随着计算机技术快速发展,人工智能技术已经在各行各业中应用。在信息科学教育领域,基于块的编程语言受到了越来越多学生和老师的关注。Scratch是一种基于块的可视化在线编程语言,用类似儿童积木来形象地表示代码模块,其低门槛和易于上手的特性使得其受到越来越多学生和老师的欢迎。Scratch工具中的音乐模块使得Scratch作品更加多元化,且具有艺术性。作品中音乐可以很好地表达出作者的情感。但是目前的Scratch平台上,没有提供一个能够识别音乐情感的工具,使用者无法了解自己制作的Scratch音乐的情感;同时,Scratch平台也没有提供音乐库,供用户根据自己的需求检索相关音乐为其作品配乐。因此在Scratch平台中,利用人工智能技术进行音乐智能处理系统的设计与实现,不仅可以让学生创作更加丰富的作品,还可以直观体验和理解人工智能技术。面向Scratch平台研究和实现音乐智能处理系统,需要对音乐情感识别和音乐生成等问题展开研究,构建Scratch音乐情感识别模型和Scratch音乐生成模型。在Scratch音乐情感识别模型中,通过分析Scratch音乐与传统音乐的差异性,构造了 Scratch音乐情感识别数据集,进而从Scratch音乐的音频底层特征和时序特征两个方面学习其与情感概念之间的联系,并引入注意力机制提高识别率。在Scratch音乐生成模型中,通过基于情感、时间结构的生成式对抗网络,构造了能够生成Pianoroll格式音乐的Scratch音乐生成模型,并且在生成器和判别器中使用卷积神经网络提升训练速度。两个算法模型通过多组对比实验和算法有效性实验,验证了模型的有效性和实用性。最后,设计并实现了面向Scratch平台的音乐智能处理系统。通过将Scratch音乐情感识别模型和Scratch音乐生成模型融入系统中,实现了 Scratch音乐情感识别和Scratch音乐检索等相关功能。丰富了Scratch平台中与音乐相关的模块,提高了平台的趣味性,帮助用户更好地创作作品学习编程,让青少年在使用Scratch平台的音乐相关功能时能够对人工智能有一个亲身体验,将会提高青少年学习编程的兴趣。