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身体作为乐器 - 牛津手册
本章探讨了将人体视为乐器的可能性。它以现象学哲学为基础，讨论了可能被视为“工具性”的身体图式，并讨论了身体理论提出的身体多样性，以考虑数字技术的融入。从人机交互科学领域讨论具身交互的概念，着眼于音乐应用。介绍了手势乐器的历史，从特雷门琴到 STEIM 工作室的乐器。然后，本文重点介绍了使用生理信号创作音乐，从 Lucier 和 Rosenboom 的历史作品到作者最近的表演。身体作为乐器，在不同的身体和技术配置中，表演者和乐器之间的相互适应动态被讨论。
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。
Aberdeenshire乐器音乐服务年度报告...
3讨论3.1乐器音乐服务（IMS）在阿伯丁郡的所有17个社区学校网络中运作，提供小组和个人课程。3.2混合工作，大型和整个班级的交付导致2023/24的学生数量显着增加，而与上一年相比，成果是自2018年以来的数字最高。预计下一个学年将进一步增加学生获得学费。IMS的持续重新设计和现代化需要将人员配备从37 fte降低到32 FTE，并需要对音乐中心交付的重塑。的员工旅行组织和数字技术已被利用用于更有效的预算交付。通过不断开发和探索新的工作方式，该服务能够维持高效，现代的服务，从而最大化数字技术，从而使学生体验广泛的学费方法论和音乐创作。
微生物基因组学和宏基因组学研讨会乐器
研讨会针对生物学，生物医学研究，健康科学和相关领域的学生和专业人员，他们有兴趣学习和共享基因组学，宏基因组学和人类微生物组的概念，工具和研究结果。研讨会将通过理论讲座和研讨会以及生物信息学和生物统计学中的实践动手会议来培训该领域最先进的分析方法的参与者。几次会议将用于培训用于使用集成微生物基因组系统（IMG）的培训，这是美国DOE联合基因组研究所（加利福尼亚州伯克利）开发的数据库和分析平台，以综合研究基因组和Metagenomes。IMG系统将由JGI的Microbial Genomics＆Metagenomics Scientific Program（负责IMG开发的小组）的Natalia Ivanova博士和Rheka Seshadri博士提出。
中部乐器的科学-Ulrike Boesenberg博士...
材料成像和动力学（中）站旨在使用连贯的硬X射线对纳米化结构和纳米级动力学进行研究。应用于各种材料，从硬到软凝结物质和生物结构被设想
学习 Netytar 的方法：一种可访问的数字乐器
摘要：无障碍数字乐器 (ADMI) 越来越受到科学界的关注，尤其是在声音和音乐计算以及人机交互领域。过去，Netytar 就是其中之一。Netytar 是一种通过眼睛操作的软件 ADMI，使用眼动仪和附加开关或传感器（例如呼吸传感器）。该乐器专为四肢瘫痪用户设计：它属于凝视操作乐器领域，并且已通过测试证明其有效且功能齐全。尽管市场和文献中还有其他几种凝视操作的 ADMI，但尚未提出使用它们学习音乐的正式方法。本研究介绍了一种基于一组练习的简单学习方法。这对于使用 Netytar 进行音乐表演很有用，但它也可能适用于学习其他类似的乐器。为了改进，对练习进行了说明、讨论和解释。介绍了一种简单的乐谱。在一个学习周期结束时，用户应该能够演奏简单的旋律，并有学习其他新旋律的基础。未来，该方法将在目标用户身上进行测试。
跨精神障碍的帕夫洛夫到乐器转移
摘要一种称为帕夫洛维亚到乐器转移（PIT）的机制描述了一种现象，通过该现象，通过Pavlovian调节获得的环境提示的值可以激发工具行为。坑可能是行动控制的一种基本机制，它可以表征超出当前分类系统的维度级别的精神障碍。因此，我们回顾了人类坑研究研究的亚临床和临床精神综合症。发光占据了有关坑的不均匀图片。虽然在与AUD患者的无关疾病，超重人和大多数研究中似乎存在增强的凹坑效应，但在烟草使用障碍和肥胖症中没有据报道的坑效应改变。关于AUD和依赖酒精依赖的患者，有不同的证据表明有增强或没有凹坑作用的证据。此外，还有证据表明皮质纹状体激活和遗传风险，例如，与高风险的酒精消耗和复发
Steinway乐器Holdings，Inc。表格S-1/A提交2023-03-17
此次产品完成后，我们将有两类普通股，A类普通股和B级普通股。除了投票和conversion依，A类普通股和B级普通股的权利是相同的。A类普通股的每股份额有权获得每股一票。B级普通股的每股份额有权获得每股10票。我们A类普通股和B级普通股的持有人在所有事项上一起作为单个班级投票，除非本招股说明书中另有规定或适用法律要求。B级普通股的每份未偿还股份将在任何转移时自动转换为A类普通股的一部分，除了某些例外和我们修订和重述的公司证书中所述的某些例外和允许的转移。本发行完成后，B级普通股的所有股份将由约翰·保尔森（John Paulson）和某些附属实体（如下定义）持有，该实体将共同代表大约
音乐家的生成AI：设计智能乐器的小数据原型
https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。 2009。 用于交互式机器学习的元启动。 在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。 匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。 http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。 2023。 符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。 ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。2009。用于交互式机器学习的元启动。在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。2023。符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。ACM计算。幸存。56，1（2023）。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。2023。音乐表达的机器学习：系统文献综述。在国际音乐表达界面国际会议上。13页。http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。2018。什么是体现的音乐认知？在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。2000。太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。2019。260–265。2023。2003。具有混合密度复发神经网络的交互式音乐预测系统。在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。 音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。 监护人（2023年10月）。 https：//www.theguardian。 com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。 连续器：与风格的音乐互动。 新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。 https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。监护人（2023年10月）。https：//www.theguardian。com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。连续器：与风格的音乐互动。新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10。1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。2023。管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。在国际音乐表达界面国际会议上。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。