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不同的音乐类型如何影响任务焦点
过去的研究发现，人们所听的音乐可能会影响他们的注意力。这项研究研究了不同类型的音乐对神经发散者 (ND) 和神经典型 (NT) 人群的任务专注度的影响。年龄在 14 至 18 岁之间，共有 24 名参与者，其中 12 名是 ND，12 名 NT。参与者被平均分成四个音乐组：古典音乐、游戏音乐、个人收藏音乐和无音乐。学生研究人员使用精神运动警觉测试 (PVT) 和脑电图 (EEG) 来确定每个参与者在听音乐时的任务专注度水平。研究发现，音乐对专注度的影响过于主观和个人化，无法得出哪种音乐类型最好/最差的大致趋势。这对于音乐治疗领域很重要，因为它表明音乐需要根据每个客户进行个性化设置，并且不能依赖于总体趋势。
Steinway乐器Holdings，Inc。表格S-1/A提交2023-03-17
此次产品完成后，我们将有两类普通股，A类普通股和B级普通股。除了投票和conversion依，A类普通股和B级普通股的权利是相同的。A类普通股的每股份额有权获得每股一票。B级普通股的每股份额有权获得每股10票。我们A类普通股和B级普通股的持有人在所有事项上一起作为单个班级投票，除非本招股说明书中另有规定或适用法律要求。B级普通股的每份未偿还股份将在任何转移时自动转换为A类普通股的一部分，除了某些例外和我们修订和重述的公司证书中所述的某些例外和允许的转移。本发行完成后，B级普通股的所有股份将由约翰·保尔森（John Paulson）和某些附属实体（如下定义）持有，该实体将共同代表大约
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。
创伤性暴露之前的音乐经验是一种弹性因素：概念分析
可以通过弹性因素在整个生命的过程中动态触发抗弹力机制，以防止个体发展与压力相关的病理，例如创伤后应激障碍（PTSD）。一些介入的研究表明，经历创伤事件后听音乐和音乐练习会降低PTSD的强度，但令人惊讶的是，我们所知的没有研究将音乐经验探索为在可能发生创伤事件的可能发生之前的潜在韧性因素。在当前的概念分析中，我们试图总结有关弹性概念的了解以及音乐经验如何触发PTSD中的两种关键机制：情感调节和认知控制。我们的假设是，在创伤前时期，通过音乐经验刺激这两种机制可以帮助防止情绪失调的症状和PTSD中存在的入侵。然后，我们开发了一个新的框架，以指导未来的研究，旨在隔离和研究音乐经验在响应创伤方面发展PTSD的保护作用。这种研究的临床应用可能是开发促进情绪调节和认知控制的创伤前培训，该培训的目的是面临有可能发展PTSD的人群，例如医护人员，警察和军事人员。
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
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。
使用计算机视觉的编织式音乐界面
本文描述了一种音乐表达的新乐器，该乐器从编织中制作音乐。此接口仅使用针织针，纱线和计算机作为硬件。笔记本电脑上的网络摄像头输入实时捕获玩家编织，定制的maxmsp补丁处理传入的数据流。使用计算机视觉原理检测到运动，以识别表演者针迹的形状，线条和运动。手势然后将表演者的使用映射到合成器，该合成器根据玩家在编织和purl时根据玩家的移动方式产生Music。每个性能都因表演者编织的速度，前者的技术编织风格，针刺上的针迹的种类，性能期间使用的纱线的颜色和纹理以及编织项目的大小。
音乐家的生成AI：设计智能乐器的小数据原型
https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。 2009。 用于交互式机器学习的元启动。 在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。 匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。 http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。 2023。 符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。 ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。2009。用于交互式机器学习的元启动。在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。2023。符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。ACM计算。幸存。56，1（2023）。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。2023。音乐表达的机器学习：系统文献综述。在国际音乐表达界面国际会议上。13页。http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。2018。什么是体现的音乐认知？在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。2000。太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。2019。260–265。2023。2003。具有混合密度复发神经网络的交互式音乐预测系统。在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。 音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。 监护人（2023年10月）。 https：//www.theguardian。 com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。 连续器：与风格的音乐互动。 新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。 https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。监护人（2023年10月）。https：//www.theguardian。com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。连续器：与风格的音乐互动。新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10。1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。2023。管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。在国际音乐表达界面国际会议上。
Chris Cerrone 和 Timo Andres 谈论音乐经济
经济在音乐中扮演什么角色？我们谈论音乐时使用的语言与我们自己的音乐价值观和偏好有何关联？对于作曲家克里斯·塞罗尼和蒂莫·安德烈斯来说，经济是影响从概念到音乐会的整个作曲过程的基石。对于那些不熟悉克里斯和蒂莫并正在寻找一些背景信息的人来说，《纽约时报》的塞思·科尔特·沃尔斯昨天写了一篇关于他们的精彩专题文章。