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酣睡：摇篮曲作为音乐神经生物学效应的测试案例 Akkermann, M.; Akkaya, UC; Dermiel, C.; Pfluger, D.; Dresler, M. 2021
Carr, D. (2006)。音乐对于道德和精神修养的意义。音乐教育哲学评论，14（2），103 – 117。 Chao, YR (1956)。汉语的声调、语调、歌唱、吟诵、宣叙调、调性作曲和无调性作曲。收录于 M. Halle、HG Lunt、H. McLean 和 CH Van Schooneveld (Eds.) 为罗曼·雅各布森：六十岁生日论文集（第 52 – 59 页）。 Morton。Lai, TC 和 Mok, R. (1981)。玉笛：中国音乐的故事。斯温顿书。 Lindqvist, C. (2006)。秦。Albert Bonniers。 Liu, J. (2014)。古典儒家的音乐艺术与美学。收录于 V. Shen (Ed.)，《道与古典儒家哲学》（第 227 – 244 页）。Springer。https:// doi.org/10.1007/978-90-481-2936-2_10 。Pian, RC (2000)。声调和声调：将音乐元素应用于中文词语。《汉语语言学杂志》，28 (2)，181 – 200。Ross, D., Choi, J., & Purves, D. (2007)。语音中的音乐间隔。《美国国家科学院院刊》，104 (23)，9852 – 9857。https://doi.org/10.1073/pnas。0703140104 。Schellenberg, M. (2012)。在声调语言中，语言决定音乐吗？民族音乐学，56（2），266 – 278。 Tien，A。（2015）。中国音乐的语义学：分析选定的中国音乐概念。John Benjamins。 Van Gulik，RH（2011）。中国琵琶传说（第 3 版）。兰花出版社。 Wang，WS-Y。（1973）。汉语。科学美国人，228（2），50 – 63。 Wee，L.-H。（2007）。揭示普通话声调与音乐旋律的关系。汉语语言学杂志，35（1），128 – 144。
使用...调查环境对音系学的影响
摘要 先前的研究提出了各种环境可能影响语言特征出现的机制。例如，干燥的空气可能导致对音高进行更费力的精确控制，从而影响依赖于音高的语言特征的出现，例如词汇声调或元音库。对这些提议的批评指出，存在需要控制的历史和地理混杂因素。我们采用因果推理的方法来解决这个问题，以设计迄今为止对该理论最详细的测试。我们分析了班图语系的语言，使用先前的地理-系统发育关系树来确定语言的使用地点和时间。这将与从历史气候模型中获取的当时和地点的湿度估计值相结合。然后，我们在因果路径模型中估计因果关系的强度，并控制遗传和借用的各种影响。我们没有发现任何证据支持先前关于湿度影响词汇声调出现的说法。这项研究表明，使用因果推理方法我们可以检验有关语言文化演变的复杂因果关系。
第 57 集：人类与情感人工智能的交汇
[00:02:39] Dr. Rana el Kaliouby 是的。正如您所说，我从事这项任务已经 20 年了，在技术使我们失去人性之前，它使我们变得人性化，为了定位所有这些，我想回到人类如何交流。所以，如果你考虑人类智力，你的智商，你的认知智力确实很重要。但你的情商，你利用他人情感体验并相应地调整行为的能力，实际上更加强大，更加重要。因此，情商较高的人是更好的领导者。他们是更好的合作伙伴。他们过着更快乐、更专业、更成功的生活。所以，事实证明，人类交流的方式是多模式的，对吧？想想看。我们交流的方式中可能只有 7% 是我们使用的实际词语。93% 是非语言的。它包括你的面部表情、你的声调、你的手势等一切。但如今，技术似乎对所有这些都视而不见，对吧？就像我们太关注文本，而忘记了所有其他形式和渠道一样。
学习创作有韵律的中国诗歌
摘要 中国古典诗歌的自动生成一直是人工智能领域的难题。近年来，编码器-解码器模型为诗歌生成提供了一些可行的方法。但回顾以往的方法，仍存在两个主要问题：1）大多数都是单阶段生成方法，没有进一步的润色；2）它们很少考虑诗歌本身的限制，如声调、韵律。直观地看，一些中国古代诗人倾向于先写一首粗诗，然后再考虑其语义；而另一些人则先写一首语义诗，然后再细化其美学。在此基础上，为了更好地模仿人类的诗歌创作过程，我们提出了一种两阶段方法（即受限润色生成方法），其中每个阶段关注诗歌的不同方面（即语义和美学），从而可以生成更高质量的诗歌。这样，两阶段方法就发展成为两种对称的生成方法，即美学到语义的方法和语义到美学的方法。具体来说，我们设计了一种采样方法和一个门来制定声调和韵律的限制，这可以进一步改善生成的诗歌的节奏。实验结果表明，我们提出的两阶段方法在自动评估指标和人工评估指标方面都优于基线，特别是在声调和韵律方面取得了持续的改进。
人工智能中的情感识别：连接人类表情......
466114，印度 摘要 人工智能中的情感识别代表了人机交互的一项关键进步，弥合了计算能力和人类情感表达之间的差距。本文研究了情感识别技术的现状，包括面部表情分析、语音模式识别、生理信号处理和多模态方法。它分析了印度公众对情商和人工智能整合的态度，强调了对技术进步的乐观态度以及对隐私和道德影响的担忧。该研究探讨了医疗保健、教育、客户服务和人机交互中的各种应用，同时解决了文化多样性、数据隐私和系统可靠性方面的关键挑战。未来的方向强调需要具有情境感知和文化敏感性的系统，以平衡技术创新和道德考虑。 关键词：情感识别、人工智能、人机交互、情商、隐私和道德 1. 简介 解读人类情感是人工智能 (AI) 中最雄心勃勃的目标之一。人工智能中的情感识别弥合了复杂的人类情感表达世界和机器学习能力之间的差距。情绪会影响我们的决策、交流和行为，如果人工智能要真正与人类互动，就需要学习这些微妙之处。情绪识别被广泛认为是实现“更深层次”人机互动的载体，旨在打造更直观、更有同理心、反应更灵敏的机器。人工智能系统会使用人类的各种表情，如面部表情、肢体语言、声调和心率等生理信号 [1]。这些数据被输入机器学习算法，以发现它们推断出的情绪状态。有了这些好处，我们相信这项技术有望增强虚拟助手、个性化学习、支持客户服务，并实现情绪感知医疗保健系统。目前的形式表明了进步，但理解人类情绪一直是一个巨大的挑战。情绪的解读很复杂，因为生物、文化和社会力量塑造了它们 [2]。举个例子：微笑可能表示快乐或不适；声调可能会受到（例如）压力或讽刺的影响。但情绪是动态的，会随时间而变化，实时跟踪起来很复杂。除了对情绪识别人工智能的兴起提出质疑外，道德问题也随之出现。然而，这些技术收集敏感的情绪数据，这引发了隐私问题，可能会被错误地用于广告或类似用途或监控。其他问题包括：机器是否应该能够在没有被指示的情况下处理情绪？