人工智能应用系统包括

人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统四个领域。

1、自然语言处理

自然语言处理，英文NaturalLanguageProcessing，简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大，可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言，自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维，都是以自然语言的形式表达。

2、计算机视觉

计算机视觉，也就是cv其实研究成像过程中的各种逆问题，试图从二维图像中恢复有意义的信息，这里需要格外提醒的一点就是逆问题通常不解析，这也和我们遇到的其他数学物理问题一样，正过程是解析的，有公式，逆过程不解析，没有解析解。

3、语音识别

语音识别是计算语言学的跨学科子领域，利用其开发方法和技术，能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。

4、专家系统

专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，一个专家系统必须具备三要素：领域专家级知识，模拟专家思维，达到专家级的水平。

人工智能技术服务和人工智能技术应用区别

人工智能技术服务和人工智能技术应用的区别在于它们所指代的范围不同。

人工智能是用于模拟、延伸和扩展人的智能的一门新的技术科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。而智能应用的范围很广，包括计算机科学、金融贸易、医药、诊断、重工业、运输、远程通讯、在线和电话服务、法律、科学发现、玩具和游戏、音乐等诸多方面。因此，人工智能技术服务只是人工智能技术应用的其中一部分，而人工智能技术应用则涵盖了更广泛的概念和领域。

人工智能将是如何理解音乐的

人工智能技术发展向好，不过一个客观事实是，让人类社会直接接受非人类创作主体是一件非常困难的事。就音乐领域而言，不论内行外行，似乎或多或少对通过算法创作的音乐产生鄙夷。

一、如今，人工智能的战争终于燃烧到了音乐领域。

在今年5月份的Moogfest音乐科技节上，谷歌的Magenta团队现场展示人工智能的作曲能力，通过对系统输入一些简单的音符后，人工智能便会根据这些音符的排列特点，编写出更为完整丰富的曲子，并弹奏出来。近日在一场以“AI科技与艺术之夜”为主题的活动中，百度人工智能也小试了一把牛刀，它将美国艺术大师罗伯特·劳森伯格《四分之一英里画作》的其中两联分别谱成了20余秒的钢琴曲。?不过，你若想以一个音乐爱好者的标准来聆这些人工智能作曲家的作品，那可能会有一些失望。因为上述两个大咖的专业能力实在是相当初级，其可听程度甚至还不如刚刚学会乐器的小学生。相比而言，人工智能领域内的另一位重量级选手在音乐上的造诣就显得格外出众。

在上周召开的第四代微软小冰产品发布会上，这个人工智能萌妹子模仿人类演唱的《隐形的翅膀》技惊四座。尽管在个别歌词的咬字发音上还称不上完美，但是其音准和情感投入足以秒杀一众五音不全的KTV麦霸。这并不是小冰的首次献唱，之前为湖南卫视演唱的《夏日甜心》主题曲已经获得了近50万的观看量。而在日本，小冰也将在今年9月正式推出首支原创单曲。

发布会上，微软放言小冰将正式进入并积极参与虚拟歌手市场的竞争。在这之前，虚拟歌手市场一直由日本引领，其中名气最大的当属初音未来。不过，与初音未来依靠电子音合成实现歌曲演唱所不同，微软小冰的发声主要基于机器学习。自2014年5月发布第一代产品以来，小冰已和多个国家的数千万人进行了超过200亿对话，平均对话长度达到23轮，图像等多感官的对话也已超过2亿次，有媒体将小冰比作“科技史上最大规模的图灵测试”。在情感计算框架和大数据技术的支撑下，歌手身份的小冰与人类之间的差异变得越来越小。

从应用层面上看，谷歌、百度的人工智能谱曲还只停留在探索阶段，不具备大规模普及的可能。而拥有广泛群众基础和卓越歌唱能力的微软小冰显然具备更多的话语权。尤其是在升级之后，小冰的插卡能力可以和更多应用场景相融合，有歌唱者的地方就可以有小冰的空间，不论是从社会价值还是商业潜能上看，小冰的音乐之路会走的更远。

在现实社会里，培养一个成功的歌手需要很多年，而在人工智能小冰的世界里，或许只需一个晚上，你就能收获一个专属的私人留声机，为你演唱各种风格各种特色的流行风。这么看来，只存在于科幻电影里的人工智能与人类的距离还真是近在咫尺。

二、人工智能时代，音乐该怎么玩？看看亚马逊的智能音响你可以知道很多。

一个基于人工智能的音箱能做什么？聊天，查询天气，当闹铃、控制灯光、语音下单、打Uber……这些都是人们基于人工智能的字眼对它的想象。但也许，它首先应该做到的一件事情是播放音乐，以智能化的方式。

