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数字音乐研究网络一日研讨会2024
tittle：音乐信号的模型：表示，学习与生成摘要：低级音频表示和高级表示学习是音乐分析和综合的核心。因此，演讲将介入索尼CSL在音频表示方面的一些以前的作品，涵盖了不同的概念和用例。学习一阶和二阶基础函数以获得所需的不变，并研究了为生成，高级表示的自我监督学习和音频编解码器的低级音频表示。最后，将讨论音乐音频综合，从gan到潜在的扩散，再到连续自回旋模型的最新进步。bio：斯特凡·拉特纳（Stefan Lattner）担任索尼CSL巴黎音乐团队的研究员领导者，他专注于音乐制作，音乐信息检索和代表性学习的生成AI。在奥地利的维也纳人工智能研究所和计算感知研究所林兹（Linz）的研究所研究之后，他于2019年在奥地利林茨的约翰内斯开普勒大学（JKU）获得博士学位。他的研究以音乐结构的建模为中心，包括转换学习和计算相对音调感知。他目前的兴趣包括音乐创作，现场演出和音乐中信息理论的人力计算机互动。他专门研究潜在的扩散，自我监督的学习，生成序列模型，计算短期记忆和人类感知模型。
smitin：生成音乐变压器的自我监测的推理时间干预 /作者= koo，junghyun;威奇，戈登； Germain，FrançoisG； Khurana，Sameer； Le Roux，Jonathan /CreationDate = 2025年1月23日 /受试者=人工智能，机器学习，语音< /div < /div>
摘要我们介绍了自我监控的推理时间干预（SMITIN），这是一种使用分类探针来控制自回归的生成音乐变压器的方法。这些简单的逻辑回归探针通过使用表现出特定的音乐性状（例如，鼓声/不存在鼓或真实/合成音乐）的小型音频示例对变压器中每个注意力头的输出进行了训练。然后，我们将注意力头转向探针方向，以确保生成模型输出捕获所需的MUSICAL性状。此外，我们监视探针输出，以避免在自回归产生中添加过量的干预措施，这可能会导致时间上不一致的音乐。我们在音频延续和文本到音乐应用程序中客观和主观验证结果，证明了将控件添加到大多数音乐家的重新培训甚至灌感都是不切实际的大型生成模式中的能力。建议的干预方法的音频样本可在我们的演示页面上
音乐在增强高等教育学生认知和情感发展中的作用：比较研究
音乐在支持认知和情感发展中的作用越来越多地认可。本文研究了结构化音乐计划对高等教育学生中认知能力（例如记忆，注意力和解决问题）以及情感健康（包括压力管理和自我意识）的影响。使用比较研究设计，研究研究了来自常规音乐活动或没有正式音乐曝光的各种学术领域的学生。定量评估衡量认知功能的改善，而定性反馈则捕捉了参与者在情绪增长和压力弹性方面的经验。的调查结果表明，从事常规音乐活动的学生表现出明显的认知和情感上的好处，包括增强记忆力保留，更大的情绪调节和改善的学术动机。该研究得出结论，将音乐纳入高等教育课程可以成为整体学生发展的宝贵工具，支持学业成绩和个人福祉。为教育机构提供了建议，考虑了基于音乐的干预措施以增强学生的成绩。关键词：音乐教育；认知发展；情感幸福；高等教育；学生参与
2024音乐疗法手册
我们的MMT计划远远超过了您签到的课程清单以获得学位。在这里，您将积极参与学习经验，以扩大您对音乐提供的能力提供的理解，作为人们的健康和福祉的变革力量。您将深入研究理论和研究，并将其应用于临床实践。自我反思和个人发展将导致您作为专业人士的认识和成长。您将与您的队列中的其他人建立关系，他们将成为您职业余下职业的强大而持久的支持系统。最重要的是，您的客户将受益于细微差别的临床技能的提高，这些临床技能对他们的特定需求具有文化敏感和个性化，而您将对所选择的职业感到更加满意和满足。
用Physarum polycephalum撰写流行音乐...
