8月19日-23日在英國倫敦召開的第24屆ACM知識發現與數據挖掘大會(KDD)上，我校計算機學院陳恩紅教授實驗室與微軟人工智能與研究事業部袁晶博士（0300校友、現任華為雲語音語義團隊負責人）等合作發表的論文“XiaoIce Band: A Melody and Arrangement Generation Framework for Pop Music”，獲2018年大會研究序列唯一最佳學生論文獎。論文第一作者為計算機學院劉淇副教授指導的碩士生朱洪淵，實驗室的另外兩名博士生秦川、張琨也參與了論文的相關工作。
音樂對人們的生活有著重要的影響。然而，創作音樂需要大量的專業知識和技能。近年來，如何利用機器學習技術自動進行音樂創作成為人工智能領域的熱門話題。由於音樂元素的複雜性，如歌曲不同的和弦進行、樂段中結構鮮明的節奏型、不同特性的音軌（樂器）需要保持和諧一致等，使得高質量的單音軌作曲、多音軌編曲算法的設計充滿了挑戰性與特殊性。為此，論文基於深度神經網絡和多任務學習等方法，從曆史音樂數據（如十萬多首歌曲）中學習音樂的音程關係、結構以及各種樂器的演繹特色，設計了一種基於和弦的節奏和旋律交叉的生成模型(CRMCG)來產生帶有和弦進行的旋律；更進一步，通過構建多個任務（即多個音軌，樂器序列）關聯模型，為樂器的相互配合搭建了信息交互的橋梁，實現了一種多樂器聯合編曲模型(MICA)。值得一提的是，微軟公司結合該模型所開發的“微軟小冰”機器作曲功能已在央視《機智過人》節目中進行了展示，並得到了評委和觀眾的好評。
KDD 2018最佳學生論文獎獎牌（研究序列）
KDD是由ACM主辦的國際數據挖掘領域最頂級會議，同時被CCF（中國計算機學會）列為A類會議，本年度注冊參會人數超過3400名。KDD 2018研究序列共收到983篇論文投稿，收錄107篇口頭報告論文。每年被錄用的論文中，一般僅有一篇優秀論文被評選為最佳論文、一篇以學生為第一作者的優秀論文被評選為最佳學生論文。我校此次獲得最佳學生論文獎也是自KDD於2004年設立該獎項以來中國大陸高校首次獲此殊榮。
該研究工作得到了國家自然科學基金項目、中科院青促會、多媒體計算與通信教育部-微軟重點實驗室的資助和支持。
文章鏈接：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3220105
（188滚球网 、大數據學院、大數據分析與應用安徽省重點實驗室、科研部）