这一点，也许能从亚马逊昨天推出的AmazonMusicUnlimited音乐流媒体服务中看到具体的形态。

会玩的亚马逊音乐服务，从名称上来说，与亚马逊公司的另外一项服务AmazonKindleUnlimited有点像，只不过后者涉及的具体产品是Kindle电子书。在具体的业务模式上，都是通过包月的价格来获取一整套相应的服务。

不同的是，亚马逊的Kindle电子书几乎是一家独大的；而在音乐流媒体市场，亚马逊要面临的对手包括Spotify，AppleMusic以及GooglePlayMusic，三者中有两个背后都是有巨头支撑的，相对独立的Spotify实力也不可小觑。

既然是音乐服务，亚马逊首先要解决的是曲库的问题。目前，AmazonMusicUnlimited已经拥有数千万首音乐。亚马逊的很简单，就是签约世界三大唱片公司，再加上数百个独立的小型音乐公司。

与上文中提到的三个竞争对手相类似，AmazonMusicUnlimited也在音乐中加入了智能推荐算法，将机器推荐和人工推荐结合起来。

亚马逊为这项服务在各个平台推出了应用，包括Android、iOS、Sonos、Windows桌面版以及亚马逊自己的Fire平板电脑。而亚马逊也将应用的界面进行了重新设计，无论是字体、导航栏等界面调整，还是智能下载等功能，都是让用户获得更好的聆听体验。不过，除了上述内容，AmazonMusicUnlimited最大的特点在于，它能够与亚马逊的Echo智能音箱相结合。二者结合之后，用户就能够直接通过语音来选择音乐；但是，选择方式不仅仅是歌手名字、专辑名称、音乐风格那么简单。

通过Alexa智能助手，Echo还能够对音乐的年代、音乐歌词片段、音乐表达的情绪进行识别。一个典型的例子是，如果用户对Echo说播放“80年代之后U2乐队的音乐”，Echo就能够按照要求自动响应。而且用的人越多，Echo就会越智能。另外，AmazonMusicUnlimited还提供了一个有意思的小功能SidebySide；这个功能可以在特定的音乐旁边显示歌手对这段音乐的相关注释。目前参与此功能的歌手并没有太多，但仍在增长中。

三、人工智能是怎样创造音乐乐曲的

据美国科技媒体《theVerge》报道，谷歌于6月1日发布了第一首人工智能创作出的90秒钢琴音乐作品。这项成果来自谷歌最新发布的研究项目“Magenta”——一项基于开源人工智能平台TensorFlow，以深度神经网络的机器学习来创作艺术的项目。Magenta项目研究人员道格拉斯·埃克（DouglasEck）此前在美国北卡罗莱纳州举办的Moogfest科技与艺术音乐节上表示，Magenta团队将会首先尝试研发能够生成音乐的算法，然后再介入视频制作及其它视觉艺术算法的开发。Magenta项目的灵感实际上来自谷歌此前推出据美国科技媒体《theVerge》报道，谷歌于6月1日发布了第一首人工智能创作出的90秒钢琴音乐作品。这项成果来自谷歌最新发布的研究项目“Magenta”——一项基于开源人工智能平台TensorFlow，以深度神经网络的机器学习来创作艺术的项目。Magenta项目研究人员道格拉斯·埃克（DouglasEck）此前在美国北卡罗莱纳州举办的Moogfest科技与艺术音乐节上表示，Magenta团队将会首先尝试研发能够生成音乐的算法，然后再介入视频制作及其它视觉艺术算法的开发。

Magenta项目的灵感实际上来自谷歌此前推出的图像识别工具DeepDream。DeepDream是在人工神经网络算法的基础上，将人类输入的图像转化为机器可识别的信息，以研究人工智能如何感知物体，并训练其根据要求生成相关物体。目前DeepDream已经成为了一个广受欢迎的图片工具，今年谷歌还以该工具为基础举办了一个画展。此外，谷歌还成立了“艺术家和机器智能”（ArtistsandMachineIntelligence）项目，旨在推动艺术家和智能机器合作生产艺术内容。

它的图像识别工具DeepDream。DeepDream是在人工神经网络算法的基础上，将人类输入的图像转化为机器可识别的信息，以研究人工智能如何感知物体，并训练其根据要求生成相关物体。目前DeepDream已经成为了一个广受欢迎的图片工具，今年谷歌还以该工具为基础举办了一个画展。

四，人工智能可本事了，这个AI还能鉴赏音乐，是如何实现的呢！

当你误入某个音乐节，现场音乐震耳欲聋，观众情绪热烈尖叫不断，却不知道是哪个流派的乐队在表演时，你大致可以根据“金属甩头，摇滚举手，朋克跺脚，硬核对空气打拳，重摇滚互相碰撞”这些观众反应，分辨出现场是哪个乐队，成功假装自己经常参加音乐节。

