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使用 EEG 和大规模在线研究测量音乐参数对音频通知的认知和行为反应的影响
先前的研究已经评估了各种音频通知设计。然而，对此类通知如何工作（特别是在用户认知状态层面）的更深入研究的呼声一直没有得到回应；而且，评估多种环境中大量参与者的音频通知的研究也很少。本研究进行了一项脑电图研究（N=20）和一项在线研究（N=967），以加强对三个音乐参数——旋律（简单、复杂）、音高（高、低）和节奏（快、慢）——如何影响用户的认知和行为的理解。有八种不同的通知，这些参数的组合不同。在线研究分析了用户特定信息和环境信息对用户收听这些通知时行为的影响。结果表明，节奏和音高对用户认知和行为的速度和强度（准确性）有主要影响。用户的特征和环境影响这些音乐参数的效果。
音乐教育中音乐情感识别和人工智能的融合
摘要：本文讨论了音乐情感识别技术和人工智能（AI）在音乐教育中的融合和应用。随着人工智能技术的快速发展，其应用越来越广泛地用于教育领域，尤其是在音乐教育领域。AI不仅提高了教学效率，而且还为学生提供了更加个性化和高效的学习经验。作为AI的重要分支，音乐情感识别技术可以准确地识别和解释音乐作品中的旋律，节奏和和谐元素所表达的情感和艺术概念，这对于学生在音乐欣赏和学习过程中深入了解音乐工程的含义和本质具有重要意义。本文分析了音乐情感识别和音乐教育中AI整合的当前状况，优势和挑战，并提出了相应的策略和建议，旨在在音乐教育领域提供理论参考和实践指导。
第 14 届声音与音乐计算会议论文集...
Jeffrey M. Morris Ferin Martino 的巡演：将同一算法艺术装置改编到不同场地和平台的经验教训 Tejaswinee Kelkar、Alexander Refsum Jensenius 探索“声音追踪”中的旋律和运动特征 Ryan Kirkbride Troop：一种用于现场编码的协作工具 Yusuke Wada、Yoshiaki Bando、Eita Nakamura、Katsutoshi Itoyama、Kazuyoshi Yoshii 一种自适应卡拉 OK 系统，可与用户的歌声同步播放音乐音频信号的伴奏部分 Jose J. Valero-Mas、José M. Iñesta 对起始选择函数中阈值建立的描述性统计和自适应方法的实验评估 Raul Masu、Andrea Conci、Cristina Core、Antonella de Angeli、Fabio Morreale Robinflock：一种用于与儿童互动场景的复音算法作曲家Philippe Kocher 技术辅助的多时间音乐表演 Peter Lennox、Ian McKenzie 通过组织传导研究空间音乐感受质
迷幻：音乐与迷幻的相互作用
图1音乐的预测编码。（a）音乐（由旋律，和谐和节奏组成）感知是由大脑的实时预测模型通过贝叶斯推论所设定的预测。模型取决于听众的文化背景，听到音乐的背景，听众的个别特征，他们的能力，他们的大脑状态以及生物学因素。（b）音乐摘录显示了一个晕厥节奏，可以使用4/4米的遵循。串联注释会导致感知的节奏与预测的仪表之间存在误差，敦促听众通过例如敲击来加强仪表来行动。这个过程每次节奏都会重复出现，并且长期，这允许学习和音乐引起的情感。（c）涉及音乐感知，动作和情感过程的大脑网络的概述。学习被描述为通过贝叶斯推断对预测性脑模型的持续更新。2 p表示贝叶斯推论中音乐预测的持续更新。
农业发展委员会2月18日星期二...
