1.目的

为了丰富全国声音与音乐技术会议的组织形式，增加会议参与人数与投稿数量，提高会议国际知名度，现以特殊议程方式，通过第八届全国声音与音乐技术会议平台，组织 CSMT 数据挑战赛。

2. 挑战赛意义

随着人工智能作曲技术逐步兴起，越来越多的人工智能作曲技术被引入商业领域应用，由此也引发了一系列潜在的知识产权纠纷以及关于知识产权侵权行为认定标准及事实认定程序的思考，比如：对于人工智能作曲算法的盗用，甚至将乐曲旋律的人为侵权行为归结为人工智能作曲系统的算法缺陷，自然人的主观判断的客观程度，诉讼程序对专业鉴定的依赖程度等。为了应对这些潜在的知识产权挑战，我们需要一种客观化的音乐旋律描述方法和判断标准，以在出现相关知识产权纠纷时，完成有关人工智能自动作曲系统的数字取证工作，并完成侵权行为及其程度的判断与认定工作。

3. 挑战赛项目设置

作为一种新兴事物，本次挑战赛设置两个子任务，参赛队可根据实际情况，选择对应任务参加。

项目使用两种曲风有明显区别的数据库，分别对三种工作原理有明显区别的人工神经网络自动作曲系统进行训练，而后根据得到的六种模型生成一定数量人工智能音乐旋律。然后，将这些人工智能音乐旋律与用于训练的原始音乐旋律混合后对是否由人工智能算法生成和由哪种人工智能算法生成进行标记。标记后的数据按一定比例分为本次挑战赛的训练数据集和评估数据集。

挑战赛的任务是：识别特定 MIDI 文件是否由人工智能算法生成。

子任务 1：判别特定文件是否由人工智能算法生成；

子任务 2：判别特定文件是否由人工智能算法生成且判断由哪种算法生成。比赛成绩按正确率进行排名。

4. 挑战赛安排

• 7 月 15 日：发布训练集数据（有标签信息）

• 8 月 15 日：发布测试集数据（无标签信息）

• 9 月 15 日：提交测试集标签信息

• 9 月 15 日— 10 月 15 日：验证冠军系统与随机选择的系统性能

• 9 月 30 日：提交技术报告

• 10 月 1 日— 10 月 20 日：技术报告审稿

• 10 月 20 日：公布技术报告接收结果

• 11 月 4 日（会期）：公布结果及报告展示

5. 数据挑战赛组织委员会

A. 张茹教授，北京邮电大学B. George Fazekas 博士，英国伦敦大学玛丽女王学院高级讲师C. 李子晋博士，中国音乐学院副教授D. 朱亦丹先生，北京声学会秘书长E. 周唯律师，北京市中闻律师事务所创始合伙人F. 李圣辰博士，北京邮电大学讲师