XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMusical
2024-2025秋冬活动指南 - Neenah市
加入Kidstage，参加每周的表演课，并在这个全新的音乐剧《小马达加斯加》中扮演！加入亚历克斯（Alex）狮子，马蒂（Marty the Zebra），长颈鹿梅尔曼（Melman the Giraffe），臀部嘻哈音乐（Hip Hip Hippo），当然还有那些热闹的企鹅在一生的音乐冒险中绑定到您的舞台上。基于Smash Dreamworks动画电影，马达加斯加 - 音乐冒险Jr。跟随您所有最喜欢的裂缝 - lackin的朋友，因为他们从纽约中央公园动物园的家中逃脱了，发现自己正走向朱利安国王马达加斯加的疯狂世界。加入我们和这个充满乐趣的经典 - 5-13岁的所有年龄段的零件。日期：9月25日至1月18日星期三时间：6：00-7：00pm年龄：5-13 Fee：$ 187加入KidStage，参加每周表演课，并在此全新的音乐剧中播放Madagascar Jr。加入亚历克斯（Alex）狮子，马蒂（Marty the Zebra），长颈鹿梅尔曼（Melman the Giraffe），臀部嘻哈音乐（Hip Hip Hippo），当然还有那些热闹的企鹅在一生的音乐冒险中绑定到您的舞台上。基于Smash Dreamworks动画电影，马达加斯加 - 音乐冒险Jr。跟随您所有最喜欢的裂缝 - lackin的朋友，因为他们从纽约中央公园动物园的家中逃脱了，发现自己正走向朱利安国王马达加斯加的疯狂世界。加入我们和这个充满乐趣的经典 - 5-13岁的所有年龄段的零件。日期：星期三，
期间仪器
Pority是为期间工具1提供背景的原因。时期仪器是一种月经的音乐对象 - 它旨在仅根据人类的血液创造声音。正如我们将在本文中讨论的那样，月经是一种身体材料，与广泛的文化和社会规范，期望和禁忌相关，并且可以作为时间的特定表示和体现。该乐器从血液中产生个人声音体验，响应这种液体的滴和流动方式。我们描述了时期仪器的设计和开发，将其定义为使用和时间限制的音乐界面。在这种情况下，将“月经时间”的概念应用于声音制作设备的设计，为音乐干预创造了新的空间。探索这个空间揭示了关于亲密，可持续性，女权主义和身体唯物主义的复杂思想网络。我们向Nime社区提供了时期工具，作为一个案例研究，以如何将不同的时间融合到乐器设计中。
使用机器学习阐明个人有节奏的能力
人类可以轻松地提取像音乐这样的复杂声音的节奏，并像舞蹈一样进行定期节拍。这些能力是通过音乐训练调节的，未经训练的人有很大差异。这种变异性的原因是多维的，通常在单个任务中很难掌握。到目前为止，我们缺乏一个综合模型，无法捕捉音乐家和非音乐家的节奏指纹。在这里，我们利用机器学习，基于有和没有正式音乐训练的人的行为测试（带有感知和运动任务）来提取节奏能力模型（n = 79）。我们证明，有节奏能力的变异性及其与正式和非正式音乐经验的联系可以通过包括最小的行为措施（包括最少的行为措施）成功捕获。这些发现强调了机器学习技术可以成功地用于提炼节奏能力，并最终阐明了个人的可变性及其与正式音乐训练和非正式音乐经验的关系。
2023 年战略计划
扩大与缅因州学校的项目合作，成为其他教育组织和非营利组织的资源，特别是为移民青少年和其他 BIPOC 青少年提供服务的组织和非营利组织。考虑制定课后课程和成人课程等策略，扩大多元化、农村和低收入社区的音乐剧和音乐剧教育机会。
音乐治疗及相关发展的最新主题
关键词 音乐与艺术治疗、日本综合医学、演奏乐器、轻度认知障碍、音乐体验问卷 缩写 IMJ：日本综合医学；MCI：轻度认知障碍；MEQ：音乐体验问卷 评论 从实际医疗实践来看，音乐和艺术方面的各种活动都有助于治疗患者 [1]。作者曾是医生、音乐治疗师、钢琴家、书法家和艺术家，多年来一直管理日本综合医学 (IMJ) 的四国分部 [2]。因此，以患者为中心的医学一直是综合医学 (IM) 更广泛领域的重点。本文介绍了这些领域的最新有用主题。在英国，一项大型队列研究
通过深度生成模型的 AI 指导工具实现新手与 AI 音乐共同创作
