集成机器学习 ● 声明式数据流架构(计算结构与执行分离) ● >200K LOC,> 1000 次引用 ● 2017 年左右停止积极开发
认知和神经行为问题是极度早产儿最严重的不良后果之一。这种神经发育障碍可以通过非药物干预来缓解,例如创造性音乐疗法 (CMT),这是一种互动的、以资源和需求为导向的方法,可提供个人社交和音乐刺激。目的是测试一项研究 CMT 作用的研究的可行性,并通过 MRI 测量 CMT 对结构和功能性大脑连接的短期和中期影响。在这项随机对照的临床试点可行性试验中,82 名婴儿被随机分配到 CMT 或标准护理。一名经过专门培训的音乐治疗师通过婴儿指导的摇篮曲式哼唱和歌唱来提供 CMT。为了测试 CMT 对大脑结构和功能的短期影响,获取了扩散张量成像数据和静息状态功能成像数据。尽管随机分组后,对照组中父母有中等程度的拒绝,但仍实现了临床可行性。40 名婴儿作为 MRI 分析的最终队列。结构性脑连接似乎受到 CMT 的中等影响,结构性连接组学分析显示,只有后扣带皮层的整合度有所提高。滞后静息态 MRI 分析显示,接受 CMT 治疗的婴儿丘脑皮层处理延迟更低、功能网络更强、主要在左前额叶、辅助运动和颞下脑区的功能整合度更高。这项试验提供了独特的证据,表明 CMT 对早产儿高阶认知、社会情感和运动功能网络的功能性脑活动和连接性具有有益影响。我们的结果表明,CMT 有可能改善早产儿的长期神经发育结果。
I. Chimborazo的理工高中(ESPOCH),厄瓜多尔。 div>II。 div>武装部队,埃斯佩,厄瓜多尔。 div>iii。 div>厄瓜多尔UTA的Ambato技术大学。 div>iv。 div>Vicente Leon Technology Institute,厄瓜多尔。 div>
近年来,在音频生成的深度学习模型中已取得了重大进展,提供了有希望的工具用于Musical Creation。在这项工作中,我们研究了在互动舞蹈/音乐表演中使用深度音频生成模型的使用。我们采用了一种表演主导的研究设计方法,建立了研究者/音乐家与舞者之间的艺术研究合作。首先,我们描述了我们的运动互动系统 - 整合深度音频生成模型,并提出了三种用于体现深层空间的探索方法。然后,我们详细介绍建立以系统共同设计为中心的性能的创作过程。最后,我们报告了舞者访谈的反馈,并讨论结果和观点。代码实施在我们的GitHub 1上公开可用。
机器人和人工智能(AI)的融合正在彻底改变音乐和娱乐领域。机器人正在从执行以服务为导向的任务到具有潜在的情感参与的先进人类机器人互动(HRI)。对机器人表现力的追求在音乐和娱乐机器人的建模,设计和控制中提出了新的挑战和机遇。当前的研究主要是针对能够操纵各种乐器的机器人的设计和物理实施(Wang等,2022; Lim等,2012),而实时HRI的社会智能机器人的开发仍未被倍增。随着AI的进步,机器人现在可以组成和即兴创作,并在HRI期间解释和应对人类情感状态(McColl等,2016; Wang等,2024)。该研究主题始于介绍AI驱动的音乐和娱乐机器人的最新发展。由于电话的结果,本研究主题已接受和收集了六篇论文。这些文章对各种艺术形式进行了全面的探索,包括在钢琴,小提琴,吉他,鼓和马里姆巴等乐器上唱歌,舞蹈和音乐表演。图1显示了这些研究中研究的音乐机器人的概述。在贡献的作品中,两篇文章着重于灵巧的操纵和感觉运动协调。Gilday等。引入了一个通用系统,该系统具有一个能够弹钢琴和表演吉他弹奏的参数手。与现有的定制机器人音乐系统不同,该提议的手被设计为单件3D打印结构,通过调制机械性能和驱动模式,证明了在娱乐应用中增强表现力的潜力。这项研究强调,利用系统 - 环境相互作用可以实现具有简化控制的多种多样的,多功能的功能和可变播放样式。而不是乐器弹奏,而是Twomey等。使用手臂上的可穿戴软传感器研究了舞蹈性能,以探索这种设备是否可以增强艺术表达。舞蹈运动是在虚拟质量弹簧阻尼器系统中以山液的形式建模的,并在本地框架中分析了肢体,以避免通常与IMUS相关的漂移问题。作者提出了一种并行算法来检测
