先前的研究提供了有价值的见解,以探索不同的方式来表征音乐音色,无论是定性或定量的,如下一节所述。然而,问题仍然在多大程度上可以可靠地表征音色,并在某种乐器(例如钢琴)中存在微妙的差异。因此,当前的研究旨在探索和发现定量指数,以精确表征钢琴音色。音色指数的精度将通过在工程和制药行业中使用的最新测量系统分析方法来验证,以确保钢琴音色测量系统的可靠性和可复制性。请注意,钢琴表演技术除其他因素外,还会影响钢琴产生的声音的音色(Bernays and Traube,2013,2014)。但是,这些因素不超出本研究的范围,因为如果没有足够精确的音色测量系统,音色的语义关联会遭受重大的解释变化(Reymore等,2023),并且对钢琴音色控制因子的分析类似于移动(和未确定)目标。一旦确定了精确的音色指数,它们就可以用来表征具有执行技术等各种因素产生的钢琴音色。
德国芒斯特大学的一项研究监测了两组20至30岁之间的大脑活动。 一组由20位播放音乐至少15年的音乐家组成。 另一组由13位非音乐家组成。 研究人员观看了他们的大脑反应,每个参与者都听了钢琴音乐的录音。 在听录音时,音乐家在处理听觉信号的大脑区域中表现出25%的活动。 尽管音乐来自钢琴,但无论弹奏钢琴,小提琴还是其他乐器,所有音乐家的响应水平都更高。德国芒斯特大学的一项研究监测了两组20至30岁之间的大脑活动。一组由20位播放音乐至少15年的音乐家组成。另一组由13位非音乐家组成。研究人员观看了他们的大脑反应,每个参与者都听了钢琴音乐的录音。在听录音时,音乐家在处理听觉信号的大脑区域中表现出25%的活动。尽管音乐来自钢琴,但无论弹奏钢琴,小提琴还是其他乐器,所有音乐家的响应水平都更高。
摘要:打字能力在提高信息技术生产力方面往往是一项被忽视的技能。现在技术已经成为一种实用工具,打字是每个技术用户的必备技能。提高打字速度和打字准确性可以提高生产力,这不仅对以编码为主导活动的软件公司如此,对其他拥有数字互动利益相关者的公司也是如此。本研究讨论了传统打字教学的弱点以及将钢琴技术融入打字训练的优势。它进一步探讨了计算机机械键盘打字和钢琴弹奏的异同,并应用钢琴键盘技术来促进计算机键盘打字能力的训练。钢琴技术的经典原理对提高打字速度、准确性和效率有影响。钢琴家对身体方向的关注促进了最佳的健康和保健,避免了在工作场所受伤。正念建设策略,例如口头标记不完美之处,在打字训练中作为一种反思机制,可以作为成长的催化剂。关键词——打字、打字能力、钢琴、IT 生产力
参考:Aceves,T。C.和Kennedy,M。J.(eds。)(2024年,2月)。针对残疾学生的高杠杆实践。第二版。弗吉尼亚州阿灵顿:杰出儿童和钢琴中心的理事会。参考:Aceves,T。C.和Kennedy,M。J.(eds。)(2024年,2月)。针对残疾学生的高杠杆实践。第二版。弗吉尼亚州阿灵顿:杰出儿童和钢琴中心的理事会。参考:Aceves,T。C.和Kennedy,M。J.(eds。)(2024年,2月)。针对残疾学生的高杠杆实践。第二版。弗吉尼亚州阿灵顿:杰出儿童和钢琴中心的理事会。参考:Aceves,T。C.和Kennedy,M。J.(eds。)(2024年,2月)。针对残疾学生的高杠杆实践。第二版。弗吉尼亚州阿灵顿:杰出儿童和钢琴中心的理事会。
图。1。钢琴弹奏任务设置。(a)SR3T的顶视图渲染,显示水平运动DOF和相关电动机。(b)SR3T的侧视图渲染,显示垂直运动DOF和相关电动机。(c)第一度自由度(DOF)的SR3T控制界面的顶视图渲染;参与者使用其右脚通过脚在脚上的惯性测量单元(IMU)捕获SR3T的运动。(d)第二DOF的SR3T控制接口的侧视图渲染。(e)在球体上投射的人拇指终点的工作表面与(f)(f)在球体上投射的SR3T端点的工作表面进行比较 - 增强人类的工作表面范围(请参阅方法)。(g,h)无约束的飞行员实验的顶部和侧视图:一位经验丰富的钢琴演奏者在佩戴和使用SR3T时自由锻炼钢琴,在使用后的1小时内有效地弹奏11个指钢琴。(i)系统实验:使用右手的5个手指加上左手食指(LHIF)和(J)使用SR3T弹奏序列。(k)参与者使用SR3T扮演在其前面显示器上显示的音符顺序。
其次,数字(而非模拟)硬件的出现意味着系统可以调整到多个精确的频率,从而允许更多系统在同一区域内随时广播和通信。用音乐来打个比方,钢琴是一种模拟设备,有 88 个琴键,可以在七个八度音阶中演奏 12 个音符(另加四个音符)。这些音符总共包含 52 个音调和 36 个半音。然而,数字合成器可以动态地重新调音电子钢琴,使其演奏四分之一音或八度音的音乐,这样,在相同的八度音阶中,就可以演奏出数百个音符。此外,调整普通钢琴的音调需要手动逐个键进行,而数字化可以让软件快速实时地重新调音设备。同样,在 EMS 的给定频带内(类似于八度音阶),数字系统可以区分更多频率。
直觉。我们引入了端到端工作流程,以准确捕捉钢琴家的技术手势并使其与乐谱保持一致。我们记录了钢琴家弹奏的技术练习和乐曲。我们开发了一个多模态性能数据集 (MPD),其中包括虚拟手模型、键盘 (MIDI) 录音和相应的乐谱,以及捕捉运动的手部轨迹的不同可视化。最后,我们开发了 Pianoverse,一款辅助钢琴学习的 MR 应用程序,并对新手钢琴演奏者进行了探索性用户测试,以了解运动的多模态表示对技能学习的影响。我们的初步观察表明,通过物理键盘理解录制表演的运动轨迹可以提高学习者正确定位身体和手的能力,并在弹奏乐谱时复制手势。进一步的研究将集中于自动化性能数据收集和对主要运动轨迹在钢琴学习中的使用的全面评估。