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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。
机器学习应用于乐器扬声器的声音分类A J Harper Celestion / GP Acoustics（UK）Ltd. 1介绍< / div < / div < / div < / div < / div
机器学习是研究领域，它使计算机具有学习能力，而无需明确编程。程序拥有的经验越多，其任务就越好。在该项目中考虑的情况下，测量的扬声器越多，程序就会越准确地预测听众的主观判断。存在标准化的测量和处理技术，表明扬声器在一方面的表现。其中许多与主观印象非常相关，但是没有一个测量可以说明整个故事。扬声器工程师学会在多年的经验中将一系列测量信息与扬声器的声音联系起来，通常在很大程度上知道单元在聆听之前的声音。这种方法复制了学习元素，允许程序在用一系列最有意义的测量范围喂养时找到扬声器组之间的最佳分离。未分类的驱动器单元可以以有意义的方式将其归类为好是坏，并具有可量化的输出。这些分类与主观判断高度相关。这项工作概述了与扬声器分类有关的机器学习的相关概念，并在概述了所选解决方案的原因之前概述了三种可用方法。这些技术对每种测量作为主观判断的指标的相对重要性提供了一个有趣的见解，最终结果表明，与替代技术或仅任何一个测量值相比，分组的分离大大改善了。描述了一种有效的听力测试方法，该方法非常适合该目的。这提供了组之间的最大听觉差异，同时是可重复，控制和时间效率的。驱动器单元可以选择自信地反复判断，并将其测量用于训练，调整和测试模型。应该强调的是，乐器扬声器旨在产生声音，而不是重现声音1，而繁殖的不准确是设计意图。通过高保真扬声器演奏的电吉他或通过吉他演讲者播放的录制音乐是对此的启发性演示。在这种情况下，好的是指该扬声器的理想声音特征用于使用的典型应用。结果不能直接转移到旨在重现声音的扬声器。
神经音乐疗法手册
MACT-SEL MACT用于选择性注意力技能MAL运动活动LOG MD MD MEFT音乐执行功能训练MEG磁脑电图MEM音乐回声记忆训练MET代谢等效的MIDI MIDI乐器数字界面MIT旋律语调MIT旋律INDONAPIC MMIP音乐情绪诱导过程MMT情绪和记忆训练； musical mnemonics training MNT musical neglect training MPC music in psychosocial training and counselling MPC-MIV MPC mood induction and vectoring MPC-SCT MPC social competence training MRI magnetic resonance imaging MSOT musical sensory orientation training MUSTIM musical speech stimulation NMT neurologic music therapy OMREX oral motor and respiratory exercises PD Parkinson's disease PECS Picture Exchange Communication System PET positron emission tomography PNF proprioceptive neuromuscular facilitation PROMPT prompts for restructuring oral muscular phonetic targets PRS perceptual representation system PSE patterned sensory enhancement QoL quality of life QUIL quick incidental learning RAS rhythmic auditory stimulation RCT randomized controlled trial RMPFC rostral medial prefrontal cortex ROM range of motion RSC rhythmic speech cueing
MUSC 210，了解音乐的心理
