主要經歷
國立臺南藝術大學高階藝術管理碩士在職學位學程 助理教授
國立臺南藝術大學文化資產研創中心 博士後研究員
國立清華大學資訊系統與應用研究所 博士後研究員
加州大學聖地牙哥分校音樂學系 兼任副講師
中央研究院資訊科技創新研究中心 研究助理
瑞影企業股份有限公司視聽技術部 工程師
中華藝術學校音樂科 兼任教師
代表重要著作
1. H.-M. Lin, "Exploring Unexploited Compositional Space in Intercultural, Cross-level, and Concurrence Features of Music," dissertation, University of California, San Diego, 2017.
2. H.-M. Lin and S. Dubnov, "Algorithmic Composition Parameter as Intercultural and Cross-level MIR Feature: The Susceptibility of Melodic Pitch Contour," in Proceedings of the 42nd International Computer Music Conference, Utrecht, 2016, pp. 357–362.
3. C.-Y. Liang, L. Su, Y.-H. Yang, and H.-M. Lin, "Musical Offset Detection of Pitched Instruments: The Case of Violin," in Proceedings of the 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, Málaga, 2015, pp. 281–287.
課程簡介
藉由前一學期先備課程累積的基礎，本課程前半學期首先運用Python程式語言的music21函式庫，分析符號式開放資料集，達成音樂資訊檢索與計算音樂分析，經由實作進一步理解資料科學的運作原理與初步成效。接著操作Sonic Visualiser軟體，參與採譜或標記等專家加註任務，以及數據收集和清理等流程，逐步建構客製化資料集。後半學期加入libRosa函式庫，分析音訊式開放資料集，並邀請國內專家學者介紹相關頂尖研究成果。最後，探討數位典藏方法與數位人文研究精神。課程採用普羅大眾皆可合法免費下載安裝的跨平臺自由軟體，以利永續發展與推廣。
課程目標
運用 music21 與 libRosa 函式庫分析音樂檔案
熟悉 Python 通用型程式語言
參與專家加註資料收集過程
理解數位典藏方法與數位人文研究精神
具備跨領域合作建構客製化資料集之能力
適用對象
音像藝術學院及音樂學院學生
課程特色
應用數位工具/技術：Python、music21、libRosa、spleeter、scikit-learn、Sonic Visualiser等
課程進度
1.orientation
2.Sonic Visualiser-viewing and analyzing the contents of music audio files
3.劉家宏：intermediate Python programming
4.劉家宏：scikit-learn-machine learning in Python
5.music21-a computational musicology toolkit in Python
6.music21 objects and operations
7.Sonic Visualiser plugins
8.content-based audio retrieval
9.midterm presentations: computational analyses of symbolic data sets
10.libRosa-a Python package for music and audio analysis
11.libRosa objects and operations
12.computational musicology
13.黃郁芬：computational music analysis: applying MIR technology
14.楊乃潔：diverse instructional design for AI-aided music composition
15.徐嘉連：data engineering and affective content analysis of music emotion
16.蘇黎：AI in music information retrieval: recent developments
17.digital archive and digital humanities
18.final presentations: computational analyses of audio data sets