化科技专家库专家，浙江多媒体设计竞赛评审专家，浙江省非物质文化遗产研究基地研究员，新疆石河子大学客座教授，教育部霍英东教育基金会评审专家，Signal, Image and Video Processing 、Journal of Visual Communication and Image Representation、Multimedia Tools and Applications等靠前期刊评论员，第九届全国数字博物馆与文化遗产数字化及保护研讨会程序委员会主席(2013)，第七届中国声音与音乐技术会议中国音乐共同主席(2019)，中国图象图形学学会数字文化遗产专委会委员，全国高等院校计算机基础教育研究会教育信息化专委会常务委员等。 2.学术著作：《智能音乐学与中国音乐数字媒体论》，文化艺术出版社，2018年。

章 音乐新时代 001
节 智能音乐时代 001
第二节 人工智能概述 003
第三节 音乐人工智能应用 006
第二章 音乐数据 010
节 数据科学与大数据 010
第二节 音乐数据与数据格式 013
第三节 众包音乐数据采集：《纳书楹曲谱》文本语料库 017
第四节 体感交互音乐数据：基于Kinect的人体感知数据获取 028
第三章 智能分析方法 050
节 算法概述 050
第二节 常用人工智能技术 055
第三节 数据挖掘概述 059
第四节 动态时间规划 064
第五节 最长公共子序列 068
第四章 MusicXML音乐信息挖掘与评估 073
节 MusicXML概述 073
第二节 MusicXML音乐信息分析 076
第三节 MusicXML音乐文件的数据挖掘 089
第四节 面向乐谱录入的用户数据有效性评估 105
第五节 MusicXML乐谱集的不同版本乐曲同一性归类与音乐信息评估分析 112
第五章 音乐文本数据分析 116
节 文本挖掘概述 116
第二节 《纳书楹曲谱》文本语料库错误挖掘 119
第三节 众包版《纳书楹曲谱》文本语料库的错误挖掘实验与分析 124
第四节 《纳书楹曲谱》信息统计分析 137
第六章 音乐用户分析 143
节 用户行为分析概述 143
第二节 音乐类微信公众号用户分析 145
第三节 基于DTW和最近邻法的乐队指挥手势识别 149
第七章 京房六十律“强/弱”辨析与最优分布 164
节 “三分损益律”与中国律学研究简述 164
第二节 京房六十律 166
第三节 京房六十律“强/弱”辨析 169
第四节 “京房六十律”的律数计算 173
第五节 京房六十律“强/弱”的最佳分布 183
第八章 古琴艺术数字化概述与琴律智能分析 189
节 古琴艺术概述 189
第二节 古琴艺术的数字化工程 192
第三节 纯律与琴律 197
第四节 琴律智能分析 199
第九章 工尺谱智能分析 205
节 工尺谱记谱法 205
第二节 工尺谱谱面信息组织结构分析 208
第三节 工尺谱乐谱图像特征分析 210
第四节 光学乐谱识别概述 212
第五节 工尺谱乐谱的多层集成分类网络 216
第六节 聚类分析去除工尺谱无效空间信息 218
第十章 巴赫《平均律钢琴曲集》智能分析 222
节 《平均律钢琴曲集》国内研究概述 222
第二节 MIDI文件集获取与分析软件接口设计 225
第三节 乐曲可视化与统计分析 227
第四节 乐曲调式智能分析 229
附录一 232
附录二 272