人工智能 (AI) 在音乐领域能做什么和不能做什么是音乐研究人员和人工智能专家都感兴趣的重要话题之一。本研究在人工智能技术在音乐创作中日益重要的作用及其对创作过程的影响的背景下提供了重要的分析。它通过将人工智能定位为作曲家创造力的补充工具并增强对文化适应过程的理解，为文献做出了贡献。该研究旨在确定人工智能和作曲家作品之间的感知差异，研究这些差异的音乐和文化基础，并揭示影响听众体验的因素。在研究设计中，采用了混合方法，结合了定性和定量研究方法。在定量阶段，采用双盲实验设计，以确保参与者公正地评价作曲家和人工智能作品。在定性阶段，收集参与者的意见。参与者是 10 名年龄在 19 至 25 岁之间的人，具有不同的文化和教育背景；6 人接受过正规音乐教育，4 人是普通听众。数据收集工具包括结构化访谈表和音乐作品感知因素评估量表。在研究过程中，每位参与者在 20 分钟的标准化聆听环节中评估了两部人工智能和两部作曲家作品。所有聆听环节均使用专业音频设备进行。分析显示，作曲家作品在所有类别中的得分明显高于人工智能作品（p <.05）。观察到了显著的差异，特别是在情感深度（X 作曲家 = 4.6，X AI = 3.1）和记忆性（X 作曲家 = 4.4，X AI = 3.2）类别中。研究得出结论，作曲家作品在情感深度、结构连贯性和文化共鸣方面比人工智能作品更有效。此外，文化背景和音乐教育成为影响感知差异的重要因素。未来的研究应扩大参与者范围并结合神经认知数据，以促进对感知机制的更深入了解。此外，音乐人工智能系统的发展应包括融合基于Transformer和RNN的高级学习模型、实现传统音乐理论原理、增强情感表达能力、提高文化适应能力、完善实时交互机制等。