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音乐研究的学术追求：对
本文探讨了在不断变化的技术中，人工智能 (AI) 在音乐学术研究中的应用现状和新兴趋势。通过技术决定论、技术介导学习和技术接受与使用的统一理论，研究人员进行了一项定性研究，考察了从大津巴布韦大学 (GZU)、米德兰兹州立大学 (MSU) 和津巴布韦大学 (UZ) 随机抽取的 10 名讲师和 40 名学生如何使用人工智能进行教学、学习和研究的经历。第四次工业革命 (4IR) 带来了新颖的教学和研究方式。不同的人工智能颠覆了传统的教育模式。教育现在依赖人工智能，因此需要拥抱它们。有人工智能资源可以检测抄袭、找到论文问题的答案、提供术语含义、将系统引用到信息源、分析数据、参与音乐编程、混音和掌握音乐。讲师使用 Bard、Bing AI、ChatGPT、Gemini、Google Scholar 和 WhatsApp 进行教学。学生使用人工智能写作业并在教学、学习和研究中获取知识。一些机构在接受人工智能资源方面面临困境。研究表明，人工智能资源既有用又有破坏性，然而，成熟的学者在音乐学术研究中利用人工智能的积极方面。人类参与人工智能可以保证验证想法、支持知识获取和强化关键概念。
一个更公平的音乐流平台
而不是重新校准艺术家与粉丝之间的关系，而是MSS策划播放列表的能力取代了DJ和标签等历史守门员。在他们对MSS的研究中，Bonini和Gandini认为“平台守门人具有一种“算法的力量”，可能是将全球音乐消费者的“听力议程”设定的主要结果（Bonini＆Gandini 2019）。对于麦凯维来说，“更大的代理超过可发现性是一种权力关系，与经济和文化力量密切相关”。这种力量很重要，弗里曼，吉布斯和纳森断言：“与其他算法中一样，重要的是要了解'谁'我们允许我们为我们做出代理决定，仔细判断他们做出这些决定的能力，并且在技术水平上做出了如何做出这些决定。”（Freeman，Gibbs，Nansen，2022）。jansson指出，这种控制的范围超出了平台本身，“由于流媒体已成为日常生活的正常化部分，并融入了环境，因此我们应该更加关注权力关系如何不仅在用户和平台行业之间，而且是人们在日常住宅中的一部分中的发展”。在此范围内，我们可以将对我们文化生活的控制权视为阶级问题：技术专家与其他人； “那些缺乏相关技能的人不仅会阻碍与流媒体技术有关的管理和声称自主权；而且他们越来越远离谈论自己的日常环境以及如何在其中导航的资格”（Jansson 2021）
milpersman 1306-928 海军音乐计划 (mu) - MyNavyHR
askmncc@navy.mil https://my.navy.mil/ 1. 背景 a. 海军音乐家等级 (MU) 由拥有不同风格音乐技能的服役成员组成，包括军乐、古典音乐和商业音乐。 b. 巡演长度将根据等级海上和岸上流量计算。 2. 政策。舰队乐队活动主任 (FBA) 对分配到 MU“A”学校并最终进入舰队或区域乐队所需的所有评估试镜拥有批准权。 3. 资格。寻求横向转为 MU 等级的服役成员在参加试镜前必须首先获得其当前指挥系统和海军人事局 (BUPERS) 士兵社区管理部 (BUPERS-32) 各自的士兵社区经理的试镜批准。成功通过所需乐器试镜的服役成员有资格分配到 MU“A”学校。 4. 要求和资格 a.服役人员必须先参加试镜，并由 FBA 认证为“具备音乐资格”，然后才能提交横向转换和分配到 MU“A”学校的申请。b. 参加该计划试镜的服役人员必须证明其在一种主要乐器或声音上具有出色的演奏能力，如下所示：
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。
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
通过艺术的认知富集：一项关于音乐或视觉艺术练习对幼儿认知和大脑发育的影响的随机对照试验
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//creativecom- mons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
理解和控制生成音乐...