Carr, D. (2006)。音乐对于道德和精神修养的意义。音乐教育哲学评论,14(2),103 – 117。 Chao, YR (1956)。汉语的声调、语调、歌唱、吟诵、宣叙调、调性作曲和无调性作曲。收录于 M. Halle、HG Lunt、H. McLean 和 CH Van Schooneveld (Eds.) 为罗曼·雅各布森:六十岁生日论文集(第 52 – 59 页)。 Morton。Lai, TC 和 Mok, R. (1981)。玉笛:中国音乐的故事。斯温顿书。 Lindqvist, C. (2006)。秦。Albert Bonniers。 Liu, J. (2014)。古典儒家的音乐艺术与美学。收录于 V. Shen (Ed.),《道与古典儒家哲学》(第 227 – 244 页)。Springer。https:// doi.org/10.1007/978-90-481-2936-2_10 。Pian, RC (2000)。声调和声调:将音乐元素应用于中文词语。《汉语语言学杂志》,28 (2),181 – 200。Ross, D., Choi, J., & Purves, D. (2007)。语音中的音乐间隔。《美国国家科学院院刊》,104 (23),9852 – 9857。https://doi.org/10.1073/pnas。0703140104 。Schellenberg, M. (2012)。在声调语言中,语言决定音乐吗?民族音乐学,56(2),266 – 278。 Tien,A。(2015)。中国音乐的语义学:分析选定的中国音乐概念。John Benjamins。 Van Gulik,RH(2011)。中国琵琶传说(第 3 版)。兰花出版社。 Wang,WS-Y。(1973)。汉语。科学美国人,228(2),50 – 63。 Wee,L.-H。(2007)。揭示普通话声调与音乐旋律的关系。汉语语言学杂志,35(1),128 – 144。
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。
游戏设计与音乐相结合的专业侧重于音乐技术,旨在让学生为管理游戏设计创作过程中不可或缺的音乐和声音设计的各个方面做好准备。学生专注于数字声音技术、视听集成技术和协作技能,这些技能都基于现实世界的经验,是将音乐想象力有效运用到游戏设计环境中所必需的。此外,还强调了在游戏行业广泛应用中有意义的参与所必需的美学、表现力、心理和社会视角。
自 20 世纪初以来,脑电图 (EEG) 已被广泛应用于医疗和各种大脑过程的研究。随着技术的快速发展,越来越多精确和先进的研究工具应运而生。然而,这些设备的主要限制因素往往是价格高,有些设备便携性差,设置时间长。尽管如此,市场上还是出现了各种各样的无线 EEG 设备,它们没有这些限制,但信号质量较低。同时对多名参与者进行 EEG 记录的技术以及新的技术解决方案为了解群体的大脑情绪动态提供了更多可能性。大量研究对许多移动设备进行了比较和测试,但结果却相互矛盾。因此,在开展大规模研究之前,测试特定无线设备在特定研究环境中的可靠性非常重要。本研究的目的是评估两种无线设备(g.tech Nautilus SAHARA 电极和 Emotiv™ Epoc +)用于检测音乐情绪的可靠性,并与金标准 EEG 设备进行对比。16 名参与者报告说,在听他们最喜欢的令人毛骨悚然的音乐片段时,他们感到情绪愉悦(从低度愉悦到音乐般的寒意)。在情绪检测方面,我们的结果显示,在 alpha 频段的左前额叶和左颞叶区域,Epoc + 与金标准设备之间存在统计学上的显著一致性。我们验证了 Emotiv™ Epoc + 在音乐情绪研究中的用途。我们没有发现 g.tech 和黄金标准之间存在任何显著的一致性。这表明 Emotiv Epoc 更适合在自然环境中调查音乐情绪。
在听觉感知过程中,神经振荡已知会与声学动态同步,但它们在听觉信息处理中的作用仍不清楚。作为一种可以通过声学参数化的复杂时间结构,音乐特别适合解决这个问题。在一项针对人类参与者的行为和脑电图联合实验中,我们研究了刺激的时间(声学动态)和非时间(旋律频谱复杂性)维度对神经同步的相对贡献,神经同步是一种刺激-大脑耦合现象,在这里操作上定义为声学和神经动态之间的时间相干性。我们首先强调低频神经振荡会稳健地与复杂的声学时间调制同步,这强调了这种耦合机制的细粒度性质。我们还揭示了增强音高、和声和音高变化方面的旋律频谱复杂性会增加神经同步。重要的是,这种操作增强了 theta(5 Hz)范围内的活动,这是一种与旋律音符速率无关的频率选择性效应,可能反映了所涉及的神经过程的内部时间限制。此外,虽然情绪唤醒评级和神经同步都受到频谱复杂性的正向调节,但未观察到唤醒和神经同步之间的直接关系。总体而言,这些结果表明,音乐的神经同步对听觉信息的频谱内容很敏感,并指示了听觉水平的处理,这应该与高阶情绪处理阶段区分开来。