但现在，有个AI能够比你更敏锐地分辨出每一首歌所属的流派。近日，剑桥一家机构宣称研究出一项能够通过机器学习识别各种音乐风格的人工智能。研究人员让一位钢琴演奏家在现场分别演奏巴洛克、古典和爵士等不同流派的音乐，AI不仅能够实时分辨，并且其准确率远高于普通的音乐识别软件。

该机构的负责人表示，这个AI能够准确识别音乐流派，主要是通过在大量音频材料中进行深度学习，并找到了一种不会损坏音乐文件，也不会产生偏差的检测方式，因此它的识别能力比普通音乐识别软件所使用的逻辑和方法，更“像人类”。此外，该项AI还能运用更加复杂的方法去管理和检索音乐数据。

五、人工智能让音乐更美妙

音乐是反映人类现实生活情感的一种艺术，是比语言更古老的意识形态。日新月异的科技发展给音乐注入了许多新元素，逐渐改变了人们编写、表演、制作乃至欣赏音乐的方式。人工智能在音乐应用方面的积极尝试和突破性进展令人惊叹。

在音乐编写方面，早在1987年就出现了一款“音乐智能实验”软件。这个人工智能音乐作曲系统能从作曲家的作品中识别出不同类型的重现结构，然后以新的排列来复用这些结构，依此产生一份“同样风格下的”新作品。它编写的具有巴赫风格的赞美诗几乎可以乱真。当然，它只会模仿，但不会真正意义上的创作。而具有“深度学习”能力的人工智能音乐软件则可辅助人们作曲。它导入诸多音乐大师的传世之作，培养能即兴创作的“活的作曲家”。它会改变人们原有的灵感创作模式，并能解码人类在音乐上的创造力，在与人的沟通上也很人性化。不过，人工智能要实现真正意义上的作曲，就必须将作曲转化为算法。不要以为音符就那几个，但将这些音符及其“变体”排列组合起来，数量大得惊人。人工智能要充分理解音阶、和声、节奏、风格、结构等音乐创作的基本逻辑和规则，才能构建精确的算法体系。即便能构成一条理想的旋律线，还要在配器选择、各声部特色、效果等方面完美定义，这样才能创造出美妙又富有内涵的音乐。不过，比人工智能作曲本身更难的是，如何将人的审美观告诉人工智能，毕竟音乐这种艺术是现实世界的抽象表现，是高度智慧与人类情感高度关联的产物。音乐家的独特思维、感性的心理活动和专属音乐形象是很难用人工智能模仿实现的。

在音乐表演和制作方面，已经出现了能模仿所有乐器的“神器”。它能根据人们的演奏、设置，随心所欲地模拟任何乐器的声音，如鼓声、吉他、钢琴、西塔尔琴和尤克里里等。它还可以连接到智能手机、平板电脑或普通电脑上，并与常见的音乐软件协同工作。它可以在瞬间从鼓声切换到小提琴，让音乐家学会之前根本没接触过的乐器，并改变作曲家的作曲方式。而虚拟歌手软件是对音乐软件的人格化。其歌声合成器内置了一些由声优提前录好的声音，人们只需输入歌词和旋律，就可以用软件自带的声音合成电子音乐歌曲。随着大量人声数据的积累和技术的不断完善，虚拟歌手软件“唱”得越来越自然，达到“神形兼备”的境界。同时，它在音域、表现力等方面拥有人类演唱无以比拟的优势。也许，未来它能唱的歌，很少有人能模仿演唱！

在音乐欣赏方面，人工智能更是得心应手。如，一种人工智能算法以量化方式分析了英国摇滚乐队“披头士”的不同专辑及其曲风演变。它将每首歌曲转化为对应的声音谱图，然后将每张谱图转化为近3000个数值的数字。这种方法除了可以帮助人们辨别音乐风格的演变外，还可以推断出不同音乐专辑出现的年代顺序。如今，具有“深度学习”能力的人工智能算法可以借助大数据和云计算等新技术，协助人们搜索、浏览和组织大型音乐数据库，进行音乐曲风的识别和匹配。如，可以帮助音乐网站对人们喜欢的音乐风格偏好进行“自动匹配”，为人们挑选可能喜欢的音乐风格，提供更对味的音乐播放列表。它还能帮助人们更好地理解、欣赏音乐。它也能帮助音乐家出人头地，尤其是让那些独立音乐人及新人及时被听众发现。

人工智能与智能应用的区别

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

而智能应用的范围很广，包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面。

两者为不同概念的智能，所指含义不同，范围也不一样。

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