音乐作为人类情感表达的重要方式，长期以来引发哲学家和科学家的关注。近年来，随着计算机科学和工程技术的发展，学者们开始尝试用定量和模拟的方法解析音乐中的情感表达机制。美国南加州大学（USC）维特比工程学院的艾琳·丘（Elaine Chew）副教授，结合其在工程学和钢琴演奏方面的双重背景，开设了一门名为《表达性能的计算建模》的研究课程，旨在探索音乐表现的数字化分析与模拟技术。

该课程首次开设于今年春季，吸引了来自电子工程、计算机科学、神经科学等多个学科的学生。课程内容涵盖音乐结构分析、数字音乐处理、情感映射与可视化等多学科交叉的研究方法。学生们通过分析默片配乐、巴赫无伴奏小提琴奏鸣曲的动态变化，以及“情感图”——将特定音乐特征（如小调）与情感（如悲伤）通过色彩表达的方式，深入理解音乐中的情感表达机制。

艾琳·丘指出，现代将工程技术应用于音乐分析的研究起源可以追溯到20世纪60年代，理论化学家兼认知科学家克里斯托弗·朗奎特-哈金斯（Christopher Longuet-Higgins）曾提出利用计算方法“解读巴赫”，并在1971年发表相关研究。尽管如此，相关教学和实践在21世纪才逐渐兴起，面临的挑战包括缺乏系统的学科体系、学生背景不足以及对音乐研究性质的误解。

课程设计强调跨学科知识的融合，目标是让学生掌握音乐结构、数字音乐处理、计算分析与生成、以及可视化技术。课程的最终项目要求学生运用所学技能，提出研究问题并开发相应的计算工具。由于涉及的学科跨度大，课程内容丰富，丘教授不得不将邀请业界专家进行讲座的环节单独设立，以保证教学质量。

在课程的推广过程中，丘教授得到了学院和系里的大力支持。她表示，跨学科教育不仅需要勇于探索新领域，还依赖于学术机构的支持与鼓励。她的研究背景包括麻省理工学院工程博士学位、伦敦三一学院的钢琴演奏资格（FTCL）、国家科学基金会（NSF）早期职业奖（PECASE）以及南加州大学的早期职业教席（Viterbi Early Career Chair）。

课程吸引了来自不同学科背景的学生，包括音乐、神经科学、工程和计算机科学。学生们的反馈显示，课程不仅拓宽了他们对音乐表达的理解，也激发了跨学科研究的兴趣。例如，一名神经科学博士生表示，通过课程阅读相关文献，增强了对音乐表现研究的认识，尽管与其研究方向不完全一致，但提供了宝贵的启发。

未来，艾琳·丘希望能在本科层面推广类似课程，培养更多具备跨学科背景的创新型人才。她强调，跨学科研究在理解音乐情感表达、开发智能音乐分析工具方面具有巨大潜力，将推动音乐科学与工程技术的深度融合，为人类情感表达的数字化理解提供新的途径。

本研究由国家科学基金会支持，相关成果将在即将召开的第36届ASEE/IEEE教育前沿会议（10月28-31日，圣地亚哥）上进行展示。