摘要虽然生成式深度神经网络 (DNN) 已展示出其创作新颖乐曲的能力，但人们对与这些音乐 AI 共同创作的挑战和潜力关注较少，尤其是对于新手而言。在一项对一种广泛使用的交互式音乐 AI 的需求探索研究中，我们发现 AI 会因其生成的音乐内容数量而让用户不知所措，并因其非确定性输出而令他们沮丧。为了更好地满足共同创作需求，我们开发了 AI 指导工具，包括将内容生成限制为特定声音的语音通道；用于控制生成内容与现有示例的相似性的基于示例的滑块；用于推动音乐生成朝高级方向（快乐/悲伤、常规/惊讶）的语义滑块；以及可供试听和选择的生成内容的多种替代方案。在一项总结性研究（N=21）中，我们发现这些工具不仅增强了用户对人工智能的信任、控制、理解和合作感，而且还有助于增强用户相对于人工智能的自我效能感和对作品的主人翁感。
n i v e l a c i o n计算机bilingüe
嗨！我是纳耶利（Nayeli），我的父母在亚美尼亚相识。我妈妈是乌拉圭，我父亲是亚美尼亚人。我的名字在亚美尼亚语中的意思是“美丽的女孩”。我出生并住在蒙得维的亚市中心。我决定在UTU学习，因为我喜欢艺术和音乐。我曾就读于蒙得维的亚的一所亚美尼亚学校努巴里安学校，音乐是课程的重要组成部分。我最喜欢的主题是Tall tall de Ensamble Musical。我一直在学习如何弹钢琴5年，我想有一天成为一名钢琴老师。我的梦想是在Sodre乐团中演奏并为观众表演。
进步策略
莱斯特郡音乐中心 (LMH) 旨在通过改变人生的音乐体验丰富和联系年轻人的世界。 这一进步策略建立在音乐进步领导力原则之上（来自 Ben Sandbrook 领导的音乐进步圆桌会议）： LMH 承诺： • 丰富音乐进步，而不是规定音乐目的地 • 连接、授权和支持年轻音乐家找到他们自己的进步道路 • 动员和与他人合作实现这一目标 • 培养和支持年轻领导力 • 确保创造力处于核心 个人进步旅程需要成为主要和指导重点，而不是可能支持其中一些旅程的系统和组织。 需要整体考虑这些旅程发生的整个环境，包括人、地点、空间、物体、体验和互动（见图 1）。 进步环境包含许多因素，而且它们往往很复杂。这些要素只有由许多不同的利益相关者（包括学校、音乐组织、音乐领袖、家长和年轻人个人和集体）才能完整提供，因此知情的合作至关重要。
避免 AI 强加泰勒版的音乐史
由于未来的音乐人工智能会密切关注人类音乐，它们可能会对数据库中的特定人类艺术家产生自己的依恋，而这些偏见在最坏的情况下可能会导致对所有音乐史的潜在生存威胁。人工智能超级粉丝可能会破坏历史记录和现存的录音，以支持自己的偏好，而保护世界音乐文化的多样性可能成为比强加 12 音平均律或其他西方同质化更为紧迫的问题。我们讨论了人工智能封面软件的技术能力，并制作了西方流行音乐史上著名曲目的泰勒版本作为挑衅性的例子；这些作品的质量并不影响整体论点（甚至可能会看到未来的人工智能试图将回形针的声音强加到所有现有的音频文件上，更不用说泰勒·斯威夫特了）。我们讨论了一些针对未来音乐垄断危险的潜在防御措施，同时分析了对完整音乐记录进行最大程度“泰勒·斯威夫特化”的可行性。关键词：音乐人工智能、泰勒·斯威夫特、多样性、人工智能封面
基于能量的特征和双 LSTM 神经网络用于基于 EEG 的音乐和语音分类
摘要 人类大脑通过多种方式接收刺激；其中，音频是大脑在交流、娱乐、警告等方面的重要相关刺激来源。在此背景下，本文的目的是推进对大脑对不同类型的音乐和不同性质的声音（语音和音乐）的反应的分类。为此，设计了两个不同的实验，从听不同音乐类型的歌曲和不同语言的句子的受试者那里获取脑电图信号。据此，提出了一种新的方案来表征脑信号以进行分类；该方案基于构建一个特征矩阵，该特征矩阵建立在不同脑电图通道测量的能量之间的关系和使用双长短期记忆神经网络的基础上。利用获得的数据，对基于脑电图的语音和音乐、不同音乐类型以及受试者是否喜欢所听歌曲进行分类进行评估。实验表明，所提出的方案性能令人满意。二元音频类型分类的结果成功率达到 98.66%。在四种音乐流派的多类分类中，准确率达到61.59%，音乐品味的二分类结果上升至96.96%。