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在学习英语和技能发展中的音乐平台
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>
社论：AI驱动的音乐和娱乐机器人
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
音乐教育中音乐情感识别和人工智能的融合
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。
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。
Revue Music Suisse Swiss Music Magazine
您会说这种方法是创造吗？是。这是一种拼贴，富有创造力和个人化。并使用本访谈的主题：制作一个将特定音乐围绕一个想法汇集在一起的节目也是一种关于音乐的说法。我们可以使两首音乐更接近，质疑它们的共同点。，如果我们认为他们在各种流派中都有一些共同点，那么我们可能已经将手指放在了新事物上。我做了一个狂热。尝试识别这个词的含义很有趣。我们会充满激情，因为我爱你，约翰尼·赫拉迪（Johnny Hallyday）在IAM的说唱中爱你：有宗教的热情，浪漫的热情，狂热。有时可能不是有助于我们理解音乐的单词。是音乐可以帮助我们理解单词。是音乐告诉我们有关单词的信息。谁告诉我们有关世界的信息。谁告诉我们
技术及其对儿童音乐教育的影响
本文旨在通过系统评价来检查技术对儿童音乐教育的影响。 div>根据资格标准，选择了2018年至2022年之间在Scopus数据库中发表的13条文章。 div>结果表明，人工智能，深度学习，机器人，艺术疗法，虚拟现实，3D印象和5D技术等技术对音乐教育有重大影响，尤其是在儿童和具有不同技能的孩子中。 div>在教学含义，学习的个性化，儿童动机的增加以及教学过程的改善中脱颖而出。 div>同样，观察到中国研究中人工智能的积极贡献的占主导地位。 div>总而言之，人工智能和其他新兴技术在儿童音乐教育的发展中起着关键作用。 div>
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。
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。
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。