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World File Search System旋律
用户手册飓风二重奏
•消息字体在标准字体（三行）和小字体（最多五行）之间进行选择。•旋律选择您希望通过反复按SEL更改旋律的地址（RIC）。确认OK时，将播放当前的旋律（一次）。使用SEL改变旋律。•激活闹钟后，可以设置所需的闹钟时间。•呼叫提醒选择所需的提醒类型：闪烁，哔哔声，或无。•日期/时间使用SEL跳入所需字段，然后按确定以更改值。应用您的更改按SEL，直到出现确认对话框。现在选择保存并按OK。 •对比变化显示从1（光）到8（黑暗）的对比。•按钮单击启用或根据需要单击“启用”按钮。•在菜单末端滚动时的按钮振动，会在此设置上发生短暂的振动。•确认音调在应用更改时切换确认音调。•状态显示电池电量，固件版本，序列号和启动上文（或图片）。•背光开/关自动背光。•如果有效，则可能会在此处打开/关闭声音。
自然歌曲听觉期间音乐和语言互动的神经签名
歌曲在人脑中如何处理？在歌曲中，音乐和歌词在音乐语言的协同作用中紧密绑定，以传达含义和情感，而不是语言内容，从而提出了有关如何代表两个组成部分并将其整合到有凝聚力的感知整体中的问题。先前的研究指出了对音乐，语音和歌曲敏感的人类皮质的领域，它们既可以找到共享和专业网站。然而，听歌曲时的音乐和歌词处理之间的互动仍然很糟糕。为了解决这个问题，我们探究了具有脑电图的特定于音乐和语音的神经预测机制。当向听众提供歌曲或相应的嗡嗡声（无语言）旋律时，比较了旋律预测的编码。同样，在歌曲和相应的口语（无旋律）歌词中研究了语音预测的编码。我们发现，歌曲中音乐和言语的同意改变了它们的预测信号的产生和处理，从而改变了它们的神经编码。此外，我们在旋律和音素期望的神经编码中找到了一个权衡，其平衡取决于谁在听（反映听众的偏爱的内部驱动力，例如音乐训练）以及歌曲的创作和表演方式（外部驱动程序（外部驱动力）（反映了歌词和音乐的出色和音乐））。总的来说，我们的结果表明，歌曲涉及并行预测过程，以竞争共享处理资源的使用。
自然音乐聆听过程中的皮质活动反映了基于长期经验的短期预测
摘要 期望塑造了我们的音乐体验。然而，听众形成旋律期望的内部模型仍然存在争议。期望是源于格式塔原则还是统计学习？如果是后者，长期经验是否起着重要作用，还是短期规律就足够了？最后，多长的情境可以影响情境期望？为了回答这些问题，我们向人类听众展示了西方古典音乐的各种自然主义作品，同时使用 MEG 记录神经活动。我们使用各种音乐计算模型（包括最先进的变压器神经网络）量化了音符级的旋律惊喜和不确定性。时间分辨回归分析显示，额颞传感器上的神经活动跟踪旋律惊喜，特别是在音符开始后约 200 毫秒和 300-500 毫秒内。这种神经惊喜反应与感觉声学和适应效应无关。神经惊喜最好由结合长期统计学习的计算模型来预测，而不是简单的格式塔式原则。然而，有趣的是，惊喜主要反映了少于十个音符的短距离音乐环境。我们在公开的 EEG 数据集中展示了我们新颖的 MEG 结果的完整复制。总之，这些结果阐明了在自然音乐聆听过程中塑造旋律预测的内部模型。
持续性皮质振荡对听觉有节奏刺激的频率选择性
皮质振荡，以通过神经夹带的机制在语音和音乐感知，注意力选择和工作记忆中发挥功能作用。通常认为神经夹带的特性之一是，其对持续振荡的调节作用超过了节奏刺激。我们通过在被动感知范式中研究旋律刺激期间和表达旋律刺激期间和之后通过研究皮质神经振荡来测试了这种现象的存在。旋律由； 60 and; 80 Hz音调嵌入2.5 Hz流中。使用雄性和女性人类中的颅内和表面记录，我们揭示了高c条带的持续振荡活性，以响应整个皮质的音调，远远超出了听力区域。响应2.5 Hz流，在任何频带中均未观察到持续活动。我们进一步表明，我们的数据被阻尼的谐波振荡器模型很好地捕获，可以分为三类的神经动力学，具有独特的阻尼特性和特征性。该模型对人皮层中听觉神经夹带的频率选择性提供了一种机械和定量的解释。
人类声道的顶叶-颞叶感觉-运动整合区域：来自熟练音乐家的 fMRI 研究的证据
