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演奏乐器如何影响大脑
演奏乐器几乎使用了我们大脑的每个部分。它涉及我们神经系统的电动机，感觉，听觉，视觉和情感部分。这是弹奏乐器独有的全部大脑锻炼 - 没有其他活动可以以如此广泛的方式刺激我们的大脑。弹奏乐器是一种强大的工具，可以提高大脑功能，这可以帮助应对创伤对不断增长的大脑的某些影响。
听觉处理和相关共激活轨道皮质的年代学取决于音乐专业知识
声音处理的年代和横向化对大脑中听觉刺激的处理的理解显着贡献。There is ample evidence that the temporal hierarchy and the interactions between the right- and left-sided auditory pathways significantly determine the circuits between the peripheral to the cortical level ( Tervaniemi and Hugdahl , 2003 ; Eggermont and Moore , 2012 ), pointing out that the left hemisphere is specialized for temporal processing, whereas the right hemisphere subserves processes domiciled in空间/光谱域（Zatorre和Belin，2001; Poeppel，2003; Boemio等人，2005年； Schönwiesner等。，2005年）。人类听觉皮层被细分为具有多个互连的三个主要部分：核心（主要的听觉皮层），皮带（次级听觉皮层）和正确分子区域（Hackett等人（Hackett等），1998; Rauschecker和Scott，2009年），它们从皮质下边缘投影获得皮质输入（Kraus and Nicol，2005； Wong等人。，2007年； Kraus和Chandrasekaran，2010年； Kraus and Anderson，2014年； Kraus等。，2017年）和来自较高认知水平和触发连接的自上而下的预测（Zatorre等人，2007年； Rauschecker和Scott，2009年）。音乐大脑是显示听觉处理的神经可塑性的绝佳模型（Münte等人，2002年； Wan and Schlaug，2010年）。积极的音乐制作涉及众多对感知，认知，行为和大脑活动的神经过程（Hyde等人。，2009年； Moreno等。，2009年； Skoe等。，2015年； Slater等。，2015年； Habibi等。，2018年至青春期（Tierney等人。，2015年）和成年（Pantev等人，1998; Herdener等。，2010年； Benner等。，2017年；詹姆斯等人。，2020）。此外，在了解神经处理与音乐专业知识（指音乐能力和音乐训练）和杰出的听觉技能方面的关系方面获得了宝贵的见解（Zatorre等人。，2007年； Kraus和Chandrasekaran，2010年； Zatorre and Salimpoor，2013年； Kraus and Anderson，2014年； Wengenroth等。，2014年）。发现，在听觉皮层中心的Heschl Gyri（HG）平均比非音乐家的灰质平均多130％（Schneider等人。，2002）。音乐家还具有扩大的听觉诱发响应模式（Schneider等人，2005年； Benner等。，2017年）。可以通过磁脑摄影（MEG）定位于第一HG的中心部分，包括早期中等潜在的P30和随后发生的P50响应模式，发生在刺激后，刺激性30和50 ms。听觉带和偏对区域的随后的次级N1和第三纪P2响应更多地源于第一hg的周围带区域（Schneider等人，2005年）。晚期听觉诱发领域的P1-N1-P2复合物通常与基本声音感知，注意因素，特征识别和
音乐即兴演奏时的脑对脑交流
摘要 在生态环境中理解和预测他人的行为是社会神经科学的一个重要研究目标。在这里，我们部署了一种移动脑体成像 (MoBI) 方法来分析现场爵士乐表演期间专业音乐家之间的脑间交流。具体来说，在一场分为三部分的 45 分钟的爵士乐表演中，我们进行了双谱分析以评估来自三位专业音乐家的头皮脑电图 (EEG) 信号的同步性，在此期间，每五分钟就会有一位新音乐家加入。我们估算了所有音乐家二元组、电极组合和五个频带的双谱。结果显示，当更多音乐家一起表演以及他们同步演奏乐句时，β 和伽马频带 (13-50 Hz) 中的双谱更高。在确定的同步表演事件前约三秒发现了正双谱幅度变化，表明准备性皮质活动可预测协同行为动作。此外，随着音乐家的表演越来越多，电极区域之间的同步脑电图活动也越来越多，其中颞叶、顶叶和枕叶区域之间的脑内同步最为频繁。音乐家大脑活动同步性的提高反映了音乐即兴演奏任务中共享的多感官处理和动作意图。
识别音乐节奏的大脑网络
a 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学范德堡脑研究所 b 美国田纳西州纳什维尔 Curb 艺术、企业与公共政策中心 c 意大利都灵大学神经科学系 d 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心耳鼻咽喉头颈外科系 e 美国纽约州纽约市长老会/哥伦比亚大学欧文医学中心和哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院耳鼻咽喉头颈外科系 f 美国纽约州纽约市长老会/威尔康奈尔医学中心耳鼻咽喉头颈外科系 g 荷兰马斯特里赫特大学神经心理学与精神药理学系 h 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经心理学系 i听力和语言科学系，范德堡大学医学中心，田纳西州纳什维尔，美国 * 通讯作者，电子邮件：anna.v.kasdan@vanderbilt.edu 摘要 我们对 30 项研究神经典型成人音乐节奏处理的功能性磁共振成像研究进行了系统回顾和荟萃分析。首先，我们确定了一个音乐节奏的一般网络，涵盖所有相关的感觉和运动过程（基于节拍，静息基线，12 个对比），这揭示了一个涉及听觉和运动区域的大型网络。这个网络包括双侧颞上皮质、辅助运动区 (SMA)、壳核和小脑。其次，我们在双侧壳核中确定了更精确的基于节拍的音乐节奏位置（基于节拍，音频运动控制，8 个对比）。第三，我们确定了受基于节拍的节奏复杂性调节的区域（复杂性，16
您是否知道音乐活动以很大的方式使儿童发展受益？
支持感官发展，因为当您的孩子学会握持和弹奏不同的乐器时，运动，平衡，听力和触摸都涉及。例如，他们得知，慢慢而轻柔地敲打鼓与快速而有力地敲打它的声音不同。
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。
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。