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《这就是音乐》2024 报告
PRS for Music 向词曲作者、作曲家和音乐出版商支付了创纪录的 9.44 亿英镑版税，比 2022 年的 8.36 亿英镑增长 12.8%。值得注意的是，PRS for Music 的收入首次超过 10 亿英镑，比 2022 年的 9.64 亿英镑增长 12.5%。来自音乐流媒体、视频点播和视频游戏等在线使用的收入增加到 3.66 亿英镑，比 2022 年的 3.44 亿英镑增长 9.7%。来自音乐会和音乐节以及在商店、酒吧和餐馆等公共场所播放的音乐的公开表演收入增加到 2.52 亿英镑，比 2022 年的 2.29 亿英镑增长 10%。会员受益于历史最低的成本收入比，略高于 9%（不包括捐赠和补贴），这意味着该协会向其会员提供了更大的收入份额。1
NVIDIA OMNIVERSE™用于汽车设计和工程
通过采用基于美元的工作流并在Nvidia Omniverse基金会应用程序（例如USD作曲家和USD演示者）上构建基础，设计师和工程师可以在更广泛的车辆的整体环境下可视化汽车内部和外部的每个方面。全球团队可以通过实时，基于身体的，逼真的渲染和通用文件格式快速迭代。Omniverse使设计师可以灵活地列出车辆的每个元素，包括物理组件，电子设备，甚至驾驶员界面，以确保更明智的决策。在整个车辆设计的上下文中，每个元素都可以在完全保真的相同3D空间中看到。使用这种方法，汽车制造商可以在此过程中更早地识别设计问题或缺陷，然后进行实时改进，减少物理原型的数量并审查周期。
探索人工智能在增强中的作用......
技术与艺术表达的融合一直是创新和讨论的源泉。在音乐领域，人工智能 (AI) 的融合标志着一个变革时代的到来，有望提升创造力和表演的界限。本文深入探讨了人工智能对音乐表演提升的深远影响，深入探讨了其多方面的应用，包括作曲、即兴创作和现场表演中的实时互动。通过对人工智能工具的细致而全面的分析，结合成就卓著的音乐家和技术专家的细致入微的视角，本文旨在阐明人类音乐家和他们的人工智能同行在音乐的神圣舞台上展开的错综复杂的相互作用。研究深入探讨了人类直觉、艺术性和机器驱动算法之间的协同作用，最终阐明了音乐表达的深刻演变以及当代音乐合奏中人类和人工智能创造力的创新融合。
Mbwirabumva（“我对那些理解的人说话”）：西蒙·比金迪的三首歌曲以及卢旺达的战争和种族灭绝
������������������ � � ���������� ix � �������������������������� 1 ���������������� !��� "#$ 14 ��%��&������ �'� "'� 16 种族灭绝的历史和社会学研究 16 音乐与大规模暴行 22 音乐审查 25 Bikindi 文学作品 28 ����'�(!���)��*� �!������*��#� 33 童年 33 青春期 35 成年早期和职业生涯 36 Bikindi 名人 38 音乐和作曲方法 39 “Twasazareye” 和 Itorero Irindiro 的成立 40 经济崩溃、多党制、内战和种族灭绝 41 个人印象 44 �� !�#�)��$ 46 冲突后地区的研究伦理 51 �����( "�)��(('���!56 现场文本 57 多声部民族志 60 解释现象学 62 个人民族志 63 �!�( �'��'����+� ��� 64 ��������,���������������������������������������������������� ��������-����� 66 � � ����'�)��'�.�&�'*�����&��#�����/ �'$� 68 �!�������� ��'� 71 胡图族和图西族的起源 72 �!���0��$����$������'�!��)��'� 74 鲁甘祖·恩多里和阿巴尼吉尼亚王朝 74 庇护人=客户系统的开始 76 君主制的扩张和复杂性 77
通过以下方式探索人工智能创作音乐的缺点
