音乐分析中的人工智能代理：基于两个用例的综合视角
人工智能
2025-11-19 v1
摘要
本文综合回顾了人工智能 (AI) 代理应用于音乐分析与教育的历史演进，并进行实验验证。我们综合了从基于规则的模型到当代深度学习、多代理体系结构以及检索增强生成 (RAG) 框架的方法。通过双案例方法评估其教育学意义：(1) 在中学教育中使用生成式 AI 平台以培养分析与创造能力；(2) 设计用于符号音乐分析的多代理系统，实现模块化、可扩展且可解释的工作流程。实验结果表明，AI 代理在音乐模式识别、作曲参数化和教育反馈方面均有效提升，凭借可解释性和适应性优势超越传统自动化方法。研究结果揭示了关于透明度、文化偏见以及定义混合评估指标的关键挑战，强调在教育环境中负责任部署 AI 的必要性。该研究为在计算音乐学和音乐教育中设计和应用智能代理提供了统一框架，提供了基于证据的指导。
引用
@article{arxiv.2511.13987,
title = {Artificial Intelligence Agents in Music Analysis: An Integrative Perspective Based on Two Use Cases},
author = {Antonio Manuel Martínez-Heredia and Dolores Godrid Rodríguez and Andrés Ortiz García},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.13987},
year = {2025}
}
备注
Extended version of the conference paper presented at SATMUS 2025