【108-1】音樂資料科學I
陳樹熙
國立臺南藝術大學
副教授
主要經歷
國立臺南藝術大學 應用音樂學系 副教授
臺北市立交響樂團 - 團長(借調)
國立臺灣交響樂團 - 副團長
臺北市立交響樂團 - 副團長
代表重要著作
譯著：西洋音樂百科全書,臺灣麥克圖書出版(1994)
音樂欣賞,新版,三民書局出版(2010)
國立臺灣交響樂團委託研究計畫-「國立臺灣交響樂團轉型行政法人組織營運管理規劃報告」(2003)
文建會委託研究報告-「國內外交響樂團評鑑制度研究」(2011)
課程簡介
本課程首先將介紹資料科學中的大數據、機器學習、人工智慧等基本原理以及音樂資訊檢索。接著，再帶領學生利用Python程式語言的music21函式庫，分析開放式資料集，實作基礎計算音樂分析，理解資料科學的運作原理與初步成效。本課程採用普羅大眾皆可合法下載安裝且永久免費的自由軟體，相容於Windows、macOS、Linux作業系統，以利永續發展與推廣。
外聘講座
劉家宏：Synopsys（新思科技）臺灣分公司編譯器開發部研發工程師。
彭彥璁：國立政治大學資訊科學系助理教授。
徐嘉連：輔仁大學資訊工程學系副教授兼系主任。
蘇黎：中央研究院資訊科學研究所助研究員。
課程目標
1. 理解資料科學運作原理
2. 洞察科技對人文精神的衝擊
3. 認識 Python 通用型程式語言
4. 利用 music21 函式庫分析音樂檔案
5. 探索開放式音樂數據資料集
6. 具備跨領域合作建構客製化資料庫之能力
7. 協同團隊成員分工完成專案
適用對象
音像藝術學院、音樂學院與相關學系學生
課程特色
數位工具/技術應用：Python程式語言、music21函式庫
課程領域：人文藝術、資訊工程
課程進度
1. introduction
2. orientation
3. data science
4. features
5. representations
6. data sets
7. music information retrieval (MIR)
8. guest lecture (劉家宏): basic Python programming (1)
9. midterm presentations: music representations or data sets
10. guest lecture (彭彥璁): deep learning: fundamentals and applications
11. guest lecture (劉家宏): basic Python programming(2)
12. guest lecture (劉家宏): basic Python programming(3)
13. music21—a computational musicology toolkit in Python
14. guest lecture (徐嘉連): data engineering and affective content analysis of music emotion
15. guest lecture (蘇黎): AI in music information retrieval: recent developments
16. music21 objects and operations
17. computational music analysis
18. final presentations: computational analyses of symbolic data sets