音乐分析中的人工智能智能体：基于两个案例的综合视角
数论
2025-11-19 v1
摘要
本文综合回顾了人工智能 (AI) 智能体应用于音乐分析与教育的历史演进，并通过两个案例进行实验验证。我们综合了从基于规则模型到深度学习、多智能体架构和检索增强生成 (RAG) 框架的当代方法。通过二案例方法评估其教育学意义：(1) 在中学教育中运用生成式 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智能体系统，实现模块化、可扩展且可解释的工作流程。实验结果表明，AI 智能体在音乐模式识别、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过传统自动化方法。研究结果突显了关于透明度、文化偏见以及定义混合评估指标方面的关键挑战，强调在教育环境中负责任部署 AI 的必要性。该研究为技术、教育和伦理考虑提供了统一框架，为计算音乐学和音乐教育中智能体的设计与应用提供了基于证据的指导。
引用
@article{arxiv.2511.13986,
title = {Th\'eorie locale du corps de classes et $(\varphi,\Gamma)$-modules Lubin-Tate},
author = {Pierre Colmez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.13986},
year = {2025}
}
备注
in French language