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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%。
学校音乐发展计划摘要模板
我们通过共同努力表演来建立社区，无论是唱歌、合奏/团体表演还是学校作品，尝试创造性的过程，并通过热爱聆听和观看朋友和同学的表演。表演的纯粹乐趣滋养了我们学校社区的灵魂，丰富了每个学生的生活，同时加强了相互支持和信任的纽带。
音乐计算机技术作为综合网络......
Music Vision International – Estados Unidos 摘要：本研究旨在寻找最合适的方法来开发信息技术的新功能，使其适用于交互式音乐教学——例如，使用计算机程序教授乐器演奏。这项研究的目的是将交互性、网络交互和教育功能的实现视为音乐计算机技术 (MCT) 的主要特征。这些技术有助于开发一种有效的方法，进行适当的培训，并开发新的软硬件系统，学生可以通过这些系统学习音乐技能的三个最重要的组成部分：特定乐器的键盘、乐谱和音乐理论。作者的结论是，MCT 可以而且应该充当交互式网络教育环境，有必要在这种条件下为教育过程准备曲目列表，并寻找这种活动的合法组织形式。关键词：互动交流、信息技术（IT）、教学方法、音乐计算机技术（MCT）、教育环境、音乐教学、教育技术 简历：El estudio se hace relatede midte la búsqueda de los enfoques más apropiados para el desarrollo pedagógico de las nuevas características de la tecnología de la información, aplicables a la音乐互动体验，例如，使用信息节目来体验音乐乐器。研究目的是考虑互动、红色互动和教育功能的实施，以信息音乐技术 (MCT) 为特色。为学生提供先进的技术和有效的方法，以提高学生的能力和软件和硬件的新系统
皮质振荡通过舞蹈和音乐专业知识来修改：现场舞蹈观众的证据
人们能够从行动中获得重要的社会信息的能力受到因素的影响，包括运动的熟悉程度，运动图像的能力，身体之间的相互作用及其数量和特性位置（Calvo-Merino等，2005; Cross等，2006; Cross等，2006; Gardner et; Gardner等，2015; Menicucci etal。2020; Wur。枕骨皮层中的腹腔外体积和锻造形状身体区域有选择性地作用于对人体的感知，其形状，姿势和运动，但不适合其他物体（Downing＆Peelen，2016）。此外，枕叶颞皮层仅在彼此社交互动中观察人体时才激活（Abassi＆Papeo，2020; Wurm＆Caramazza，2019年）。舞蹈和音乐训练以多才多艺的方式参与运动感知，执行和体现的互动，以及舞蹈专业知识修饰了大脑的结构和功能（例如，Foster Vander Elst et al。，2023; Giacosa et al。; Giacosa et al。，2016; 2016; 2015; Karpati et al。在舞蹈中，这些变化被证明发生在多个大脑区域，包括前甲，小脑，小脑和后时间区域与动作观察和执行以及美学上的欣赏（Calvo-Merino等，2006; Cross等，2009; Kirsch等人，2015年）。在音乐中，这些变化与负责电机控制和听觉处理的大脑区域以及电机网络与听觉系统之间的连通性有关（Olszewska等，2021，以进行审查）。艺术体验，例如观看舞蹈，可以创造强烈的情感和持久的回忆。Recently, interest has increased in measuring brain processes in real-world interactional settings, including classrooms, theatres, concerts and museums (Chabin et al., 2021 ; Dikker et al., 2017 , 2021 ; Dolan et al., 2018 ; Tervaniemi et al., 2022 ) as opposed to the conventional artificial viewing situations and simplified stimuli used in isolated laboratories （例如Abassi＆Papeo，2020; Calvo- Merino等，2005; Cracco等，2021; Wurm＆Caramazza，2019年）。由复杂的电影，舞蹈或音乐引起的大脑反应无法从此类人工设置和简化任务中收集的数据轻松推断出来（Bartels＆Zeki，2004; Jola＆Grosbras，2013; Nastase等，2020; Zhang et al。，2021）。此外，观众和表演者在现场表演过程中的共同存在和相互关系不能在视频录制的性能中概述。例如，当新手观众观看现场舞蹈与视频记录的舞蹈中观看现场舞蹈时，在新手观众中，运动皮质脊髓兴奋性会得到增强（Jola＆Grosbras，2013年）。情感过程与