成员在场：Heather Shobe，Eden Tree Farm Ann Siddall主席，Alberni地区秋季公平协会Fred Boyko，选举区“ B”（Beaufort）帕特·迪肯（Pat Deakin Tanya Shannon, Shannon Farms Lisa Aylard, Alberni Farmers' Institute, Stonehaven Farm Claire Boudreau, Spirit Square Farmers Market Patty Radcliffe, 4H Amber Lamb, Feathers be Found Katie Miles, Coastal Foods Roundtable, Tofino Community Food Initiative REGRETS: Bob Collins, Arrowvale Farm Thom O'Dell, Ministry of Agriculture & Food Jen Cody, Nuu-chah-nulth Tribal Council Victoria Lake, Effingham Oyster Melody Francoeur, Producer STAFF PRESENT : Amy Needham, Sustainability Planner Heather Zenner, Manager of Administrative Services Jodie Frank, Solid Waste Project Coordinator Jenny Brunn, General Manager of Community Services Alex Dyer, Planning Manager The meeting can be viewed on the Alberni-Clayoquot Regional District website at: https://www.acrd.bc.ca/events/12-11-2024/ 1。命令主席打电话给会议，在12:47 pm订购。主席承认这次会议在整个Nuu-Chah-Nulth领土上举行。主席报告说，该会议正在录制并直播到区域区网站上的YouTube。
大脑中的音乐
音乐在人类文化中无处不在——作为情感和愉悦体验的源泉，它让我们在身体和情感上都深受感动——学习演奏音乐可以塑造大脑的结构和功能。大脑中的音乐处理——即对旋律、和声和节奏的感知——传统上被研究为一种听觉现象，使用被动聆听范式。然而，在听音乐时，我们会主动预测接下来可能发生的事情。这种行为方面使我们对涉及动作、情感和学习的大脑结构的音乐处理有了更全面的理解。在这里，我们回顾了音乐感知的认知神经科学文献。我们表明，音乐感知、动作、情感和学习都依赖于人类大脑的基本预测能力——由音乐预测编码模型所形成。这篇评论阐明了这种对个人音乐感知和专业知识的表述如何扩展到解释集体音乐创作的动态和潜在的大脑机制。这反过来对音乐即兴创作所体现的人类创造力具有重要意义。这些最新进展从神经科学的角度为我们理解音乐的意义提供了新的见解。
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。
人类/人工智能共同创作歌曲的实验
音乐共同创造旨在使人类和计算机合作创作音乐。作为计算音乐学领域的 MIR 团队，我们在编写“2020 年 AI 歌曲大赛”参赛作品时尝试了共同创造。人工智能用于独立生成歌曲的结构、和声、歌词和旋律，并作为人类作曲的基础。从创意和技术的角度来看，这都是一个挑战：在很短的时间内，团队必须调整自己的简单模型或尝试现有模型，以完成相关但仍不熟悉的任务，即通过 AI 生成音乐。我们提出的歌曲名为“I Keep Counting”。我们公开详细介绍了歌曲创作、编曲和制作的过程。这次经历提出了许多关于创造力和机器之间关系的问题，无论是在音乐分析和生成方面，还是在人工智能在协助作曲家工作方面可以发挥的作用方面。我们尝试将人工智能作为自动化，将作曲的某些部分机械化，尤其是将人工智能作为建议来培养作曲家的创造力，这要归功于令人惊讶的歌词、不寻常的部分连续性和意想不到的和弦进展。因此，处理这种材料可以激发人类的创造力。
阿里郎，韩国传统民歌
H. 描述：学生将描述阿里郎的文化意义。 I. 分析：分析力度和措辞如何影响歌曲的情感传递。 J. 比较：比较阿里郎的传统和现代表演，找出风格和诠释的差异。 材料（如书籍、录音、技术、乐器等）：乐谱、钢琴 教育理论和/或研究原理：近侧发展区 (ZPD)：通过先教授较容易的部分（旋律），然后再进展到更复杂的任务（和声和力度）的支架式教学，符合维果茨基的 ZPD 理论。 建构主义学习：本课旨在让学生通过参与文化背景和基于表演的学习 (Piaget, 1969) 积极建构知识。 学生所需的先前知识： 基本合唱经验：学生应有和声歌唱和合唱经历。基本音乐理论：了解音乐的动态（钢琴、强音、渐强）并能够阅读基本的 SATB 合唱乐谱。文化开放性：对世界音乐或多元文化音乐背景的先前讨论将有助于学生理解阿里郎的意义。