近年来，人工智能进入了各行各业，音乐这块也是如此。国内中央音乐学院甚至专门筹建了“音乐人工智能”方向，并于今年获得了北京市5000万项目的支持。

这在以往是不多见的，大多数音乐相关的项目都不大，虽然唱歌赚钱多，但不赚钱的分母更大。

音乐人工智能是个交叉学科，不仅需要音乐届的专业人士参与，还需要其它 方向的。可对于非音乐专业的研究生来说，多数又有一个毕业前要发表一定档次论文的要求。如复旦大学计算机科学技术学院，对博士生就要求至少一篇CCF B类论文。

要鼓励计算机专业的从事音乐人工智能方向的研究，必须熟悉哪些期刊和会议是既是音乐界的专业人士认可的，又不会耽误自己毕业的。

通常来说，音乐是属于多媒体一块，因此我从这个角度来总结一个中国计算机学会(简称CCF)认可的期刊和会议。

CCF分区期刊：

中国计算机学会推荐国际学术期刊

(计算机图形学与多媒体)

B类

序号 刊物名称  刊物全称

1. TOMCCAP ACM Transactions on Multimedia Computing,Communications and Application

2. TMM  IEEE Transactions on Multimedia

C类

1. SPL IEEE Signal Processing Letters

2. JVCIR Journal of Visual Communication and Image Representation,

Elsevier http://dblp.uni-trier.de/db/journals/jvcir/

3. MS Multimedia Systems, Springer 

http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mms/

4. MTA Multimedia Tools and Applications, Springer

http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mta/

5. Signal Processing, Elsevier

http://dblp.uni-trier.de/db/journals/sigpro/

6. SPIC Signal processing : image communication

CCF分区会议：

A类

1 ACM MM ACM International Conference on Multimedia

B类  

2. ICMR ACM SIGMM International Conference on Multimedia Retrieval

3. ICASSP IEEE International Conference on Acoustics,Speech and SP

IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/conf/icassp/

4. ICME IEEE International Conference on Multimedia& Expo

C类

序号 刊物名称 刊物全称

5. MMM International Conference on Multimedia Modeling Springer http://dblp.uni-trier.de/db/conf/mmm/index.html

6. ACM MM asia （注：CCF上列的是PCM，但已经停办并为ACM MM Asia替代）

而音乐圈认可的论文期刊和杂志则有所不同，从 www.conferenceranks.com  和学术谷歌的搜索来看，有如下一些期刊和杂志：

图1  conferenceranks.com 搜索music的会议论文排名

图2 学术谷歌搜索到的音乐相关的期刊和会议排名

比较图1，2与CCF的分区情况，不难发现，音乐圈认可的一些顶会如ISMIR不在CCF分区中。这有可能导致一个问题，就是计算机或相关领域的理工研究生投此类音乐圈的顶会如ISMIR时，得不到其所在学校或学院的认可。因为有些学校的计算机专业对研究生的毕业要求，只看CCF分区或中科院SCI分区。如此一来，如果学生以后不在音乐圈混，投这类不在CCF分区或中科院SCI分区、但在音乐圈的顶会时，有可能就相当于文章白投了。

如果这一政策没有出现变动，在发表的论文有限情况下，作为平衡，《音乐人工智能》方向的研究生们不妨考虑我列的CCF分区表上的期刊或会议，尤其是A类或B类的期刊和会议。在达到要求后，可以再尝试音乐圈认可的顶会如ISMIR。

张军平

2019年10月25日

附：部分期刊会议解读：

期刊投稿周期一般较长，需要经过两到三个月评审才会有第一轮结果，如果是大修，会允许两至三个月的修改，然后再经过相近时间的评审会有第二轮结果。小修后往往编委即可决定是否录用。期刊适合于工作相对完整、但创新度略低的研究成果。

B类

1. TOMCCAP ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Application

ACM期刊是国际计算机学会旗下的期刊，总体影响没有IEEE强。

2. TMM  IEEE Transactions on Multimedia

IEEE是电气电子工程师协会，拥有160多种Transactions期刊。TMM是旗下的一个期刊，算是多媒体领域最好的期刊。相对于ACM来说，计算机及以外的理工科都看重。一般高校，在IEEE Transactions上发表二至三篇Regular的论文基本上是可以保证职称晋升无误，甚至评上教授的。

C类期刊和会议影响较小，在国内很多高校里基本不算，甚至国家基金项目中也属于凑数的。故，本文中不作评述。

CCF分区会议：

会议相对来说，更追求创新性，也允许存在一定的错误。适合于着急毕业、创新性强的成果投稿。但风险和运气成份也高，因为一般会碰到三个水平不一的评审。如果是顶级会议，一个拒绝，论文基本上就没戏了。

A类

1 ACM MM ACM International Conference on Multimedia

ACM MM是多媒体的顶会，不像人工智能其他会议如ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI等，这个会议收论文的数量相对少一些，比较偏好工程量大、有完整系统的研究成果。

这里要额外说下，人工智能的几个顶级会议ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI

以及二区的ECML、还有暂未列入分区的ICLR。如果音乐人工智能研究中提出了比较新颖的理论和算法，也可以考虑这几个会议。但相对而言，论文需要有完整的实验，如ICML, AAAI和IJCAI。而NeurIPS还要有详细的理论证明，ICLR（学习表示会议）则多尽量要有与深度学习相关的研究成果。

B类  

2. ICMR ACM SIGMM International Conference on Multimedia Retrieval

注 ICMR与多媒体检索相关，是与ACM MM对标的一个会议，不过档次相对低一些。个人感觉，可能是比较容易接收的B类会议。

3. ICASSP IEEE International Conference on Acoustics,Speech and SP

IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/conf/icassp/

ICASSP是个老牌会议，基本上做声音相关的投这个就算顶会了。不过，虽然是B类的，其实其收稿率并不低，40%左右可能有，也算是比较容易中的会议。

4. ICME IEEE International Conference on Multimedia& Expo

ICME会议以前不难，自从CCF把它列为二区后，难度就刷上来了，属于不太好中的会议。其审稿模式也比较怪，因为有可能一篇文章能收到六到七个评审的意见。这在会议中是比较少见的。

以上为个人的分析，仅供参考。

张军平，复旦大学计算机科学技术学院教授，中国自动化学会混合智能专委会副主任。发表IEEE Transactions论文20篇，包括TPAMI，TNNLS，TOC，TIP等，出版科普著作《爱犯错的智能体》。关于人工智能发展趋势的观点曾被《国家治理》周刊、《瞭望》、《科技日报》、《中国科学报》等媒体多次报道。