音乐认知之光 - LEAD
研究与音乐感知和创作相关的神经过程是认知神经科学中一个成熟的领域。虽然大多数神经成像工具在研究音乐体验的复杂性方面存在局限性，但功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种有前途的、相对较新的工具，可用于在实验室和生态环境中研究音乐过程，也适用于整个发育过程中的典型和病理人群。在这里，我们系统地回顾了 fNIRS 对音乐认知的研究，强调了前景和潜力。我们还概述了 fNIRS 的基本理论，并简要比较了与其他神经成像工具的特点。在五个专题部分中介绍了 59 项符合纳入标准（即使用以音乐为主要刺激的 fNIRS）的研究。对方法论的批判性讨论使我们提出了旨在实现稳健信号分析和可重复性的良好实践指南。提出了一个不断更新的世界地图，包括符合纳入标准的研究的基本信息。它提供了一个有组织的、可访问的、可更新的参考数据库，可以作为社区内未来合作的催化剂。总之，fNIRS 显示出研究音乐认知过程的潜力，特别是在生态环境和特殊人群中，这与音乐认知的当前研究重点相一致。
摘要。通过使用人工智能（AI）技术提高音乐教育质量是激发学生学习音乐兴趣的一个有希望的机会。本文探讨了基于AI的应用程序的集成，以增强实用、个性化和交互式的音乐学习体验。本研究采用的研究方法是对相关来源的文献综述。结果表明，通过检查学生的表现数据，AI能够帮助教师改进音乐教学。对于学生来说，他们可以使用针对个人需求量身定制的策略开始自学，旨在加深他们对音乐知识和音高、速度、节奏和和声等概念的理解。
得益于人工智能技术，音乐艺术的个性化学习成为可能。该技术能够分析歌曲中的音高、节奏、韵律和和声，从而根据每个学生的独特特点量身定制学习体验。Shazam、Adobe Podcast、Am-phed Studio、Mix Check Studio 和 Yousician 等各种基于人工智能的在线应用程序为更广泛地学习音乐艺术打开了大门。学生现在可以通过基于互联网的移动或平板设备灵活地学习和练习音乐，而不受空间或时间的限制。使用人工智能技术的学生还可以调整速度、难度级别和学生偏好，使学习体验更具适应性和有效性。
EEG微骨与音乐训练经验相关联
结论：我们的研究发现有和没有音乐培训经验的人之间某些微杆菌的特征参数差异。这表明在具有不同水平的音乐训练经验的个人中，与语音，视觉调节和注意力调节有关的任务期间的大脑活动模式不同。这些发现支持音乐训练经验与特定神经活动之间的关联。此外，他们认可音乐训练经验的假设，影响了静止状态下的大脑活动。此外，它们暗示音乐训练在与语音，视觉和注意力调节有关的任务中的促进作用，为对音乐训练影响的认知过程提供了进一步的经验研究，提供了初步证据。
音乐活动中神经同步的系统评价
使用高扫描技术的使用揭示了音乐活动中多人互动的基础神经机制。但是，目前在各种研究发现之间缺乏整合。该系统综述旨在通过分析32项研究来全面了解音乐活动中的社会动态和大脑同步。这些发现说明了脑之间同步（IBS）与各种音乐活动之间的密切相关性，而额叶，中央，顶叶和颞叶是所涉及的主要区域之间的相关性。Hyperscanning的应用不仅可以提高理论研究，而且在增强基于音乐的干预措施和教育的有效性方面具有实际意义。评论还利用预测性编码模型（PCM）来提供新的观点来解释音乐活动中的神经同步。为了解决当前研究的局限性，未来的研究可以整合多模式数据，采用新技术，使用非侵入性技术并探索其他研究方向。
音乐活动中神经同步的系统评价
超扫描技术的应用揭示了音乐活动中多人互动的神经机制。然而，目前各种研究结果之间缺乏整合。本系统综述旨在通过分析 32 项研究，全面了解音乐活动中的社会动态和大脑同步。研究结果表明，大脑间同步 (IBS) 与各种音乐活动之间存在很强的相关性，主要涉及额叶、中央叶、顶叶和颞叶。超扫描的应用不仅推动了理论研究，而且在提高基于音乐的治疗和教育干预的有效性方面也具有实际意义。本综述还利用预测编码模型 (PCM) 为解释音乐活动中的神经同步提供了新的视角。为了解决当前研究的局限性，未来的研究可以整合多模态数据、采用新技术、使用非侵入性技术，并探索其他研究方向。
音乐对脑发育的影响
1。介绍音乐已经成为人类文化的一部分，几个世纪以来，娱乐，交流和情感表达等各种目的。音乐作为一种超越文化界限并唤起各种情感的普遍人类体验，在塑造我们的大脑，尤其是在发展过程中起着重要作用。从童年的吸引人的音乐到成年人欣赏的复杂作品，音乐渗透到我们的生活中，并留下了持久的认知能力烙印。“音乐对脑发育的影响”一直是科学家和研究人员感兴趣的话题。近年来，越来越多的研究调查了音乐对脑发育的影响，尤其是在儿童中。音乐教育已被发现对大脑发展有多种好处，包括语言和推理技能。发现音乐影响的主要领域之一是语言和推理技能。多项研究表明，早期的音乐训练可以增强与语言和推理相关的大脑区域的发展。音乐训练涉及听觉，运动和认知过程的整合，这可以提高语言能力。此外，仪器的指导加速了大脑的发育，并导致学童中更发达的听觉途径。研究表明，歌曲可以帮助有关年轻人的烙印信息，从而有助于更好的语言获取和儿童的推理能力。此外，一项纵向研究研究了音乐训练对儿童大脑和认知发展的影响，表明音乐群体中的儿童在音乐和言语记忆任务中的表现与非音乐群体相比具有更好的表现。