摘要本文介绍了对Music Gen的深入分析，这是一种生成的音乐变压器模型，重点介绍了其自我发挥作用负责人在理解和代表Di-Verse音乐元素方面的能力。我们通过头明确的探测来揭示音乐gen如何编码音乐的各个方面，从仪器识别到更复杂的下游任务。我们的发现表明，某些注意力头特别擅长辨别特定的特征，这表明是通往高度细致的音乐发电的途径。通过利用技术控制技术，最初是为大语言模型开发的，我们提出了在文本到音乐生成任务中实现额外精确控制的潜力。这种方法允许超出基本文本提示以外的精细定制，从而促进了音乐发电，从而更准确地反映了用户的创造意图。
FIM 关于音乐领域人工智能的声明
生成人工智能的最新进展和机器学习所采用的技术表明，它与人类的学习机制类似。学生从老师和环境中学习。他们以过去的天才为榜样，无法忽视在逐渐获得技能过程中所受到的影响。因此，创作行为永远不会从一张白纸开始。通过分析和吸收现有作品，机器遵循类似的路径。然而，这种类比很快就达到了极限。事实上，机器摄取的数据量以及收集和吸收这些数据的速度与人类思维的能力不相称。这是一个新的范式，在这一点上，它与人类的知识获取过程截然不同。
生物多样性，生态学学和培养的名义生态学
3尼日利亚三角洲州立大学音乐系。okpekiphilo@gmail.com摘要摘要世界各个国家的轨迹最近已固定在气候行动和可持续性上。非洲大陆也加入了火车，随着各国开始朝着联合国可持续社会和气候行动的可持续发展目标迈进。因此，有必要询问传统信念和文化精神与生态项目的共同性，以实现这些可持续发展目标。非洲已经建立的土著制度是否可以为保护生物多样性，环境可持续性和其他气候行动做出实际贡献吗？这些已经制度化和民族志计划是否会引起包容性的气候活动？尼日利亚拥有多种生态和以生物为中心的土著信仰，文化和实践。其中之一就是Osun-Osogbo神圣的树林。这个树林是动植物多样性的集中度，多年来保存了多年，也植根于精神和身体信念。在这个树林中发现的一些动物群是非洲族族，非洲巨型蜗牛和非洲巨大的老鼠，包括大街。一些植物群包括非洲柚木，卫生间，棕榈树，竹子和其他许多物种。此外，音乐在保护和环境保护的倡导中也发挥了重要作用。因此，这项研究的重点是Osun-Osogbo Grove和土著价值观，以提出可能的可持续社会。在Osun-Osogbo Grove演唱了一些歌曲，在Osun-Osogbo节期间，确保了生态友好习惯的方向，敏感和促进，从而提供生态学目的。因此，作为对气候变化的回应，本文借鉴了这些价值观和Osun-Osogbo Grove提出保护主义，并使用本地方法来提出生物多样性的人工培养，以适应气候变化，缓解和弹性。关键词：生物多样性，气候变化，大绿墙，保护主义，生态学学
来自聆听情感音乐的参与者的神经和生理数据
音乐提供了一种传达情感意义的手段。然而，音乐诱发情感的神经机制尚未完全了解。我们的项目试图通过一系列实验来研究这一点，这些实验研究人类如何对情感音乐刺激作出反应，以及从这些参与者那里记录下来的生理和神经信号如何根据自我报告的情感变化而变化。本文介绍了在该项目过程中记录的数据集，包括音乐刺激的细节、参与者在听音乐时感受到的情感状态变化的报告，以及随之而来的生理和神经活动记录。我们还包括了参与者群体的非识别元数据，以便进一步进行探索性分析。这些数据为研究情感、音乐以及它们如何影响我们的神经和生理活动的研究人员提供了大量宝贵的新资源。