智能音乐指利用人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，在音乐的创作、演奏、分析、推荐、生成等多个环节实现自动化或半自动化的过程。它融合了计算机科学、音乐理论、数据分析、深度学习等多学科知识，通过算法模拟人类的音乐认知和创造能力，为音乐产业带来了全新的创新模式。智能音乐不仅涵盖自动作曲、音乐生成，还包括智能推荐、个性化定制、虚拟演奏、虚拟歌手、音乐分析等应用场景。
随着计算能力的提升和深度学习技术的突破，智能音乐在21世纪初开始快速发展。早期的音乐自动生成多依赖规则基础的算法，如随机生成、马尔科夫链等。进入2010年代后，深度神经网络的应用极大地推动了音乐生成的质量提升。Google的Magenta项目、OpenAI的Jukebox、Sony CSL的Flow Machines等机构相继推出具有创新意义的音乐生成模型，使得机器可以创作出风格多样、富有表现力的音乐作品。
利用AI工具辅助音乐人快速生成旋律、和声、伴奏等元素，提升创作效率。例如，DeepMind开发的WaveNet模型可以生成高质量的音频，支持虚拟歌手和伴奏的自动合成。在影视配乐、广告音乐、游戏音乐等行业，智能音乐实现了快速定制和多样化输出。
流媒体平台如Spotify、Apple Music利用AI分析用户的听歌习惯，构建个性化推荐模型，实现精准匹配用户喜好的音乐内容。同时，基于用户的情感状态和场景需求，提供定制化的播放列表。
虚拟歌手如初音未来（Hatsune Miku）利用合成技术与AI算法，实现了虚拟人物的歌唱演出。智能音乐中的虚拟乐器、虚拟演奏系统可以模拟真实乐器的演奏技巧，为音乐表演提供新体验，降低演出门槛。
人工智能可以识别音乐中的情感色彩、节奏结构、和声变化等特征，用于音乐分类、情感分析、版权检测等方面，为音乐产业提供数据支持和内容管理能力。
在学术研究中，智能音乐被视为人工智能与音乐学交叉融合的重要领域。研究内容包括音乐生成模型的设计、音乐风格迁移、自动伴奏、情感识别、音乐理解等。学者们探讨如何通过深度学习模型模拟人类的音乐创造过程，提升机器生成音乐的艺术性与表现力。例如，论文中常提到“基于生成对抗网络的音乐生成”、“Transformer在长序列音乐生成中的应用”等技术探索。
搜索引擎如百度、谷歌通过关键词“智能音乐”提供丰富的内容资源，包括学术论文、技术白皮书、行业报告、产品介绍等。机构方面，科技公司、音乐企业、科研机构发布有关智能音乐的研究成果与产品方案。例如，百度在其AI平台中集成了音乐生成、推荐、分析等模块，强调“智能音乐”作为AI赋能音乐产业的核心应用之一。
智能音乐未来有望实现更加真实、富有情感的自动创作，结合虚拟现实、增强现实技术，带来沉浸式的音乐体验。个性化与定制化将成为核心方向，AI将更深层次理解音乐中的情感因素，创造出符合用户心境的作品。同时，版权保护、艺术价值认定、算法偏见等问题也给智能音乐的发展带来了挑战。持续的技术创新与行业规范将共同推动智能音乐在娱乐、教育、医疗等多个领域的深度融合。
智能音乐作为人工智能与音乐艺术交汇的前沿领域，展现了数字科技对传统音乐产业的深刻变革。随着技术的不断成熟与应用场景的不断拓展，智能音乐不仅改变了音乐的生产与传播方式，也为人类的文化生活带来了全新的可能性。未来，智能音乐将在艺术创新、娱乐体验、教育培训等多方面发挥更为重要的作用，成为科技赋能文化产业的重要标志之一。
