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声音与音乐人工智能理学硕士(全日制)

THE:1201

MSc Artificial Intelligence for Sound and Music(Full-time)

工科计算机科学与信息系统(偏工科)
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University of West London

入学时间2026-09
项目时长1年
项目学费157366人民币/每年
专业介绍
本“声音与音乐人工智能”理学硕士课程旨在培养学生将人工智能(尤其是深度学习)应用于音频与音乐领域的能力。该课程面向工程、计算机科学或音乐技术等相关专业本科毕业生,适合立志在人工智能与声音交叉领域发展的学生。课程内容兼顾理论基础与实践技能,帮助学生深入理解、熟练运用、自主训练乃至创新构建面向实际应用的前沿人工智能模型。具体应用场景包括音乐制作与生成、语音识别与合成、音频处理,以及音乐分析与推荐系统等。本课程顺应产业界日益增长的需求,致力于培养能够将音频数据转化为智能、创新解决方案的专业人才。
语言要求
托福(旧版)
总分要求86
听力17
阅读18
写作17
口语20
PTE
总分要求58
听力51
阅读51
写作51
口语51
雅思
总分要求6.5
听力5.5
阅读5.5
写作5.5
口语5.5
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博士硕士本科
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申请日期

2026年开学季
2026-09开学-申请截止

以下是该课程(音频工程/音乐技术方向)必修模块的简明中文概述: 本课程涵盖人工智能与音频、数字信号处理、新兴音频技术、工程研究方法、机器学习、科学计算Python编程,以及一项以实践为导向的音频工程毕业论文项目。 - 《面向声音与音乐的人工智能》:聚焦AI在语音识别、神经音频合成、音乐生成、环境声识别等领域的深度学习应用,并探讨相关文化、伦理与法律问题。 - 《音频应用的数字信号处理》:夯实数字信号与系统理论基础,涵盖数学变换与系统设计,支撑后续音频工程、声学及通信工程学习。 - 《新兴音频技术》:培养对前沿音频控制与传输技术(如网络音频、空间音频、高解析度音频等)的批判性分析与行业洞察力。 - 《工程研究方法》:训练学术研究能力,包括文献检索、批判性评估、课题发掘、案例研究及专业出版规范。 - 《机器学习》:介绍主流算法原理与应用,强调大数据处理与模型实践能力。 - 《科学Python》:结合NumPy、SciPy、Matplotlib等库,讲授Python在数据科学与AI中的核心应用,并融入相关数学基础。 - 《音频工程毕业论文》:独立开展一项真实工程课题(如空间音频系统、音频编码、听觉保护、游戏音频等),综合锻炼项目管理、技术创新、跨学科沟通与可持续实践能力。 所有模块均强调理论与产业实践结合,注重伦理意识与创新能力培养。

面向声音与音乐的人工智能

Artificial Intelligence for Sound and Music

必修
新兴音频技术

Emerging Audio Technologies

必修
面向音频应用的数字信号处理

Digital Signal Processing for Audio Applications

必修
音频工程论文

Audio Engineering Dissertation

必修
工程研究方法

Engineering Research Methods

必修
科学Python

Scientific Python

必修
机器学习

Machine Learning

必修
英国西伦敦大学声音与音乐人工智能理学硕士(全日制)就业报告

MSc Artificial Intelligence for Sound and Music(Full-time)

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