周六下午，学校附近一家格调安静的咖啡馆。靠窗的卡座里，温疏棠、姜望溪、蒋临书三人围坐在一起。桌上摊着笔记本电脑、平板、厚厚的打印资料和几张写满公式的草稿纸。空气中弥漫着咖啡的醇香和思维的碰撞。
她们正在为一项跨学科研究项目——“人工智能算法在古典音乐情感分析中的应用可能性”进行深入讨论。这个项目融合了蒋临书的计算机算法、姜望溪的数据建模和优化、以及温疏棠的音乐理论和情感美学。
“核心难点在于情感标注的主观性。”姜望溪指着屏幕上的数据模型，“传统机器学习依赖大量标注数据，但音乐情感标签（如‘悲伤’、‘欢快’）本身就存在个体差异和文化背景影响。”
“需要引入模糊逻辑和情感维度空间模型。”蒋临书立刻接上，在草稿纸上飞快画出一个多维坐标系，“将情感拆解为‘愉悦度’、‘激活度’、‘张力’等基础维度，用算法分析音乐特征（节奏、和声、音强变化）对这些维度的映射关系……”
“但维度空间模型如何解释音乐中复杂的、混合的、甚至矛盾的情感？”温疏棠提出质疑，她用小勺轻轻搅动着杯中的花果茶，“比如肖邦的夜曲，既有忧郁的底色，又有内在的激情涌动。算法如何捕捉这种‘悲欣交集’的微妙平衡？”
“需要加入上下文分析和非线性关联模型。”蒋临书思考着，“或许可以借鉴深度神经网络对高阶特征的提取能力……”
“神经网络需要海量训练数据，古典音乐高质量标注数据集稀缺。”姜望溪指出瓶颈。
“是否可以先用MIDI数据结合专家标注构建小型高质量数据集？”温疏棠建议，“或者引入迁移学习，利用现成的通用情感识别模型进行微调？”
“迁移学习的领域适应性需要评估……”姜望溪调出相关论文。
“情感维度的权重分配也需要考虑文化差异……”温疏棠补充。
讨论越来越深入，语速越来越快，术语和专业名词在空气中交织碰撞。她们时而眉头紧锁，时而眼神发亮，完全沉浸在思维的激荡中。温疏棠偶尔会用纤细的手指在桌面上轻轻点着节奏，仿佛在模拟音乐的律动；姜望溪则不断在平板电脑上调出图表和数据验证；蒋临书则沉浸在自己的草稿演算中，偶尔抬起头，眼神锐利地指出某个逻辑漏洞。
咖啡馆里轻柔的背景音乐仿佛成了遥远的背景音。周围的其他客人偶尔会投来好奇的目光——这三个气质迥异却同样专注的少女，身上散发出的那种超越年龄的成熟气场和思维的锋芒，让人无法忽视。
姜望溪看了一眼手表：“讨论时间已超过原定计划15分钟。建议暂停10分钟，补充能量，重启后集中讨论数据获取方案。”她按下计时器。
“同意。”温疏棠放下小勺。
“嗯。”蒋临书头也不抬，还在演算纸上飞快地写着什么。
姜望溪抬手示意服务生，点了三份精致的抹茶慕斯蛋糕和新的饮品。短暂的休息时间，三人没有说话，各自整理着思绪，或者安静地品尝着甜点。窗外的阳光透过玻璃洒在她们身上，桌上的资料和草稿纸，无声地记录着这场发生在咖啡香气中的、关于艺术与科技融合的深度对话。
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