Instructor : Dr. Amanda Schlegel ( aschlegel@mozart.sc.edu) Graduate Teaching Assistant: Mr. Andrew Connolly ( connolam@email.sc.edu ) ALS Office: School of Music, Room 313 ALS Office Hours: Tuesday and Thursday, 1:00–2:30 Course Delivery : This course is delivered on Blackboard learning management system with 100% asynchronous course delivery.学生将在不同地点的不同时间工作，并且不需要同时参加任何面对面或同步会议。CAROLINA CORE COURSE DESIGNATION GSS – Global Citizenship and Multicultural Understanding, Social Sciences (Foundational-Level Course) COURSE DESCRIPTION Various psychological and psychosocial aspects of human musical behavior, including introductory musical acoustics, perception and cognition of music, music and the brain, music processing across world cultures, music and emotions, music and human health, music in social contexts, and principles of experimental design.先决条件：无。不需要阅读音乐/表演音乐的能力。本课程的广泛目标是为学生提供的广泛目标：
第3年，单元1概述第3年，单元1概述
每个工作单位都有音乐的聚光灯。就像社会问题一样，随着孩子们的经历，音乐的聚焦也会加深。他们为每个单元的音乐重点提供了一个机会，并有一种加深儿童音乐知识和理解的方法。每个音乐聚光灯都凸显了要讨论，学习和集成到单元的每一堂课的音乐活动和/或音乐元素。这可以通过单元歌曲来完成。Use the Musical Spotlights flexibly within each lesson.在介绍您的表演时，请告诉您的听众。
结构化符号音乐生成的多代理增强学习
摘要。使用具有符号表示的深度学习方法生成结构化的音乐，这是一项艰巨的任务，因为音乐元素之间的复杂关系定义了音乐构成。音乐的象征性表示，例如MIDI或乐谱音乐，可以通过以允许操纵和分析的格式编码音乐来帮助克服其中的一些挑战。但是，音乐的象征性表示仍然需要对音乐概念和理论的解释和理解。在本文中，我们提出了一种方法，该方法利用多代理系统（MAS）和强化学习（RL）进行象征性音乐生成。我们的模型主要集中于Music结构。它以较高的抽象水平运行，使其能够捕获长期的音乐结构和依赖性。我们将RL用作学习范式，人类用户作为音乐专家，以促进代理商对全球依赖和音乐特征的学习。我们展示了RL代理如何学习和适应用户的喜好和音乐风格。此外，我们介绍并讨论了在音乐发电领域中进行代理学习和适应和分布问题解决方案的方法的潜力。
空缺 - 音乐协调员
我们正在寻找一个音乐协调员来监督礼拜团队的音乐导演，在教堂活动的音乐性中提供领导才能，并从音乐角度为敬拜领袖提供支持。您将支持敬拜牧师，以实现他们的愿景，领导音乐家的技术发展，监督和编辑教会媒体的音频，并拥有管理敬拜团队的设备的所有权。作为更广泛的创意团队的一部分，您将帮助计划和制定音乐表演和崇拜教会的特殊活动。
深音乐信息动态
摘要。在本文中，我们使用最近提出的称为“深层音乐信息动力学”（DMID）的框架来探索音乐的深度神经模型的信息，通过将比特率减少应用于用于生成音乐表面的潜在表示。我们的方法是由人类齿轮的速率延伸理论的部分动机，该理论声称，为了处理感官信息的复杂性，某些信息在感知行为中必须丢失或丢弃。随着时间的流逝，有损失的编码会改变音乐结构表示不同级别的声音内部和跨声音形成的预期。此外，我们假设音乐机器学习系统的目标，甚至可能是人类的学习系统，它正在学习一种潜在的表示，该代表“解释”了音乐表面的大多数信息动态。通过对符号（MIDI）和声学（光谱）音乐表示的几个实验，使用额外的比特降低步骤来探索此AS-Sumption。我们的结果表明，在降低的速率编码之间可以找到更高的共同信息。DMID框架对于计算创意音乐系统的研究而言是显着的，因为它允许以一种能够实现的和计算的方式探索音乐数据潜在和表面水平的信息关系。
使用RNN
Impact语句 - 本研究论文介绍了自动化音乐发电，这是由深度学习技术提供支持的音乐作品的革命范式。有可能改变音乐创作的潜力，这种创新使人们对音乐作品工具的访问人数民主化，从而激发了各个级别的艺术专业知识的创造力。人工智能与人类艺术家之间的合作是这项研究的基石，为艺术探索和灵感创造了肥沃的基础。超出其创造性的范围，该项目是多种音乐传统的监护人。从广泛的MIDI文件中学习，该模型演变成一个活生生的存储库，塑造了未来的作品并保护文化音乐遗产。这种开创性的方法不仅在音乐中促进了AI的技术格局，还深深影响了艺术表达和协作动态。本质上，它表示技术与传统的和谐融合，塑造了音乐创作和文化保护的轨迹。