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开发音乐体验模型以增强幼儿期的执行功能
使用音乐培训的幼儿认知技能的发展已成为近年来越来越多的研究的重点。这项研究使用了三相混合的方法实验设计，研究了音乐体验模型的组成部分，开发和效果，以增强4至5岁儿童在泰国非Thaburi 1号地区的童年时期的执行功能。第1阶段和第2阶段发现音乐体验模型的发展由5个组成部分组成。 （1）6个原则，（2）促进执行功能的4个方面的目标，包括工作记忆，抑制性控制，认知灵活性以及计划和组织，（3）在幼儿期课程中综合音乐内容和学习内容的内容，公元前。2560（2017），（4）GPAC音乐体验过程，如下：音乐目标设定（G），音乐动作计划（P），音乐中的动作（A），音乐创作（C）和（5）3个评估和评估阶段，这些阶段在高水平上令人满意。 第3阶段涉及使用音乐体验模型的教育实验，其中有30名年轻学生的样本。 通过对协方差分析的配对样品t检验和修复措施表明，性能改善存在显着差异（p <.05）。 这项研究的发现有益于音乐经验干预措施，包括有关干预持续时间，实验设计，音乐体验过程，音乐体验内容，执行功能测试，测量工具和音乐老师属性的重要问题。2560（2017），（4）GPAC音乐体验过程，如下：音乐目标设定（G），音乐动作计划（P），音乐中的动作（A），音乐创作（C）和（5）3个评估和评估阶段，这些阶段在高水平上令人满意。第3阶段涉及使用音乐体验模型的教育实验，其中有30名年轻学生的样本。通过对协方差分析的配对样品t检验和修复措施表明，性能改善存在显着差异（p <.05）。这项研究的发现有益于音乐经验干预措施，包括有关干预持续时间，实验设计，音乐体验过程，音乐体验内容，执行功能测试，测量工具和音乐老师属性的重要问题。
在交互式音乐系统中，将生物传感器作为体现的控制结构
摘要：我们提出了对生物传感器拨款作为互动音乐系统（IMSS）中控制结构的范围审查。通过跨学科方法推广的技术和艺术维度，从生物医学到音乐性能和互动设计领域，支持生物传感器驱动的IMSS的分类学。根据拟议的分类法对出版物的70个生物传感器驱动的IMS的日期为1965年至2019年的目录。根据目录数据，我们推断了代表性的历史趋势，特别是为了批判性地验证了我们的工作假设，即生物传感技术正在扩大IMS中的控制结构。观察到的数据表明，我们的假设与生物传感器驱动的IMS的历史演变一致。从我们的发现中，我们提出了对人类和机器的新颖控制手段的未来挑战，这些挑战最终应该改变参与互动音乐创作的代理商，以在扩展的表演环境中形成新的体力。关键字：生物传感器，拨款，交互式音乐系统，控制结构。
人工智能、音乐推荐和策展......
得益于人工智能 (AI) 的最新发展，我们获取所珍视和喜爱的媒体（从音乐到电影到书籍等）的方式正在发生根本性变化。从在制作过程中使用人工智能（有可以生成“照片”的机器人和已签署“唱片交易”的算法）到为我们提供个性化电影或电视推荐的人工智能驱动的推荐引擎，人工智能正在成为文化产业的关键流行语和技术。音乐、书籍和视频等媒体和文化产品传统上通过广播电台、电视台、电影院、公共图书馆和零售店分发，现在在 Spotify、iTunes、Pandora、YouTube 和 Netflix 等数字平台和服务上流通，其中各种人工智能驱动的技术塑造了这些文化内容的包装、呈现和发现方式。这些创新似乎只是一种接收我们一直喜欢的同类媒体的新方式。但这些人工智能和算法驱动的发展对文化的生产、流通和消费产生了影响，因此，关于这些发展对文化和社会的影响，仍有许多研究有待完成。
人工智能、音乐推荐和文化策展：白皮书
得益于人工智能 (AI) 的最新发展，我们获取所珍视和喜爱的媒体（从音乐到电影到书籍等）的方式正在发生根本性变化。从在制作过程中使用人工智能（有可以生成“照片”的机器人和已签署“唱片交易”的算法）到为我们提供个性化电影或电视推荐的人工智能驱动推荐引擎，人工智能正在成为文化产业的关键流行语和技术。音乐、书籍和视频等媒体和文化产品传统上通过广播电台、电视台、电影院、公共图书馆和零售店分发，现在在 Spotify、iTunes、Pandora、YouTube 和 Netflix 等数字平台和服务上流通，其中各种人工智能驱动的技术塑造了这些文化内容的包装、呈现和发现方式。这些创新似乎只是一种接收我们一直喜欢的同类媒体的新方式。但这些人工智能和算法驱动的发展对文化的生产、流通和消费产生了影响，因此，关于这些发展对文化和社会的影响，仍有许多研究有待完成。
从“ EEG耳机”中解码音乐的关注：用户 - ...
