伦敦大学玛丽女王学院的数字音乐中心（Centre forDigital Music，简称C4DM）是以音乐及音频科技领域为重心的多学科交叉研究组，现有70余名成员。其研究内容涵盖服务于家庭或工作室的录音及播放设备、自然界不同声源或声学空间的仿真、音乐信息检索与认知等，与此同时开展与其他科研组织及工业界的交流合作。自2001年成立以来，该中心不仅成为了数字音乐领域内的知名科研组织，更为工业界提供了诸多关于音频分析的算法及应用。C4DM的主要研究方向有以下几方面。
1 音频工程
音频工程实验组的研究涉及多个领域的智能化方向。在对智能录音技术的开发方面，在保证高质量的音频输出的前提下，加速录音过程、减少直播现场的音响调试步骤，方便音频剪辑师和混响师等音频工程师的使用。在音频特效方面，鉴于目前的音频工作站还未具备多输入多输出处理的计算能力，只能基于一个单声道或立体声道加以音频特效，因此，如何分析所有声道智能地添加音效来实现理想的混音效果，便成为该领域内的一个主要研究方向。在直播现场方面，实验组旨在开发可智能地进行声音自动检查的工具，根据直播现场的环境建立推荐设置，识别并减少设备之间的干扰或混响延时等问题。
2 乐器增强
所谓“乐器增强”是指利用被传感器、声音制作技术或新型人机交互等现代科技手段将传统乐器自身特性、功能延展。乐器增强实验室开展了多项基于专业演奏家在传统乐器上的表演技法，合理地进行开发以增强音乐表现力的项目，同时致力于声音合成、音乐接口和音乐表演分析等相关研究。主要成果有磁动力钢琴、电子风笛和黑客乐器等（详见《演艺科技》2016年第4期P44）。
3 交互式声音与音乐
交互式声音与音乐实验组从交互式艺术和实时数据可听化的角度，探索面对声音与音乐的新方式。围绕“如何设计并开发高参与度的交互式声音景观”、“如何通过声音调动集体行动”、“如何直观地用声音来显示数据”、“如何感知科技手段在音乐制作过程中的作用”等问题开展了多种多样的实验项目，例如，可多人同时即兴创作音乐的装置Polymetros和基于现场录音进行波表合成的音乐装置Collidoscope等。
4 机器倾听
机器倾听实验组通过结合机器学习与信号处理的技术，使自然界的声音以及人类日常活动的声音更有意义。例如，如何根据鸟鸣判断其种类和生存状态、如何根据背景音探测正在发生的事件等。
5 音乐信息学
鉴于目前无数的音乐和声音文件被储存在线上，但是用户并不能精确地检索到其希望获得的结果，因此机器倾听和语义网技术被同时应用在实验组对音乐信息检索的研究中，现已开发出根据用户的个人收藏进行音乐推荐的系统SoundBite、音频底层信息可视化软件SonicVisualiser、以及相关的算法如节奏追踪等。
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6 音乐认知
音乐认知实验组主要运用统计学方法来研究人类如何认知音乐中的音高、节奏、织体等不同层次的信息。例如，在Steve Reich的Clapping Music项目中通过手机应用调查人类学习打节拍技巧的过程，在IDyOM项目中对音乐结构建立统计学模型。
7 音乐表演与表达
音乐表演与表达实验组针对音乐表演中涉及的音乐韵律、音乐认知、音乐分析、个人即兴表演、多人合奏交互和表演再现等问题进行定量和定性相结合的研究。例如在乐谱上可视化音乐行进中张力的变化、中西方音乐中颤音表现方式的建模与比对等等。
