MIT首届音乐科技研究展：AI与音乐共创的跨学科探索

麻省理工学院音乐技术与计算（MTC）研究生项目于2024年秋季学期正式启动，由人文艺术与社会科学学院（SHASS）音乐与戏剧艺术系与工学院（SoE）联合创办。2025年5月13日，该项目举办了首届麻省理工音乐科技研究展，地点设于Edward and Joyce Linde音乐楼的Thomas Tull音乐厅，现场座无虚席，吸引了大批观众前来观摩。

本次展览汇聚了MTC首批五名学生（均曾就读于麻省理工本科阶段），以及多位博士生和教师。整场约90分钟的活动融合了技术演示与现场表演，展示内容涵盖：AI钢琴即兴合奏智能体的实时可视化系统、基于网络噪声通信的声音艺术装置、通过舞蹈动作实时生成音乐的嘻哈舞圈，以及利用脑电图（EEG）信号识别大脑所想象音乐旋律的研究。

"为探索与洞见开辟新空间"

活动开幕致辞由SHASS院长、哲学教授Agustín Rayo，工学院院长、化学工程教授Paula Hammond，以及MTC项目主任、音乐实践教授Eran Egozy共同发表。

Rayo表示："这个项目的目标很明确——让麻省理工引领全球音乐技术理论与应用的发展。它不仅仅是用技术创作音乐，更是要在AI驱动的世界中，通过跨学科协作，共同塑造表达方式的未来。"

他还提到，Edward and Joyce Linde音乐楼于2025年落成启用，提供了全新的教室、录音棚、排练空间和专属音乐科技实验室，这为研究生项目的顺利推进提供了重要支撑。麻省理工施瓦茨曼计算学院也为该项目提供了有力支持。

Hammond则指出，音乐与工程学本质上拥有共同的根基——两者都依赖数学精度，都受既定结构、节奏与频率的影响，也都需要扎实的技术能力与创造性想象的结合。"只有在麻省理工，才能将顶尖技术人才与顶尖音乐人才汇聚一堂，创造出独一无二的协作机会。"

Egozy将本次活动称为"音乐会与学术研讨会的和谐融合"，并感慨道："看到学生们在短短一年内取得的成果，真的令人叹为观止。这届学生向我们证明，在高度集中的时间里，完全可以在学习能力和研究能力上实现巨大飞跃。"

学生研究成果亮点

MTC学生Claire Southard（本科2025届，硕士2026届）开发了一套机器学习模型，能够从脑电图信号中识别出被试者所想象的音符。

Southard介绍道："每年都有音乐家因帕金森病、肌张力障碍等运动障碍，或因受伤而无法继续演奏。我的研究探索了一种解决方案——通过解读大脑活动，直接将音乐家试图演奏的音乐转化为实际输出，彻底绕过对运动控制的依赖。我训练了机器学习模型来预测用户脑电信号中隐藏的音乐内容，实验结果显示，许多预测结果都能被辨认为用户所想象的曲目。我希望这项研究能让更多音乐家不受身体条件限制，重新回到音乐表演的舞台上。"

Southard坦言，在加入MTC之前，她对这个项目能带给自己的广度与深度并没有充分的预期。"这个项目让我看到了STEM与艺术交叉地带的无限可能。进入项目之初，我甚至不确定什么叫'音乐科技'。通过课程学习、研究实践和与各方人士的交流，我发现这个领域远比想象中宽广、迷人得多。"

另一位MTC学生、2026年SHASS高级学位典礼学生代表Mariano Salcedo（本科2025届，硕士2026届）展示了一款自定义网页应用，任何人都可以通过该应用，根据实时流媒体音乐生成独特的动态视觉效果。他利用自组织系统的复杂视觉行为构建算法，实现了音画之间的美学协同。

在学位典礼致辞中，Salcedo表达了对MTC乃至整个麻省理工社区的感激之情，并呼吁道："当下这个时代，需要我们走在以人为本、充满人文关怀的技术道路上。这意味着我们不仅要问'能建造什么'，还要问'会影响谁''惠及谁'，以及'谁会被排除在外'。"