脑部计算机界面（BCI）提供了一种与计算机通信的秘密和非语言方式。bcis在包括辅助技术和情感监测在内的应用中具有巨大的潜力[1]。脑电图（EEG）由于其流动性，低成本和与认知功能的相关性[2，3]已成为BCI设计的人们选择。先前的研究表明，使用视觉或听觉刺激在建立基于脑电图的BCI系统方面取得了巨大成功。Chen等。 [4]使用流动对象设计了高通量视觉BCI系统。 当用户专注于其中一个时，EEG信号中将出现一种称为稳态视觉诱发电位（SSVEP）的神经特征。 但是，SSVEP需要稳定的视线，这可能是由于永久性或处境障碍而无法获得的（例如，在驾驶时）。 作为一种替代解决方案，研究人员将类似的想法应用于设计听觉BCI系统，在该系统中，向用户提供了以不同频率调制的多个纯音流。 参加流的调节频率可能会导致强大的EEG组件称为听觉稳态响应（ASSR）[5]。 SSVEP或ASSR范式的一个主要缺点是使用易流对象或调制纯音，这可能会导致用户疲劳。 最近的研究努力使用更自然而宜人的刺激来改善BCI系统的用户友好性。 Huang等。 [6]在其BCI设计中使用了滴滴声音，为用户创建了轻松的听觉场景。 An等。 [7]设计Chen等。[4]使用流动对象设计了高通量视觉BCI系统。当用户专注于其中一个时，EEG信号中将出现一种称为稳态视觉诱发电位（SSVEP）的神经特征。但是，SSVEP需要稳定的视线，这可能是由于永久性或处境障碍而无法获得的（例如，在驾驶时）。作为一种替代解决方案，研究人员将类似的想法应用于设计听觉BCI系统，在该系统中，向用户提供了以不同频率调制的多个纯音流。参加流的调节频率可能会导致强大的EEG组件称为听觉稳态响应（ASSR）[5]。SSVEP或ASSR范式的一个主要缺点是使用易流对象或调制纯音，这可能会导致用户疲劳。最近的研究努力使用更自然而宜人的刺激来改善BCI系统的用户友好性。Huang等。 [6]在其BCI设计中使用了滴滴声音，为用户创建了轻松的听觉场景。 An等。 [7]设计Huang等。[6]在其BCI设计中使用了滴滴声音，为用户创建了轻松的听觉场景。An等。[7]设计
人工智能与音乐：历史与未来洞察
Sourav Verma DOI：https://doi.org/10.22271/allresearch.2021.v7.i2e.8286 摘要 已经开发了几种使用人工智能制作音乐的音乐软件程序。与它在其他领域的应用一样，在这种情况下，人工智能也模拟了心理任务。一个突出的特点是人工智能算法能够根据获得的信息进行学习，例如计算机伴奏技术，它能够聆听和跟随人类表演者，从而能够同步表演。人工智能还推动了所谓的交互式作曲技术，其中计算机根据现场音乐家的演奏创作音乐。音乐还有其他几种人工智能应用，不仅涵盖音乐创作、制作和表演，还涵盖音乐的营销和消费方式。除了使用人工智能制作音乐的程序外，还开发了几种音乐播放器程序，使用语音识别和自然语言处理技术进行音乐语音控制。关键词：谷歌洋红色。 Melodrive spotify brain FM 简介 人工智能 人工智能（AI）是计算机程序或机器以类似于人类的方式思考和学习的能力。它能够在一定程度上模拟人类智能，可以执行不同的任务和解决问题。 “人工智能”一词最早出现在1956年美国达特茅斯会议期间，但由于数据量的增加、算法的先进以及计算能力和存储的改进，人工智能技术和应用如今已变得更加流行和强大。 众所周知，人工智能研究已经影响了许多主要行业，而音乐产业当然是其中之一。 人工智能在音乐领域的简史 1# 1951年，英国数学家阿兰·图灵首次创作了计算机生成的音乐。艾伦·图灵是一位计算机科学家、哲学家和密码学家，在破解纳粹的恩尼格玛密码中发挥了关键作用。这段录音是 69 年前由英国广播公司 (BBC) 的一个室外广播部门在英国曼彻斯特的计算机实验室录制的。这台用来生成旋律的机器占据了实验室一楼的大部分空间，是由 A. 图灵亲自建造的。它创作了几首旋律，包括“上帝保佑国王”和“咩，咩黑羊”。虽然图灵在计算机中编写了第一个音符，但他对将它们串成曲调不感兴趣，所以这项工作由一位名叫克里斯托弗·斯特雷奇的学校老师完成。2# 1957 年，伊利诺伊大学香槟分校的作曲家 Lejaren Hiller 和数学家 Leonard Isaacson 编写了 ILLIAC I (伊利诺伊自动计算机)，这是第一台完全由美国教育机构建造和拥有的计算机，生成作曲素材，创作出完全由人工智能编写的音乐作品——《伊利亚克弦乐四重奏组曲》。3#1960年，俄罗斯研究员R.Kh.扎里波夫发表了全球第一篇利用URAL-1计算机进行算法作曲的论文——《音乐作曲过程的算法描述》。
新型移动无线脑电图耳机对于音乐愉悦感的评价可靠吗？
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。
基于人工智能的算法，用于检测音乐中的（不）规律性...
音乐结构的规律性被体验为具有重复和周期性模式的强结构化纹理，音乐理念以可感知的形状呈现在人类脑海中。我们最近表明，对音乐内容的操纵（即音乐结构的偏差）会影响对音乐的感知。这些偏差是由音乐专家检测到的，包含这些偏差的音乐作品被标记为不规则的。在本研究中，我们用人工智能算法取代了参与检测（不）规则性的人类专家。我们评估了八个测量熵和信息内容的变量，可以使用称为音乐信息动力学的计算模型和不同的观点对每个音乐作品进行分析。使用 160 个音乐片段测试了该算法。初步统计分析表明，八个变量中有三个是规律性的显着预测因子（E
临时版本 法律事务和人权委员会 算法司法——人工智能在警务和刑事司法系统中的作用 报告 * 报告员：Boriss CILEVIČS 先生，拉脱维亚，社会党、民主党和绿党 A 组。决议草案 1. 人工智能 (AI) 应用现已出现在人类活动的许多领域，从药物研究到社交媒体、农业到网上购物、医疗诊断到金融、音乐创作到刑事司法。它们越来越强大和有影响力，公众往往不知道它们何时、何地和如何使用。
2. 刑事司法系统是国家责任的关键领域之一，通过侦查、调查、起诉和惩罚犯罪行为，确保公共秩序并防止侵犯各种基本权利。它赋予当局重大的侵入性和强制性权力，包括监视、逮捕、搜查和扣押、拘留以及使用武力甚至致命武力。国际人权法要求对所有这些权力进行司法监督并非偶然：有效、独立、公正地审查当局行使可能严重干涉基本人权的刑事权力。因此，在刑事司法系统的决策中引入非人类因素可能会造成特殊风险。