诸如算法作曲家之类的创意系统经常使用人工智能模型，例如马尔可夫链，神经网络和遗传算法来模拟随机过程。非常规计算（UC）技术可以说明数据存储，处理，输入和输出的非数字方式。UC范式（例如生物计算和Quanth computing）钻探到二进制位以外的域，以处理复杂的非线性函数。在本文中，我们将Physarum Polycephalum作为过程来处理并为流行音乐生成创意数据。该有机体在撰写我们的歌曲《蠕动到我的草坪》的过程中担任合作者。尽管在该领域进行了研究，但文献缺乏流行音乐的例子，以及在创作音乐时如何控制有机体的非线性行为。这很重要，因为非线性表示形式不如常规数字手段那么明显。本研究旨在将这项技术分解给非专家和音乐家，以便他们可以将其纳入其创作过程中。更重要的是，它结合了电阻器和回忆录，以具有更大的灵活性，同时生成音乐并优化参数以进行更快的处理和性能。
通过人类偏好研究基准音乐生成模型和指标
摘要 - 截止性的进步使产生的音乐更接近人类创造的作品，但是评估这些模型仍然具有挑战性。虽然人类的偏好是评估质量，将这些主观判断转化为客观指标的黄金规模，尤其是对于文本审计和音乐质量，但事实证明很困难。在这项工作中，我们使用12种最先进的模型生成了6K歌曲，并对15K成对音频比较与2.5k人类参与者进行了调查，以评估人类偏好与广泛使用的指标之间的相关性。据我们所知，这项工作是第一个基于人类偏好对当前最新音乐生成模型和指标进行排名的工作。为了进一步的主观度量评估领域，我们提供了对生成的音乐和人类评估数据集的开放访问。索引术语 - 音乐生成，评估指标，音频数据集，人类评估调查
2024 年音乐对德克萨斯州的经济影响
疫情爆发近五年后，音乐相关活动继续增长，尽管劳动力市场的持续变化导致就业量下降，但整体活动水平却有所提高。具体而言，德克萨斯州与音乐直接相关的总体就业岗位数量停滞不前，尽管仍有一些工作岗位的工资较高。这是该分析首次将音乐对旅行和旅游业的影响纳入分析，进一步完善了音乐在德克萨斯州经济中的作用。经济发展带来的投资回报通常是长期的回报，因为外部事件往往会在短期内推动区域经济的命运。然而，德克萨斯州的前景依然光明，因为疫情过后企业和人员的大量涌入仍然是一股积极力量。德克萨斯州的未来很大程度上取决于最近吸引如此多人才来到这里的原因：高素质的劳动力、创新和创业精神、知识产业集群、世界一流研究型大学和其他高等教育机构的存在，以及支持增长和发展的公共政策。上述内容中蕴含着创造力、创新和生活质量之间的相互关系，这些关系构成了现代经济基础的重要组成部分。音乐是这个等式不可或缺的一部分；这篇简短的分析更新了之前四次完成的音乐对该州经济的影响，使用相同的方法和数据来源，并讨论了对德克萨斯州经济产生额外影响的广泛领域。建模过程中使用的输入和方法
基于面部情感的音乐推荐...
抽象的人情绪在塑造个人的经历和互动中起着关键作用。情绪是人类将自己的内心感传达给他人的主要手段，通常是通过手势和声音变形传达的。个人具有影响周围人的情绪状态的独特能力。人类，类似于高级机器，具有显着的预测能力和情绪提示的无与伦比的准确性。预测面部表情，包括微笑，眼动和微妙的面部肌肉运动，对于衡量个人当前的情绪至关重要。在苦恼或沮丧的时期，人们经常通过将可信赖的同伴或沉浸在音乐中寻求慰藉，这种治疗媒介既可以舒缓身心。利用这些见解，我们的项目旨在通过面部表情分析来预测个人的情绪，然后播放为他们的情绪量身定制的音乐，从而增强了一种镇定和情感的幸福感。此外，我们的项目还可以根据他们当前的情绪状态来策划个性化的播放列表，从而为情绪增强和自我保健提供途径。关键字：人类的情感，表达，音乐，情绪。
课程Vitae Ichiro Fujinaga -Schulich音乐学院
2021/10 - 加拿大音乐信息检索（2021-06-01-01–2028-05-31）的加拿大加拿大研究主席（级）研究主席，音乐技术领域（2021-2）2016/01-6/03访问教授（Tsukuba University of Librals，Media，Media and Media and Media）， 2008/09–9/05访问教授（Tsukuba University）图书馆，信息和媒体研究研究生院（Y. Hiraga教授）2005/08–21/09研究与管理副教授（McGill University）研究与行政管理副副教授（2016-7）主席（2016-7）主席，音乐技术领域（2009-12-12-12，2014-5，2014–5，2017- 2002）2002/07-88-88-88-88-88（2002/88）（2002年）2002/07（88）（2002年）（2002年）（2002年）（2002年）2002年（2002年）。大学音乐技术领域的主席（2002-3）音乐媒体和技术跨学科研究中心代理总监（2003/08-2004/11）1999 - 01年首席顾问（NSF数字图书馆计划授予）Eisenhower图书馆，Johns Hopkins University，Digitigallibly converted Americal University converted 29,000张美国流行的表格音乐表格和Indi read Atat和Indi。1995–97访问教授（日本科学技术高级研究所（Summers））信息科学系（S. Horiguchi教授）独立研究，进行研讨会和多媒体应用程序研究的直接研究生。1995–97访问教授（日本科学技术高级研究所（Summers））信息科学系（S. Horiguchi教授）独立研究，进行研讨会和多媒体应用程序研究的直接研究生。
从歌词和音乐伴奏中产生人声
摘要 - 在这项工作中，我们介绍了自动框架，这是一项新颖的框架，旨在从提供的歌词和音乐伴奏中产生多样化和高质量的歌声。自动自动通过将音乐伴奏纳入额外的条件输入来扩展现有的基于语义令牌的文本到语音方法。这使其能够自动将其声音与伴奏的节奏和旋律细微差别同步，同时坚持提供的歌词。我们的贡献包括针对用于唱歌语音综合的自回旋音频模型的新型培训计划，以及消融研究，以确定在音乐伴奏上生成的最佳方法。我们通过主观听力测试来衡量自动的性能，展示了其产生连贯和创意的歌声的能力。此外，我们开源代码库，以在唱歌语音合成领域进行进一步的研究。索引术语 - 语音综合，音乐发电，自回归音频生成