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音乐结构的规律性被体验为具有重复和周期性模式的强结构化纹理，音乐理念以可感知的形状呈现在人类脑海中。我们最近表明，对音乐内容的操纵（即音乐结构的偏差）会影响对音乐的感知。这些偏差是由音乐专家检测到的，包含这些偏差的音乐作品被标记为不规则的。在本研究中，我们用人工智能算法取代了参与检测（不）规则性的人类专家。我们评估了八个测量熵和信息内容的变量，可以使用称为音乐信息动力学的计算模型和不同的观点对每个音乐作品进行分析。使用 160 个音乐片段测试了该算法。初步统计分析表明，八个变量中有三个是规律性的显着预测因子（E
基于人工智能的算法，用于检测音乐中的（不）规律性...
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