音乐科技在麻省理工蓬勃发展

麻省理工音乐与戏剧艺术系及电气工程与计算机科学系（EECS）副教授Anna Huang是全球领先的人机协作音乐创作研究者，也是麻省理工媒体实验室的校友。她在题为"寻找人机交互中的共鸣"的主题演讲中，进一步深化了Southard和Salcedo的观点，强调在所有AI相关工作中，必须以人类音乐家为核心，同时积极纳入世界各地的多元音乐文化。

Huang在演讲中说道："能够同时身处麻省理工音乐系和EECS，我感到非常荣幸。在这里，我们与才华横溢的音乐家共同设计，走进录音棚，每周尝试新的可能。技术随着创作过程不断成长，两者相互推动，始终处于前沿探索的边缘。这里是我最有归属感的地方。"

她还介绍了即将于秋季学期开设的新课程——21M.369/569《调谐注意力：动作、声音与AI中的创作实践》，该课程将由她与新任戏剧艺术教授Grisha Coleman联合授课，聚焦声音与动作实践如何启发计算系统的构建，内容涵盖即兴创作、身体感知、动作捕捉技术、生成式建模及人类反馈学习算法等多个维度。

展望未来

MTC项目的发展势头十分强劲。Egozy透露，项目在2026-27学年从逾百名申请者中录取了10名硕士生，且招生范围已从麻省理工本科毕业生拓展至其他高校的毕业生，将为项目注入更多元的背景与视角。与此同时，MTA与EECS的三位共同教师——Mark Rau、Paris Smaragdis（硕士1997届，博士2001届）和Huang——也正通过EECS招募新的音乐科技博士生。

Egozy总结道："尽管学生们背景各异，但有一个共同点：不仅对音乐有着深厚的热爱，更渴望以温暖、人道主义的方式，借助技术让这份热情走得更远。"

项目展示清单

Rachel Loh（音乐技术与计算Quanta研究员）："面向人机即兴创作的音乐模型内部状态可视化"

Noble Harasha（音乐技术与计算Quanta研究员）："将主观感知与集体感官感知建模为反馈驱动网络中的模拟噪声通信"

Z Chen（音乐技术与计算Quanta研究员）："生成式音乐作为社会编舞的催化剂"

Nithya Shikarpur："移动无人机：以人声、生成式模型与循环为媒介的印度斯坦音乐即兴表演"

Mariano Salcedo（Alex Rigopulos 1992届音乐技术与计算研究员）："面向交互式音乐可视化的神经细胞自动机"

Claire Southard（John Piscitello音乐技术与计算研究员）："想象音乐的神经解码"

Stephen Brade、Suwan Kim、Valerie Chen："鲸鱼与大提琴的对话：大提琴与基于鲸鱼歌声训练的实时扩散模型之间的音乐交流"

Q&A

Q1：麻省理工音乐技术与计算研究生项目是什么时候成立的，主要培养方向是什么？

A：麻省理工音乐技术与计算（MTC）研究生项目于2024年秋季正式启动，由人文艺术与社会科学学院与工学院联合创办。项目聚焦于音乐与技术的交叉领域，涵盖AI音乐创作、脑机接口、生成式音乐系统等方向，致力于培养兼具音乐素养与工程能力的复合型人才，并在AI驱动的时代共同探索音乐表达的未来形态。

Q2：Claire Southard的脑电图音乐解码研究具体是怎么实现的？

A：Claire Southard训练了机器学习模型，通过分析用户佩戴脑电图（EEG）设备时产生的脑部信号，预测其正在脑海中想象的音乐内容。实验结果显示，许多预测曲目都能被识别为用户所想象的旋律。这项研究的核心意义在于，它完全绕过了对运动控制的依赖，有望帮助因帕金森病、肌张力障碍或肢体损伤而无法演奏的音乐家，重新通过"意念"来进行音乐创作与表演。

Q3：Anna Huang秋季新课程"调谐注意力"主要教什么内容？

A：该课程全称为《调谐注意力：动作、声音与AI中的创作实践》（21M.369/569），由Anna Huang与戏剧艺术教授Grisha Coleman联合授课。课程探讨声音与动作实践如何启发计算系统的设计思路，聚焦人类与AI之间的关系，内容涵盖即兴音乐创作、身体感知、动作捕捉技术、生成式建模，以及基于人类反馈的可解释性学习算法等，旨在将艺术实践与前沿AI技术深度融合。