name---->蘇黎(字串長度:6)---->(字串長度:0)```name2---->蘇黎(字串長度:6)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B-qrpvzylPDCVmpybEs2WG5ZWnc(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->電腦有 freestyle 嗎？談音樂分析與創作的人工智慧(字串長度:65)---->陳信希教授為國立台灣大學資訊工程學系特聘教授，曾任國立台灣大學資訊工程學系系主任、計算機及資訊網路中心主任、及電機資訊學院副院長，目前是科技部人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心主任、台大醫院醫務秘書與智慧醫療中心主任。陳信希教授的研究興趣，包括自然語言處理、資訊檢索與擷取、網路探勘等。陳教授曾獲得2007年和2012 年Google Research Award、2008年和2009年Award of Microsoft Research Asia、2011年國立台灣大學電資學院學術貢獻獎、2011年國立台灣大學傑出校內服務獎、2017年科技部傑出研究獎、2018年和2019年國立台灣大學教學優良獎、2018年瑞軒科技講座教授、2019年優良導師獎、以及2019傑出資訊人才獎。(字串長度:831)```company---->中央研究院資訊科學研究所(字串長度:36)---->特聘教授(字串長度:12)```position---->助研究員(字串長度:12)---->台大醫院醫務秘書(字串長度:24)```desc---->發展下一代音樂人工智慧所面臨最大的挑戰之一，是如何讓機器對音樂具備有如音樂家一般的專業理解能力。就工程角度而言，想要接近這樣的夢想，其基本的問題設定與目標，通常是以實際演奏之音樂訊號為輸入，經由訊號處理與機器學習之演算法，解析音樂中的時間、音高、和弦、樂器、節奏乃至結構等資訊，讓機器掌握作曲家所創造、或演奏者所詮釋之音樂意涵，進而嘗試創造新的音樂作品。本演講將從樂理、樂器物理、數位訊號處理與機器學習等多個不同面向出發，討論音樂分析與創作的人工智慧問題之定義、挑戰、發展過程、常用技術以及未來的發展趨勢，並介紹相關技術如何幫助我們學習、賞析音樂，以及在音樂創作、製作、娛樂、和音樂學研究上的應用。(字串長度:897)---->有
(字串長度:4)```me_desc---->蘇黎於 2012 年畢業於國立台灣大學電信工程學研究所，2012 至 2016 年間為中央研究院音樂與音訊運算實驗室之博士後研究員，2017 年起為中央研究院資訊課學研究所助研究員，專長為訊號處理、機器學習與音樂資訊檢索，所掌握的技術包含自動採譜、音高偵測、拍點追蹤、聲源分離、樂器辨識、自動音樂對譜、音樂互動式系統、音樂與多媒體應用等等。所開發之自動多重音高偵測 系統在 MIREX 競賽中名列史上前五強。自 2014 年起擔任國際音樂資訊檢索會 議 (ISMIR) 之技術會議委員。所研發之自動音樂對譜以及視覺化之系統將於 2017年11月於國家音樂廳展演。(字串長度:737)---->(字串長度:0)