本文介绍了 Jazz Transformer，这是一种生成模型，它利用一种名为 Transformer-XL 的神经序列模型来建模爵士乐的曲谱。此外，该模型还努力结合魏玛爵士乐数据库 (WJazzD) 中存在的结构事件，以在生成的音乐中归纳结构。虽然我们能够将训练损失降低到较低值，但我们的听力测试表明，生成的曲目和真实曲目的评分之间存在明显差距。因此，我们更进一步，从不同角度对生成的曲目进行了一系列计算分析。这包括分析音高类、律动和和弦进行的统计数据，借助适应度景观图评估音乐的结构性，并通过类似 MIREX 的延续预测任务评估模型对爵士乐的理解。我们的工作以分析的方式展示了为什么迄今为止机器生成的音乐仍然比不上人类的艺术作品，并为未来自动作曲的研究设定了一些目标。
音乐扩展程序（MEX）
•互动研讨会：参加非洲击鼓和kaboom打击乐等动手会议，探索各种音乐风格。•与大学合作项目：与昆士兰州大学和格里菲斯音乐学院的三级构图学生一起工作，以开发高级作曲技术。•现场表演经验：参加专业的音乐剧院作品，以深入了解现场表演的艺术。•专业爵士乐工作室：通过与爵士音乐学院（JMI）的课堂课程向行业专业人士学习。•录制和制作原创音乐：与昆士兰技术大学（QUT）的最先进的设施中录制和制作原创歌曲，同时与三级音乐专业的学生合作。•多样化的表演机会：在独特的环境中展示才能，例如在开放日，在艺术展示晚上表演，并在父母早餐中娱乐。•昆士兰州交响乐团（QSO）组成的项目：与QSO导师合作创作了原始的管弦乐作品，最终在其Southbank Studio的QSO现场表演中实现。
基于脑电信号的音乐情感识别与分析
音乐在人类生活中扮演着重要的角色，可以作为一种表达方式来唤起人类的情感。音乐的多样性使得听者对音乐的体验也呈现出多样性。不同的音乐可以诱发不同的情绪，而同一主题也可以产生与听者当前心理状态相关的其他感受。音乐情感识别（MER）最近引起了学术界和工业界的广泛关注。随着脑科学的发展，MER 已被广泛应用于推荐系统、自动作曲、心理治疗和音乐可视化等不同领域。特别是随着人工智能的快速发展，基于深度学习的音乐情感识别逐渐成为主流。此外，脑电图（EEG）使外部设备无需手术即可感知大脑中的神经生理信号。这种非侵入性脑机信号已被用来探索情绪。本文综述了脑电音乐情感分析，重点介绍了音乐情感分析方法的分析过程，例如数据处理、情感模型和特征提取。然后，提出了基于脑电图的音乐情感识别的挑战性问题和发展趋势。最后对全文进行总结。
B.A.在计算和信息学（O710）B.A.在计算和信息学（O710）
学生必须满足所有六个罗文核心文学。至少需要总共3 sh的课程才能满足每个识字能力。除了在这里计算的9 sh以外的交流素养之外，本节中有关课程附加的学分将适用于其他地方。⃝（COML）交流素养：必须通过以下三门课程或其官方等效来满足：⃝comp 01111大学作曲I（3 sh）⃝comp 01112大学组成II（3 sh）⃝CMS04205公开演讲（3 sh） * * CMS 04205作为一个或更多主要校长的先决条件。因此，必须采用CMS 04205或其转移的等效物以实现此学位。CMS 04206数字演示文稿不能代替CMS 04205公开演讲。⃝（ARTL）专业的艺术素养建议：⃝（GLBL）专业的全球识字率建议：⃝（HUML）Major：Inter 01265（Inter 01265）的人文素养建议（3 sh，根据非计划）⃝（QNTL）⃝（QNTL）量（QNTL）定量素养建议来自Major：STAT 02260; MATH 03125或01130（根据非程序计数计数3或4 SH）（SCIL）科学素养建议：
科学与教育领域的人工智能技术”生成式...
数千年来，音乐一直是人类文明不可分割的一部分。尽管如此，准确地描述和模拟音乐的难以捉摸的本质仍然是一项具有挑战性的任务，几十年来一直激发着计算机科学家的好奇心 [n4]。虽然音乐理论为分析音乐作品提供了基础，但近年来生成模型的显著进步为研究开辟了新的途径。本文指出需要对流行音乐和古典/学术音乐的生成模型进行分类，因为前者的目标是加快作曲过程并使其更加方便，而后者的目标是创作出最好的音乐 [n1]。论文讨论了生成音乐建模的各种方法、它们的优点和局限性、数据集选择、训练和评估策略对生成音乐质量的影响，以及该技术在各个领域的潜在应用。目前已经注意到，在选择建筑时，人们必须在保持既定风格的稳定精度与音乐材料的原创性和新鲜度之间做出选择 [n3]。在创作较大形式的作品时还未能取得令人信服的效果。结论是，目前最好的结果虽然远非完美，但却是由人工智能与人类作曲家的共同努力实现的。