Kognitivní muzikologie je obor kognitivní vědy zabývající se výpočetním modelováním hudebních znalostí s cílem porozumět hudbě i poznávání.
Kognitivní muzikologie může být odlišena od oblastí hudebního poznání, hudební psychologie a kognitivní neurovědy hudby rozdílem v metodologickém důrazu. Kognitivní muzikologie využívá počítačového modelování ke studiu reprezentace znalostí souvisejících s hudbou a má kořeny v umělé inteligenci a kognitivní vědě. Použití počítačových modelů poskytuje náročné, interaktivní médium, ve kterém lze formulovat a testovat teorie.
Tento interdisciplinární obor zkoumá témata, jako jsou paralely mezi jazykem a hudbou v mozku. Biologicky inspirované modely výpočtů jsou často součástí výzkumu, jako jsou neuronové sítě a evoluční programy. Tento obor se snaží modelovat, jak jsou hudební znalosti reprezentovány, ukládány, vnímány, prováděny a generovány. Pomocí dobře strukturovaného počítačového prostředí lze zkoumat systematické struktury těchto kognitivních jevů.
Polymatematik Christopher Longuet-Higgins, který vytvořil termín „kognitivní věda“, je jedním z průkopníků kognitivní muzikologie. Mimo jiné je známý pro výpočetní implementaci raného algoritmu pro vyhledávání klíčů. Hledání klíčů je základním prvkem tónové hudby a problém s hledáním klíčů přitahoval v posledních několika desetiletích značnou pozornost v psychologii hudby. Carol Krumhanslová a Mark Schmuckler navrhli empiricky podložený algoritmus pro vyhledávání klíčů, který nese jejich jména. Jejich přístup je založen na profilech klíčů, které byly pracně určeny tím, co vešlo ve známost jako technika sondážního tónu. Tento algoritmus byl úspěšně schopen modelovat vnímání hudebního klíče v krátkých úryvcích hudby, stejně jako sledovat měnící se smysl posluchačů pro pohyb klíčů v celé hudební skladbě. David Temperley, jehož raná práce v oblasti kognitivní muzikologie aplikovala dynamické programování na aspekty poznávání hudby, navrhl řadu vylepšení Krumhansl-Schmucklerova algoritmu pro hledání klíčů.
Otto Laske byl zastáncem kognitivní muzikologie. Sbírka prací, které spolueditoval, sloužila ke zvýšení viditelnosti kognitivní muzikologie a k posílení jejího spojení s AI a hudbou. Předmluva této knihy přetiskuje volnomyšlenkářský rozhovor s Marvinem Minskym, jedním z otců zakladatelů AI, ve kterém pojednává o některých svých raných spisech o hudbě a mysli. Výzkumník AI, který se stal kognitivním vědcem Douglas Hofstadter, přispěl také řadou myšlenek týkajících se hudby z pohledu AI. Hudebník Steve Larson, který nějakou dobu pracoval v Hofstadterově laboratoři, formuloval teorii „hudebních sil“ odvozených analogií s fyzikálními silami. Hofstadter se také vložil do experimentů Davida Copea v oblasti hudební inteligence, které mají podobu počítačového programu zvaného EMI, který produkuje hudbu například ve formě Bacha, Chopina nebo Copea.
Copeovy programy jsou psány v jazyce Lisp, který se ukazuje být populárním jazykem pro výzkum v kognitivní muzikologii. Desain a Honing využili Lisp ve své snaze využít potenciál metodologie mikrosvěta ve výzkumu kognitivní muzikologie. Heinrich Taube také pracoval v jazyce Lisp a zkoumal počítačovou kompozici ze širokého spektra perspektiv. Existují samozřejmě badatelé, kteří se rozhodli používat pro svůj výzkum výpočetního modelování hudebních procesů jiné jazyky než Lisp. Tim Rowe například zkoumá „strojové hudební umění“ prostřednictvím C++ programování. Poněkud odlišnou výpočetní metodologií pro výzkum hudebních jevů je přístup toolkit, který prosazuje David Huron. Na vyšší úrovni abstrakce Gerraint Wiggins zkoumal obecné vlastnosti reprezentací hudebních znalostí, jako je strukturální obecnost a expresivní úplnost.
Ačkoli velká část výzkumu kognitivní muzikologie se vyznačuje symbolickými výpočty, byly učiněny významné příspěvky z biologicky inspirovaných výpočetních paradigmat. Například Jamshed Bharucha a Peter Todd modelovali vnímání hudby v tónové hudbě s neuronovými sítěmi. Al Biles aplikoval genetické algoritmy na skladbu jazzových sól. Četní badatelé zkoumali algoritmickou skladbu založenou na široké škále matematických formalismů.
V rámci kognitivní psychologie patří mezi nejvýznamnější badatele Diana Deutschová, která se zabývá širokou škálou prací od studií absolutní výšky tónu a hudebních iluzí až po formulaci reprezentací hudebních znalostí až po vztahy mezi hudbou a jazykem. Neméně důležitá je Aniruddh D. Patelová, jejíž práce kombinuje tradiční metodiky kognitivní psychologie s neurovědou. Patelová je také autorkou obsáhlého přehledu kognitivně-vědeckého výzkumu hudby.
Zřejmě nejvýznamnějším příspěvkem k nahlížení hudby z lingvistické perspektivy je Generativní teorie tónové hudby (GTTM) navržená Fredem Lerdahlem a Rayem Jackendoffem. Přestože je GTTM prezentována na algoritmické úrovni abstrakce spíše než na implementační úrovni, jejich myšlenky našly výpočetní projevy v řadě výpočetních projektů.