XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMUSIC
音乐对神经可塑性有何作用？
近年来，神经可塑性在种系发生学方面得到越来越多的讨论，越来越多的研究和科学出版物证明了其在整个生命周期学习、发展和幸福感领域的重要性。本章特别关注音乐激发婴儿大脑时发生的神经可塑性变化，试图讨论这种联系的基本特征和原理，突出它们在丰富发展和扩大社会包容方面的综合价值。本章内容为学者和从业者提供了一个踏脚石，他们可以在此基础上更新、‘重新表述’和专门化他们在特定跨学科主题上的知识，同时进一步反思教育和发展实践环境中更敏感和更特殊的问题。
音乐（MUS） - 课程
MUS 378 CR.3先进的乐器传导与现场体验I该课程包括在仪器指导中的集成领域体验。在领域的经验中，候选人了解了计划乐器音乐教学的复杂过程，吸引K-12学习者并评估学生学习。进行主题包括指挥棒技术，得分分析和准备以及解释。学生学习乐队和管弦乐文学与其表现和实践有关。本课程通过高级分数准备教学学生如何与年轻音乐家建立联系，并提供一系列有效的排练技术和教学策略。与教师候选人和合作老师协商，课程老师在课堂教室中建立了多天，一致的时间表。先决条件：MUS 203，MUS 211，MUS 370；入学教师教育。部门的同意。提供秋季 - 甚至数年。
APPG 音乐报告：人工智能与音乐产业——主人还是仆人？
经过音乐和创意产业数月的努力，2023 年 1 月，在下议院的一场辩论中，时任知识产权部长乔治·弗里曼 (George Freeman) 在跨党派议会小组 (APPG) 的支持下表示，他和文化、媒体和体育部 (DCMS) 部长朱莉娅·洛佩兹 (Julia Lopez) 认为这些提议并不正确，他们不会继续执行这些提议 1 。虽然这被视为积极的一步，但业界仍然担心创作者的权利被科技公司利用，有必要推动进一步的立法来保护音乐创作者和权利人的创意财产。与政府的磋商仍在继续，但进展缓慢，跨行业自愿行为准则的替代提案在 2023 年陷入停滞。
音乐在高级音乐治疗培训中的个人治疗作用：自我探究
本论文由 DigitalCommons@Molloy 免费提供给您，供您开放访问。它已被 DigitalCommons@Molloy 的授权管理员接受并纳入论文和学位论文。如需获得许可，请通过上面列出的电子邮件地址联系作者。如果没有列出电子邮件地址或需要更多信息，请联系 tochtera@molloy.edu。
音乐的力量——俄勒冈州新兴商业音乐产业的经济分析
俄勒冈州拥有充满活力的创意氛围，培养了众多在全国范围内知名的艺术家，此外还有大多在当地广为人知的独立艺术家。该州还举办许多年度音乐节和现场表演活动，吸引了大量参与者，同时也是大大小小的音乐企业的所在地，包括录音室、母带工程师、作曲家、调音师、数字流媒体服务、平面设计师和音乐教育家。俄勒冈州商业音乐产业的所有这些组成部分都通过提供娱乐和增加表演场所的利润、分配工资和创造吸引州内外人士的文化来对社区产生经济影响。因此，俄勒冈州商业局和俄勒冈州立法机构将商业音乐产业视为一个重要的新兴产业部门。俄勒冈州的这项首创研究旨在提供一个框架和基准，以了解商业音乐产业的经济意义。为了定义俄勒冈州的商业音乐产业，波特兰州立大学 NERC（西北经济研究中心）研究团队综合了过去的学术研究、区域报告、聚类分析和行业顾问小组的专家指导，开发了商业音乐概念图，以直观的方式展现连接创作者和消费者的行业部门——内容制作、发行和营销以及现场表演。
使用人工智能生成音乐
网络扬声器用于公共场所的公共广播，有时也用于播放背景音乐。要播放音乐，需要专门为在公共环境中使用而制作的特殊商业音乐许可证。但是，为了按照现行法规做到这一点，客户必须支付许可费并了解版权许可的相关知识。在本文中，我们探讨了使用机器学习方法生成替代的、无需许可的背景音乐的可能性。我们调查了该领域的现有模型和数据集，并对音乐家进行了访谈，以确定可用作评估指标的音乐质量特征。我们选择调整和比较 Transformer 模型 GPT-3 和长短期记忆 (LSTM) 模型 Performance_RNN。使用 COSIATEC 算法对音乐进行评估以查找递归模式，并使用基于 Tymoszcko 的调性理论的自定义指标。进行了实验以调查学习率、训练数据特征和生成参数的影响。 GPT-3 和 Performance RNN 在生成音乐的长期结构方面都表现良好，但训练时间和准确度因所选数据集而异。为了补充本论文的研究结果，研究人类对音乐的感知与本报告中获得的分数之间的相关性将会很有趣。进一步研究训练数据特征（例如流派和旋律内容）的影响也很有趣。
人工智能生成的音乐知识案例
摘要 机器学习模型的可解释性越来越受到人工智能 (AI) 和人机交互 (HCI) 社区研究人员的关注。现有的大多数工作都侧重于决策，而我们考虑知识发现。具体来说，我们专注于评估人工智能在艺术和人文学科中发现的知识 / 规则。从特定场景出发，我们提出了一种实验程序来收集和评估人类对人工智能生成的音乐理论 / 规则的口头解释，这些解释呈现为复杂的符号 / 数字对象。我们的目标是揭示在解码来自人工智能源的表达性信息的过程中存在的可能性和挑战。我们将此视为迈向 1) 更好地设计人类可解释的人工智能表示和 2) 评估人工智能发现的知识表示的可解释性的通用方法的第一步。