顶叶皮层中已发现几个感觉运动整合区域，这些区域似乎围绕运动效应器（例如眼睛、手）组织。我们研究了人类声道是否存在感觉运动整合区域。说话需要大量的感觉运动整合，其他能力（如发声音乐技能）也需要。最近的研究发现，颞顶叶后上部区域 Spt 区既具有感觉（听觉）又具有运动反应特性（针对语音和音调刺激）。熟练的钢琴家在听新旋律时，要么偷偷地哼唱旋律（声道效应器），要么偷偷地在钢琴上弹奏旋律（手动效应器），这时用 fMRI 测量了他们的大脑活动。与偷偷地哼唱相比，偷偷地弹奏条件下 Spt 区域的活动明显更高。前 IPS（aIPS）中的一个区域显示出相反的模式，表明它参与了感觉手动转换。这一发现表明，Spt 区是声道手势的感觉运动整合区域。© 2007 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
AI-Lyricist：生成受约束的音乐和词汇
摘要 我们提出 AI-Lyricist：一个根据所需词汇和 MIDI 文件作为输入来生成新颖而有意义的歌词的系统。这项任务涉及多项挑战，包括自动识别旋律并从多声道音乐中提取音节模板、生成与输入音乐风格和音节对齐相匹配的创意歌词以及满足词汇约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个自动歌词生成系统，该系统由四个模块组成：（1）音乐结构分析器，用于从给定的 MIDI 文件中获取音乐结构和音节模板，利用预期音节数的概念更好地识别旋律；（2）基于 SeqGAN 的歌词生成器，通过策略梯度进行多对抗训练优化，使用双鉴别器进行文本质量和音节对齐；（3）深度耦合的音乐歌词嵌入模型，将音乐和歌词投射到联合空间中，以便公平比较旋律和歌词约束；以及一个名为 (4) Polisher 的模块，通过对生成器应用掩码并替换要学习的单词来满足词汇约束。我们在超过 7,000 个音乐歌词对的数据集上训练了我们的模型，并通过主题、情感和流派方面的手动注释标签进行了增强。客观和主观评价均表明 AI-Lyricist 在所提出的任务上的表现优于最先进的技术。
摘要
图案UI，音乐探索的交互式工具Sweeney，R。1，Jajoria，P。1，Dimond，D。1，D'Aquin，M。2，McDermott，D。1。1。爱尔兰戈尔韦大学数据科学研究所和计算机科学学院2。Laboratoire Lorrain de Recherche En Informatique et应用程序和科学学院，Digital，Nancy，Nancy，Nancy，法国介绍模式UI是一种用户界面，UI是一种用户界面，作为音乐学家，音乐家和外行用户的工具，可通过曲调和共享旋律模式探索传统音乐公司。旋律模式是短的，整数n-gram，代表一系列重音音符。该应用程序是作为Polifonia欧盟Horizon 2020项目的一部分开发的。它可在https://polifonia.disi.unibo.it/patterns在线获得。
音乐和弦反演形状识别使用LSTM-RNN
随着时间的推移，音乐制作的艺术随着技术的进步而变化缓慢。多种自动解决方案为从实践到生产和舞台表现的不同方式提供了帮助和音乐家的帮助。在音乐作品的背景下，背景音乐（BGM）作为主旋律非常重要。BGM的基础之一是一个和弦，由两个或多个音符同时播放。每个和弦可以通过多种方式播放，从而增加旋律品种。这些方式中的每一种都被称为倒置，其识别对于分析组成和转录它们非常重要。对于自动化的BGM或铅旋律产生也非常重要，其中和弦的反转形式或形状在组成的感觉中起关键作用。和弦形状识别的挑战进一步增加了长度剪辑的剪辑，这对于实时处理至关重要。在本文中提出了一个系统，该系统将和弦形状与持续时间短的剪辑区分开。实验，使用LSF-Deltas Deltag特征和基于LSTM-RNN的分类获得了99.47％的最高精度。
DUALSKY® XController Lite 无刷电调
1. 将速度控制器连接到电机和接收器。不要连接电池。 2. 打开发射器并将油门杆移至全油门。 3. 连接电池：三音旋律声音 -（仅适用于 LiPO：）电池计数的蜂鸣序列 - 长蜂鸣 - 三音旋律 - 第一个编程参数的蜂鸣声（参见参数表）。如果没有发出确认信号，请检查接收器是否工作正常；或者为油门通道操作伺服反向。 4. 编程模式由八个可用参数的不断重复循环组成。这八个参数由不同的蜂鸣序列指示（参见参数表）。 5. 要选择特定参数，请在发出下一个参数的蜂鸣信号之前将油门杆移至停止位置。 6. 您现在位于设置菜单，您可以从最多三个设置中选择一个，具体取决于参数。各种设置也由不同的蜂鸣序列表示（参见设置表）。 7. 如果您想要更改设置，只需在听到蜂鸣声后向上移动油门杆即可进行相应设置。确认旋律表示已采用该设置。其他参数通过蜂鸣声指示并可选择。或者，您可以通过拔下电池退出编程模式。8. 选择参数 7 或 8 后，控制器将退出编程模式并在正常模式下工作。